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超详解,python的内存管理和垃圾回收机制

isysc1 • 1 周前 • 13 次点击  
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超详解,python的内存管理和垃圾回收机制

简单来说python的内存管理机制有三种

1)引用计数

2)垃圾回收

3)内存池

接下来我们来详细讲解这三种管理机制

1,引用计数:

引用计数是一种非常高效的内存管理手段,当一个pyhton对象被引用时其引用计数增加1,当其不再被引用时引用计数减1,当引用计数等于0的时候,对象就被删除了。


2,垃圾回收(这是一个很重要知识点):

① 引用计数

引用计数也是一种垃圾回收机制,而且是一种最直观,最简单的垃圾回收技术。

在Python中每一个对象的核心就是一个结构体PyObject,它的内部有一个引用计数 ob_refcnt,当python的某个对象引用计数为0。就说明没有任何引用指向该对象,该对象就成为要被回收的垃圾了。

举个栗子: 当一个对象被创建出来,他的引用计数就会+1,当对象被引用的时候,计数继续增加,当引用它的对象被删除的时候,它的引用计数就会减少。直到变为0,此时垃圾回收机制就会把它回收。但是一旦出现循环引用,我们就得采取新的办法了。

② 标记清除

标记清除用来解决循环引用产生的问题,循环引用只有在容器对象才会产生,比如字典,元祖,列表等。首先为了追踪对象,需要每个容器对象维护两个额外的指针,用来将容器对象组成一个链表,指针分别指向前后两个容器对象,这样可以将对象的循环引用摘除,就可以得出两个对象的有效计数。

代码实栗

QA: 为什么要搞这两个链表

之所以要剖成两个链表,是基于这样的一种考虑:现在的unreachable可能存在被root链表中的对象,直接或间接引用的对象,这些对象是不能被回收的,一旦在标记的过程中,发现这样的对象,就将其从unreachable链表中移到root链表中;当完成标记后,unreachable链表中剩下的所有对象就是名副其实的垃圾对象了,接下来的垃圾回收只需限制在unreachable链表中即可。

③ 分代回收

了解分类回收,首先要了解一下,GC的阈值,所谓阈值就是一个临界点的值。

随着你的程序运行,Python解释器保持对新创建的对象,以及因为引用计数为零而被释放掉的对象的追踪。从理论上说,创建==释放数量应该是这样子。但是如果存在循环引用的话,肯定是创建>释放数量,当创建数与释放数量的差值达到规定的阈值的时候,当当当当~分代回收机制就登场啦。

分代回收思想将对象分为三代(generation 0,1,2)

0代表幼年对象,

1代表青年对象,

2代表老年对象。

根据弱代假说(越年轻的对象越容易死掉,老的对象通常会存活更久。)

新生的对象被放入0代,如果该对象在第0代的一次gc垃圾回收中活了下来,那么它就被放到第1代里面(它就升级了)。如果第1代里面的对象在第1代的一次gc垃圾回收中活了下来,它就被放到第2代里面。

从上一次第0代gc后,如果分配对象的个数减去释放对象的个数大于threshold0,那么就会对第0代中的对象进行gc垃圾回收检查。

从上一次第1代gc后,如果第0代被gc垃圾回收的次数大于threshold1,那么就会对第1代中的对象进行gc垃圾回收检查。

从上一次第2代gc后,如果第1代被gc垃圾回收的次数大于threshold2,那么就会对第2代中的对象进行gc垃圾回收检查。

gc每一代垃圾回收所触发的阈值可以自己设置。


3,内存池

  • Python的内存机制呈现金字塔形状,-1,-2层主要有操作系统进行操作
  • 第0层是C中的malloc,free等内存分配和释放函数进行操作
  • 第1层和第2层是内存池,有python接口函数,PyMem_Malloc函数实现,当对象小于256k的时由该层直接分配内存
  • 第3层是最上层,也就是我们对python对象的直接操作

Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作,频繁地在用户态和核心态之间进行切换,这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效 率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。


4,调优手段

1.手动垃圾回收

2.避免循环引用(手动解循环引用和使用弱引用)

3.调高垃圾回收阈值


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