一、概述

python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集（隔代回收）两种机制为辅的策略。

现在的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾收集机制，而不再是c，c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其自由，可以任意申请内存，但如同一把双刃剑，为大量内存泄露，悬空指针等bug埋下隐患。
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:
python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集（隔代回收）两种机制为辅的策略。

二、引用计数机制

引用计数法机制的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，对象占用的内存空间将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”，因此，也有很多语言比如Java并没有采用该算法做来垃圾的收集机制。

python里每一个东西都是对象，它们的核心就是一个结构体：PyObject

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

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：

1、简单

2、实时性：一旦没有引用，内存就直接释放了，不用像其他机制得等到特定时机。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：

1、维护引用计数消耗资源

2、循环引用

案例：

import sys
class A():
    def __init__(self):
        '''初始化对象'''
        print('object born id:%s' %str(hex(id(self))))


def f1():
    ‘’’循环引用变量与删除变量’’’
    while True:
        c1=A()
        del c1


def func(c):
    print(‘obejct refcount is: ‘,sys.getrefcount(c)) #getrefcount()方法用于返回对象的引用计数


if name == ‘main‘:
   #生成对象
    a=A()
    func(a)


<span class="c1">#增加引用</span>
<span class="n">b</span><span class="o">=</span><span class="n">a</span>
<span class="n">func</span><span class="p">(</span><span class="n">a</span><span class="p">)</span>

<span class="c1">#销毁引用对象b</span>
<span class="k">del</span> <span class="n">b</span>
<span class="n">func</span><span class="p">(</span><span class="n">a</span><span class="p">)</span>



#结果
object born id:0x19f5ecb9320
obejct refcount is:  4
obejct refcount is:  5
obejct refcount is:  4


导致引用计数+1的情况



  • 对象被创建，例如a=23

  • 对象被引用，例如b=a

  • 对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)

  • 对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]


导致引用计数-1的情况



  • 对象的别名被显式销毁，例如del a

  • 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24

  • 一个对象离开它的作用域，例如:func函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）

  • 对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象


循环引用导致内存泄露


def f2():
    '''循环引用'''
    while True:
        c1=A()
        c2=A()
        c1.t=c2
        c2.t=c1
        del c1
        del c2



  • 创建了c1，c2后，这两个对象的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，引用计数变成2.

  • 在del c1后，内存c1的对象的引用计数变为1，由于不是为0，所以c1的对象不会被销毁,同理，在del
    c2    后也是一样的。

  • 虽然它们两个的对象都是可以被销毁的，但是由于循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。




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随着对象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


垃圾回收


有三种情况会触发垃圾回收：



  1. 调用gc.collect(),需要先导入gc模块。

  2. 当gc模块的计数器达到阈值的时候。

  3. 程序退出的时候。


gc模块


gc模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。


常用函数：



  1. gc.set_debug(flags) 设置gc的debug日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK

  2. gc.collect([generation])
    显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查第一代的对象，1代表检查一，二代的对象，2代表检查一，二，三代的对象，如果不传参数，执行一个full
    collection    ，也就是等于传2。返回不可达（unreachable objects）对象的数目。

  3. gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
    设置自动执行垃圾回收的频率。

  4. gc.get_count() 获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表


gc实践案例


def f3():
    '''循环引用'''
    while True:
        c1=A()
        c2=A()
        c1.t=c2
        c2.t=c1
        del c1
        del c2
        #增加垃圾回收机制
        print(gc.garbage)
        print(gc.collect())
        print(gc.garbage)
        time.sleep(10)
#结果
object born id:0x21d1a5dc470
object born id:0x21d1a5dc9e8
[]
4
gc: collectable <A 0x0000021D1A5DC470>
[<main.A object at 0x0000021D1A5DC470>, <main.A object at 0x0000021D1A5DC9E8>, {'t': <main.A object at 0x0000021D1A5DC9E8>}, {'t': <main.A object at 0x0000021D1A5DC470>}]
gc: collectable <A 0x0000021D1A5DC9E8>
gc: collectable <dict 0x0000021D1A156C88>
gc: collectable <dict 0x0000021D1A5CABC8>


gc模块的自动垃圾回收机制


必须要import gc模块，并且is_enable()=True才会启动自动垃圾回收。
这个机制的主要作用就是发现并处理不可达的垃圾对象。


垃圾回收=垃圾检查+垃圾回收

在Python中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在创建的时候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中。


gc模块里面会有一个长度为3的列表的计数器，可以通过gc.get_count()获取。


def f4():
    '''垃圾自动回收'''
    print(gc.get_count())
    a=A()
    print(gc.get_count())
    del a
    print(gc.get_count())
#结果
(621, 10, 0)
object born id:0x2ca32a8c588
(624, 10, 0)
(623, 10, 0)



  • 621指距离上一次一代垃圾检查，Python分配内存的数目减去释放内存的数目，注意:是内存分配，而不是引用计数的增加。

  • 10指距离上一次二代垃圾检查，一代垃圾检查的次数。

  • 0是指距离上一次三代垃圾检查，二代垃圾检查的次数。


自动回收阈值


gc模快有一个自动垃圾回收的阀值，即通过gc.get_threshold函数获取到的长度为3的元组，例如(700,10,10)
每一次计数器的增加，gc模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目，如果是，就会执行对应的代数的垃圾检查，然后重置计数器


注意：
如果循环引用中，两个对象都定义了del方法，gc模块不会销毁这些不可达对象，因为gc模块不知道应该先调用哪个对象的del方法，所以为了安全起见，gc模块会把对象放到gc.garbage中，但是不会销毁对象。


标记清除


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。