<转> python的垃圾回收机制

Python的GC模块主要运用了“引用计数”（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用的问题。通过“分代回收”（generation collection）以空间换取时间来进一步提高垃圾回收的效率。

引用计数机制：
    python里每一个东西都是对象，它们的核心就是一个结构体：PyObject
1 typedef struct_object {
2     int ob_refcnt;
3     struct_typeobject *ob_type;
4 }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。

 

1  #define Py_INCREF(op)   ((op)->ob_refcnt++)          //增加计数
2  #define Py_DECREF(op)      \                         //减少计数        
3       if (--(op)->ob_refcnt != 0)    \
4           ;        \
5       else         \
6           __Py_Dealloc((PyObject *)(op))

 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 
  
 list1 = []
 list2 = []
 list1.append(list2)
 list2.append(list1)
list1与list2相互引用，如果不存在其他对象对它们的引用，list1与list2的引用计数也仍然为1，所占用的内存永远无法被回收，这将是致命的。
    对于如今的强大硬件，缺点1尚可接受，但是循环引用导致内存泄露，注定python还将引入新的回收机制。

上面说到python里回收机制是以引用计数为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅。

 

1、标记-清除机制

标记-清除机制，顾名思义，首先标记对象（垃圾检测），然后清除垃圾（垃圾回收）。如图：

首先初始所有对象标记为白色，并确定根节点对象（这些对象是不会被删除），标记它们为黑色（表示对象有效）。将有效对象引用的对象标记为灰色（表示对象可达，但它们所引用的对象还没检查），检查完灰色对象引用的对象后，将灰色标记为黑色。重复直到不存在灰色节点为止。最后白色结点都是需要清除的对象。

2、回收对象的组织

这里所采用的高级机制作为引用计数的辅助机制，用于解决产生的循环引用问题。而循环引用只会出现在“内部存在可以对其他对象引用的对象”，比如：list，class等。

为了要将这些回收对象组织起来，需要建立一个链表。自然，每个被收集的对象内就需要多提供一些信息，下面代码是回收对象里必然出现的。

 

1  /* GC information is stored BEFORE the object structure. */
2  typedef union _gc_head {
3      struct {
4          union _gc_head *gc_next;
5          union _gc_head *gc_prev;
6          Py_ssize_t gc_refs;
7      } gc;
8      long double dummy;  /* force worst-case alignment */
9  } PyGC_Head;

 

一个对象的实际结构如图所示：

通过PyGC_Head的指针将每个回收对象连接起来，形成了一个链表，也就是在1里提到的初始化的所有对象。

 

3、分代回收技术

分代技术是一种典型的以空间换时间的技术，这也正是java里的关键技术。这种思想简单点说就是：对象存在时间越长，越可能不是垃圾，应该越少去收集。

这样的思想，可以减少标记-清除机制所带来的额外操作。分代就是将回收对象分成数个代，每个代就是一个链表（集合），代进行标记-清除的时间与代内对象

存活时间成正比例关系

 

 1   /*** Global GC state ***/
 2   
 3   struct gc_generation {
 4       PyGC_Head head;
 5       int threshold; /* collection threshold */
 6       int count; /* count of allocations or collections of younger
 7                     generations */
 8   };//每个代的结构
 9   
10  #define NUM_GENERATIONS 3//代的个数
11  #define GEN_HEAD(n) (&generations[n].head)
12  
13  /* linked lists of container objects */
14  static struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {
15      /* PyGC_Head,                               threshold,      count */
16      {{{GEN_HEAD(0), GEN_HEAD(0), 0}},           700,            0},
17      {{{GEN_HEAD(1), GEN_HEAD(1), 0}},           10,             0},
18      {{{GEN_HEAD(2), GEN_HEAD(2), 0}},           10,             0},
19  };
20  
21  PyGC_Head *_PyGC_generation0 = GEN_HEAD(0);

  

从上面代码可以看出python里一共有三代，每个代的threshold值表示该代最多容纳对象的个数。默认情况下，当0代超过700,或1，2代超过10，垃圾回收机制将触发。

0代触发将清理所有三代，1代触发会清理1,2代，2代触发后只会清理自己。

一个完整的垃圾回收流程包括以下四步：链表建立，确定根节点，垃圾标记，垃圾回收~  以下博客进行了很好的阐述：https://my.oschina.net/hebianxizao/blog/59896

 

原文地址：http://www.cnblogs.com/hackerl/p/5901553.html

posted @ 2017-03-21 22:40  webber_liu  阅读(550)  评论(0)  编辑  收藏  举报