Python垃圾回收機制的案例分析

Python垃圾回收機制的案例分析？這個問題可能是我們日常學習或工作經常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家帶來的參考內容，讓我們一起來看看吧！

1、垃圾回收

引用計數器為主、分代碼回收和標記清除為輔

1.1 大管家refchain

在Python的C源碼中有一個名為refchain的環狀雙向鏈表，這個鏈表比較牛逼了，因為Python程序中一旦創建對象都會把這個對象添加到refchain這個鏈表中。也就是說他保存著所有的對象。

1.2 引用計數器

• 在refchain中的所有對象內部都有一個ob_refcnt用來保存當前對象的引用計數器，顧名思義就是自己被引用的次數。
• 當值被多次引用時候，不會在內存中重復創建數據，而是引用計數器+1 。 當對象被銷毀時候同時會讓引用計數器-1,如果引用計數器為0，則將對象從refchain鏈表中摘除，同時在內存中進行銷毀（暫不考慮緩存等特殊情況）。

age = 18number = age  # 對象18的引用計數器 + 1del age          # 對象18的引用計數器 - 1def run(arg):
    print(arg)
run(number)   # 剛開始執行函數時，對象18引用計數器 + 1，當函數執行完畢之后，對象18引用計數器 - 1 。num_list = [11,22,number] # 對象18的引用計數器 + 1復制代碼

1.3 標記清除&分代回收

基于引用計數器進行垃圾回收非常方便和簡單，但他還是存在循環引用的問題，導致無法正常的回收一些數據，例如：

v1 = [11,22,33]        # refchain中創建一個列表對象，由于v1=對象，所以列表引對象用計數器為1.v2 = [44,55,66]        # refchain中再創建一個列表對象，因v2=對象，所以列表對象引用計數器為1.v1.append(v2)        # 把v2追加到v1中，則v2對應的[44,55,66]對象的引用計數器加1，最終為2.v2.append(v1)        # 把v1追加到v1中，則v1對應的[11,22,33]對象的引用計數器加1，最終為2.del v1    # 引用計數器-1del v2    # 引用計數器-1復制代碼

• 對于上述代碼會發現，執行del操作之后，沒有變量再會去使用那兩個列表對象，但由于循環引用的問題，他們的引用計數器不為0，所以他們的狀態：永遠不會被使用、也不會被銷毀。項目中如果這種代碼太多，就會導致內存一直被消耗，直到內存被耗盡，程序崩潰。
• 為了解決循環引用的問題，引入了標記清除技術，專門針對那些可能存在循環引用的對象進行特殊處理，可能存在循環應用的類型有：列表、元組、字典、集合、自定義類等那些能進行數據嵌套的類型。

標記清除：創建特殊鏈表專門用于保存 列表、元組、字典、集合、自定義類等對象，之后再去檢查這個鏈表中的對象是否存在循環引用，如果存在則讓雙方的引用計數器均 - 1 。

分代回收：對標記清除中的鏈表進行優化，將那些可能存在循引用的對象拆分到3個鏈表，鏈表稱為：0/1/2三代，每代都可以存儲對象和閾值，當達到閾值時，就會對相應的鏈表中的每個對象做一次掃描，除循環引用各自減1并且銷毀引用計數器為0的對象。

// 分代的C源碼#define NUM_GENERATIONS 3struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {    /* PyGC_Head,                                    threshold,    count */
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(0), (uintptr_t)_GEN_HEAD(0)},   700,        0}, // 0代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(1), (uintptr_t)_GEN_HEAD(1)},   10,         0}, // 1代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(2), (uintptr_t)_GEN_HEAD(2)},   10,         0}, // 2代};復制代碼

特別注意：0代和1、2代的threshold和count表示的意義不同。

0代，count表示0代鏈表中對象的數量，threshold表示0代鏈表對象個數閾值，超過則執行一次0代掃描檢查。 1代，count表示0代鏈表掃描的次數，threshold表示0代鏈表掃描的次數閾值，超過則執行一次1代掃描檢查。 2代，count表示1代鏈表掃描的次數，threshold表示1代鏈表掃描的次數閾值，超過則執行一2代掃描檢查。

1.4 情景模擬

根據C語言底層并結合圖來講解內存管理和垃圾回收的詳細過程。

第一步：當創建對象age=19時，會將對象添加到refchain鏈表中。

第二步：當創建對象num_list = [11,22]時，會將列表對象添加到 refchain 和 generations 0代中。

第三步：新創建對象使generations的0代鏈表上的對象數量大于閾值700時，要對鏈表上的對象進行掃描檢查。

當0代大于閾值后，底層不是直接掃描0代，而是先判斷2、1是否也超過了閾值。

• 如果2、1代未達到閾值，則掃描0代，并讓1代的 count + 1 。
• 如果2代已達到閾值，則將2、1、0三個鏈表拼接起來進行全掃描，并將2、1、0代的count重置為0.
• 如果1代已達到閾值，則講1、0兩個鏈表拼接起來進行掃描，并將所有1、0代的count重置為0.

