Python垃圾回收机制
Garbage collection(GC)
对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象,且定位简单易用的语言,自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。
python里也同java一样采用了垃圾收集机制,不过不一样的是:
引用计数
机制为主,标记-清除
和分代收集
两种机制为辅的策略引用计数机制:
python里每一个东西都是对象,它们的核心就是一个结构体:PyObject
typedef struct_object { int ob_refcnt; struct_typeobject *ob_type; } PyObject;
PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt
就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的ob_refcnt
就会增加,当引用它的对象被删除,它的ob_refcnt
就会减少
#define Py_INCREF(op) ((op)->ob_refcnt++) //增加计数 #define Py_DECREF(op) \ //减少计数 if (--(op)->ob_refcnt != 0) \ ; \ else \ __Py_Dealloc((PyObject *)(op))
当引用计数为0时,该对象生命就结束了。
引用计数机制的优点:
- 简单
- 实时性:一旦没有引用,内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处:处理回收内存的时间分摊到了平时。
引用计数机制的缺点:
- 维护引用计数消耗资源
- 循环引用
list1 = [] list2 = [] list1.append(list2) list2.append(list1)
list1与list2相互引用,如果不存在其他对象对它们的引用,list1与list2的引用计数也仍然为1,所占用的内存永远无法被回收,这将是致命的。
标记-清除(Mark—Sweep)
标记清除(Mark—Sweep)』算法是一种基于追踪回收(tracing GC)技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段:第一阶段是标记阶段,GC会把所有的『活动对象』打上标记,第二阶段是把那些没有标记的对象『非活动对象』进行回收。那么GC又是如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象的呢?
对象之间通过引用(指针)连在一起,构成一个有向图,对象构成这个有向图的节点,而引用关系构成这个有向图的边。从根对象(root object)出发,沿着有向边遍历对象,可达的(reachable)对象标记为活动对象,不可达的对象就是要被清除的非活动对象。根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。 mark-sweepg 在上图中,我们把小黑圈视为全局变量,也就是把它作为root object,从小黑圈出发,对象1可直达,那么它将被标记,对象2、3可间接到达也会被标记,而4和5不可达,那么1、2、3就是活动对象,4和5是非活动对象会被GC回收。
标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象,比如list、dict、tuple,instance等,因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过,这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点:清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存,哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。
分代回收
- 分代回收是一种以空间换时间的操作方式,Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合,每个集合称为一个代,Python将内存分为了3“代”,分别为年轻代(第0代)、中年代(第1代)、老年代(第2代),他们对应的是3个链表,它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。
- 新创建的对象都会分配在年轻代,年轻代链表的总数达到上限时,Python垃圾收集机制就会被触发,把那些可以被回收的对象回收掉,而那些不会回收的对象就会被移到中年代去,依此类推,老年代中的对象是存活时间最久的对象,甚至是存活于整个系统的生命周期内。
- 同时,分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象