Python的垃圾回收机制

Python 中的垃圾回收主要以引用计数为主,分代回收为辅.

引用计数

引用计数的原理是每个对象维护一个ob_ref,用来记录当前对象被引用的次数.

一般在以下情形引用计数为增加

• 对象被创建,赋值 X=10
• 另外的对象引用,Y=X
• 被作为参数传递给函数 foo(x)
• 作为容器对象的一个元素 li = [1,x,‘33‘]

一般会在以下情形引用计数减少:

• 一个对象引用离开了它的作用域 比如 foo(x)函数执行完成

• 对象的别名被显式销毁,如del x或者del y

• 对象的别名会被赋值给其他对象 x = 78

• 对象从容器对象被移除 li.remove(x)

• 对象所在的容器被销毁 del li

当引用计数为0的时候,该对象生命就会结束.

引用计数的优点

• 高效,在运行期间没有停顿,一旦引用计数为0,对象直接销毁,即处理回收内存的时间平均到了平时.
• 对象有特定的声明周期
• 易于实现

引用计数的缺点

• 维护引用计数,会消耗资源.

• 无法解决循环饮用的问题,即两个对象相互引用,且没有外部引用的时候,应当被清除,但是他们的引用计数都为1,而不会被清除.

  list1 = []
  list2 = []
  list1.append(list2)
  list2.append(list1)
  

为了解决上面的缺陷,Python 中由引入两种GC机制(垃圾回收机制),分别为标记-清除和分代回收

标记清除

Python的引用计数算法不能处理相互指向自己的对象,且Python代码会在无意间包含循环引用,Python的运行程序会建立一定数量的‘浮点数垃圾‘,Python的GC不能引用计数为1且未使用的对象,因此引入标记-清除算法.

标记清除算法是一种基于追踪回收技术实现的方法,分为标记阶段和回收阶段两个阶段.标记阶段是将活动对象打上标记,回收阶段是将没有打上标记的对象(非活动对象)进行回收.

如何判断是否是活动对象

对象之间通过引用连接在一起,构成一个有向图,对象构成这个有向图的节点,引用关系构成有向图的边.从根对象开始沿着边进行遍历对象,可达的对象标记为活动对象,不可达的对象标记为非活动对象.

一般而言,根对象就是全局变量,调用栈或者寄存器.

在Python中,标记清除算法作为Python的辅助垃圾回收机制,主要用于处理一些容器对象,如list,dict,tuple,instance.

Python 使用的是双向链表将这些对象组织起来的.

缺点

清除非活动对象的时候,他必须顺序扫描整个堆内存,哪怕只剩下很小部分的活动对象,依然会扫描所有对象.会很耗时.

分代回收

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.

分代回收的逻辑

分配内存
-> 发现超过阈值了
-> 触发垃圾回收
-> 将所有可收集对象链表放到一起
-> 遍历, 计算有效引用计数
-> 分成 有效引用计数=0 和 有效引用计数 > 0 两个集合
-> 大于0的, 放入到更老一代
-> =0的, 执行回收
-> 回收遍历容器内的各个元素, 减掉对应元素引用计数(破掉循环引用)
-> 执行-1的逻辑, 若发现对象引用计数=0, 触发内存回收
-> python底层内存管理机制回收内存

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.

Python的垃圾回收机制

原文：https://www.cnblogs.com/Jasaja/p/13723547.html