對拼接起來的鏈表在進行掃描時，主要就是剔除循環引用和銷毀垃圾，詳細過程為：

• 掃描鏈表，把每個對象的引用計數器拷貝一份并保存到 gc_refs中，保護原引用計數器。
• 再次掃描鏈表中的每個對象，并檢查是否存在循環引用，如果存在則讓各自的gc_refs減 1 。
• 再次掃描鏈表，將 gc_refs 為 0 的對象移動到unreachable鏈表中；不為0的對象直接升級到下一代鏈表中。
• 處理unreachable鏈表中的對象的 析構函數 和 弱引用，不能被銷毀的對象升級到下一代鏈表，能銷毀的保留在此鏈表。析構函數，指的就是那些定義了__del__方法的對象，需要執行之后再進行銷毀處理。
• 最后將 unreachable 中的每個對象銷毀并在refchain鏈表中移除（不考慮緩存機制）。

至此，垃圾回收的過程結束。

1.5 緩存機制

從上文大家可以了解到當對象的引用計數器為0時，就會被銷毀并釋放內存。而實際上他不是這么的簡單粗暴，因為反復的創建和銷毀會使程序的執行效率變低。Python中引入了“緩存機制”機制。

例如：引用計數器為0時，不會真正銷毀對象，而是將他放到一個名為 free_list 的鏈表中，之后會再創建對象時不會在重新開辟內存，而是在free_list中將之前的對象來并重置內部的值來使用。

• float類型，維護的free_list鏈表最多可緩存100個float對象。

  v1 = 3.14    # 開辟內存來存儲float對象，并將對象添加到refchain鏈表。
  print( id(v1) ) # 內存地址：4436033488
  del v1    # 引用計數器-1，如果為0則在rechain鏈表中移除，不銷毀對象，而是將對象添加到float的free_list.
  v2 = 9.999    # 優先去free_list中獲取對象，并重置為9.999，如果free_list為空才重新開辟內存。
  print( id(v2) ) # 內存地址：4436033488
  # 注意：引用計數器為0時，會先判斷free_list中緩存個數是否滿了，未滿則將對象緩存，已滿則直接將對象銷毀。復制代碼

• int類型，不是基于free_list，而是維護一個small_ints鏈表保存常見數據（小數據池），小數據池范圍：-5 <= value < 257。即：重復使用這個范圍的整數時，不會重新開辟內存。

  v1 = 38    # 去小數據池small_ints中獲取38整數對象，將對象添加到refchain并讓引用計數器+1。
  print( id(v1))  #內存地址：4514343712
  v2 = 38 # 去小數據池small_ints中獲取38整數對象，將refchain中的對象的引用計數器+1。
  print( id(v2) ) #內存地址：4514343712
  # 注意：在解釋器啟動時候-5~256就已經被加入到small_ints鏈表中且引用計數器初始化為1，
  # 代碼中使用的值時直接去small_ints中拿來用并將引用計數器+1即可。另外，small_ints中的數據引用計數器永遠不會為0
  # （初始化時就設置為1了），所以也不會被銷毀。復制代碼

• str類型，維護unicode_latin1[256]鏈表，內部將所有的ascii字符緩存起來，以后使用時就不再反復創建。

  v1 = "A"
  print( id(v1) ) # 輸出：4517720496
  del v1
  v2 = "A"
  print( id(v1) ) # 輸出：4517720496
  # 除此之外，Python內部還對字符串做了駐留機制，針對只含有字母、數字、下劃線的字符串（見源碼Objects/codeobject.c），如果
  # 內存中已存在則不會重新在創建而是使用原來的地址里（不會像free_list那樣一直在內存存活，只有內存中有才能被重復利用）。
  v1 = "asdfg"
  v2 = "asdfg"
  print(id(v1) == id(v2)) # 輸出：True復制代碼

• list類型，維護的free_list數組最多可緩存80個list對象。

 v1 = [11,22,33]
print( id(v1) ) # 輸出：4517628816del v1
v2 = ["你","好"]
print( id(v2) ) # 輸出：4517628816復制代碼

• tuple類型，維護一個free_list數組且數組容量20，數組中元素可以是鏈表且每個鏈表最多可以容納2000個元組對象。元組的free_list數組在存儲數據時，是按照元組可以容納的個數為索引找到free_list數組中對應的鏈表，并添加到鏈表中。

v1 = (1,2)
print( id(v1) )del v1  # 因元組的數量為2，所以會把這個對象緩存到free_list[2]的鏈表中。v2 = ("哈哈哈","Alex")  # 不會重新開辟內存，而是去free_list[2]對應的鏈表中拿到一個對象來使用。print( id(v2) )復制代碼

• dict類型，維護的free_list數組最多可緩存80個dict對象

  v1 = {"k1":123}
  print( id(v1) )  # 輸出：4515998128
  del v1
  v2 = {"name":"哈哈哈","age":18,"gender":"男"}
  print( id(v1) ) # 輸出：4515998128復制代碼

C語言源碼底層分析

感謝各位的閱讀！看完上述內容，你們對Python垃圾回收機制的案例分析大概了解了嗎？希望文章內容對大家有所幫助。如果想了解更多相關文章內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。