Python是怎么實現內存管理的

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Python提供了自動化的內存管理，也就是說內存空間的分配與釋放都是由Python解釋器在運行時自動進行的，自動管理內存功能極大的減輕程序員的工作負擔，也能夠幫助程序員在一定程度上解決內存泄露的問題。以CPython解釋器為例，它的內存管理有三個關鍵點：引用計數、標記清理、分代收集。

引用計數：對于CPython解釋器來說，Python中的每一個對象其實就是PyObject結構體，它的內部有一個名為ob_refcnt 的引用計數器成員變量。程序在運行的過程中ob_refcnt的值會被更新并藉此來反映引用有多少個變量引用到該對象。當對象的引用計數值為0時，它的內存就會被釋放掉。

typedef struct _object {
    _PyObject_HEAD_EXTRA
    Py_ssize_t ob_refcnt;
    struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;

以下情況會導致引用計數加1：

• 對象被創建

• 對象被引用

• 對象作為參數傳入到一個函數中

• 對象作為元素存儲到一個容器中

以下情況會導致引用計數減1：

• 用del語句顯示刪除對象引用

• 對象引用被重新賦值其他對象

• 一個對象離開它所在的作用域

• 持有該對象的容器自身被銷毀

• 持有該對象的容器刪除該對象

可以通過sys模塊的getrefcount函數來獲得對象的引用計數。引用計數的內存管理方式在遇到循環引用的時候就會出現致命傷，因此需要其他的垃圾回收算法對其進行補充。

標記清理：CPython使用了“標記-清理”（Mark and Sweep）算法解決容器類型可能產生的循環引用問題。該算法在垃圾回收時分為兩個階段：標記階段，遍歷所有的對象，如果對象是可達的（被其他對象引用），那么就標記該對象為可達；清除階段，再次遍歷對象，如果發現某個對象沒有標記為可達，則就將其回收。CPython底層維護了兩個雙端鏈表，一個鏈表存放著需要被掃描的容器對象（姑且稱之為鏈表A），另一個鏈表存放著臨時不可達對象（姑且稱之為鏈表B）。為了實現“標記-清理”算法，鏈表中的每個節點除了有記錄當前引用計數的ref_count變量外，還有一個gc_ref變量，這個gc_ref是ref_count的一個副本，所以初始值為ref_count的大小。執行垃圾回收時，首先遍歷鏈表A中的節點，并且將當前對象所引用的所有對象的gc_ref減1，這一步主要作用是解除循環引用對引用計數的影響。再次遍歷鏈表A中的節點，如果節點的gc_ref值為0，那么這個對象就被標記為“暫時不可達”（GC_TENTATIVELY_UNREACHABLE）并被移動到鏈表B中；如果節點的gc_ref不為0，那么這個對象就會被標記為“可達“（GC_REACHABLE），對于”可達“對象，還要遞歸的將該節點可以到達的節點標記為”可達“；鏈表B中被標記為”可達“的節點要重新放回到鏈表A中。在兩次遍歷之后，鏈表B中的節點就是需要釋放內存的節點。

分代回收：在循環引用對象的回收中，整個應用程序會被暫停，為了減少應用程序暫停的時間，Python 通過分代回收（空間換時間）的方法提高垃圾回收效率。分代回收的基本思想是：對象存在的時間越長，是垃圾的可能性就越小，應該盡量不對這樣的對象進行垃圾回收。CPython將對象分為三種世代分別記為0、1、2，每一個新生對象都在第0代中，如果該對象在一輪垃圾回收掃描中存活下來，那么它將被移到第1代中，存在于第1代的對象將較少的被垃圾回收掃描到；如果在對第1代進行垃圾回收掃描時，這個對象又存活下來，那么它將被移至第2代中，在那里它被垃圾回收掃描的次數將會更少。分代回收掃描的門限值可以通過gc模塊的get_threshold函數來獲得，該函數返回一個三元組，分別表示多少次內存分配操作后會執行0代垃圾回收，多少次0代垃圾回收后會執行1代垃圾回收，多少次1代垃圾回收后會執行2代垃圾回收。需要說明的是，如果執行一次2代垃圾回收，那么比它年輕的代都要執行垃圾回收。如果想修改這幾個門限值，可以通過gc模塊的set_threshold函數來做到。

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