Python - Garbage Collection

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【说站】python标记清除的过程

深度讲解python垃圾回收机制

Garbage Collection as a Memory Management Technique in Python

Q&A

Q1：
python代码：x = 10，y = x 在这段代码中，变量x和y是不是存放在栈内存中的gc roots对象

A1:
在Python中，x = 10 和 y = x 这两行代码涉及到了变量的创建和引用的复制，但它们并不直接对应于“栈内存中的GC roots对象”。

变量x和y的存储：当你执行 x = 10 时，Python会在堆内存中创建一个整数对象10，然后变量x在栈内存中被创建，它保存了一个指向堆内存中整数对象10的引用。这是因为Python中的变量实际上是引用，它们指向堆内存中的对象。
GC Roots： GC Roots（垃圾回收根）是指垃圾回收器可以访问到的直接或间接引用对象的起点。在Python中，GC Roots通常包括全局变量、局部变量、函数参数、线程局部变量、C扩展中保存的引用等。当执行 y = x 时，y同样是在栈内存中创建，它保存了一个与x相同的引用，指向堆内存中的同一个整数对象10。
栈内存和堆内存：

栈内存：用于存储函数调用时的局部变量、函数参数和返回地址等。在Python中，变量名（如x和y）和它们的引用通常存储在栈内存中。
堆内存：用于存储动态分配的对象，如整数、字符串、列表、字典等。在Python中，实际的对象存储在堆内存中。

因此，当你说“变量x和y是不是存放在栈内存中的GC roots对象”时，正确的理解应该是：x和y作为变量名，它们的引用存储在栈内存中，而这些引用指向堆内存中的对象，这些变量引用可以被认为是GC Roots的一部分，因为它们提供了到达堆内存中对象的路径，垃圾回收器会从这些引用开始遍历以确定哪些对象是可达的，哪些是不可达的（即垃圾）。

Q2:

从根对象（root）出发，沿着有向边遍历整个图，不可达的对象就是需要清理的垃圾对象。这个根对象就是全局对象，调用栈，寄存器。

在上图中，从root出发后，可以到达 1 2 3 4，而5， 6， 7均不能到达，其中6和7互相引用，这3个对象都会被回收。怎么理解这段话里的根对象？

A2:

这段话描述的是垃圾回收机制中的可达性分析，特别是标记清除（Mark and Sweep）算法的核心思想。在Python等采用垃圾回收机制的语言中，根对象（roots）是可达性分析的起点，垃圾回收器从这些根对象开始，沿着对象之间的引用关系（有向边）遍历整个对象图，以确定哪些对象是可达的，哪些是不可达的，从而判断哪些对象需要被回收。

根对象（Roots）

根对象通常包括以下几种：

全局变量：在全局作用域中定义的变量，它们在整个程序运行期间都是可见的。
局部变量：在函数或方法内部定义的变量，当函数或方法被调用时，这些变量在调用栈中创建。
函数参数：传递给函数的参数，同样在调用栈中创建。
调用栈：函数调用时创建的栈帧，包含局部变量和参数。
寄存器：CPU寄存器中保存的值，但Python中通常不直接操作寄存器，这里的“寄存器”更可能指的是虚拟机层面上的概念。
C扩展中的引用：如果Python程序使用了C扩展，那么在C代码中保存的Python对象引用也是根对象的一部分。
线程局部变量：每个线程可能拥有的局部变量。

可达性分析

垃圾回收器从根对象开始，沿着对象之间的引用链遍历。如果一个对象可以通过一系列引用从根对象到达，那么这个对象被认为是可达的，不会被回收。相反，如果一个对象没有任何引用链可以回到根对象，那么这个对象是不可达的，被认为是垃圾，可以被回收。

示例

考虑以下伪代码：

a = 1  # 全局变量，是根对象
b = [2, 3]  # 全局变量，是根对象
def func():
    c = 4  # 局部变量，当func被调用时成为根对象
    d = 5  # 局部变量，当func被调用时成为根对象
    return c

e = func()  # e引用了func()返回的值，是根对象
f = 6  # 全局变量，是根对象
g = 7  # 全局变量，是根对象
h = [f, g]  # h引用了f和g，是根对象
i = 8  # 全局变量，是根对象
j = 9  # 全局变量，是根对象
k = [i, j]  # k引用了i和j，是根对象
l = 10  # 全局变量，是根对象
m = [l]  # m引用了l，是根对象
n = [m]  # n引用了m，是根对象
o = [n]  # o引用了n，是根对象

在这个例子中，a, b, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o 都是根对象，因为它们可以直接或间接地通过全局作用域或函数调用栈访问。如果存在一个对象p，它没有被任何根对象引用，那么p就是不可达的，可以被垃圾回收器回收。

Q3:
按照上面所述的代码，当del 根对象后，标记清除算法还可以通过根对象进行可达性分析吗？

A3:
当你使用del语句删除一个根对象，例如删除一个全局变量或局部变量的引用，那么这个对象就不再是根对象，它将不再作为可达性分析的起点。这意味着如果没有任何其他引用指向这个对象，那么它将变成不可达的，从而可能被垃圾回收。

例如，考虑以下代码：

a = [1, 2, 3]
b = a  # b现在引用a指向的同一个列表
del a  # 删除a，它不再是根对象

在del a之后，a变量不再存在，也不再是根对象。如果b是唯一引用该列表的变量，那么列表本身仍然可达，因为b是根对象之一，仍然指向这个列表。但是，如果b也被删除或者b本身不再引用这个列表，那么这个列表将变得不可达，因为没有任何根对象引用它。

标记清除算法的响应

在标记清除算法的标记阶段，垃圾回收器会从所有当前的根对象开始遍历对象图。如果a已经被del删除，那么它将不会被考虑为根对象。垃圾回收器将从剩余的根对象开始，例如b或其他任何全局或局部变量，进行可达性分析。

如果在del a之后，b也消失了，或者不再引用那个列表，那么这个列表将不再有任何根对象引用，它将被视为不可达的，最终在清除阶段被垃圾回收器回收。

循环引用和del

对于循环引用的情况，del语句同样适用。如果你有两个对象相互引用，而没有其他外部引用指向它们，那么这两个对象将形成一个孤立的引用循环。在Python中，标记清除算法和循环引用检测器（在CPython中是gc模块的一部分）会处理这种循环引用，确保它们可以被正确地识别为垃圾并回收。

例如：

a = {}
b = {}
a['other'] = b
b['other'] = a
del a
del b

在这个例子中，a和b形成了一个循环引用。当del a和del b被执行后，如果没有其他根对象引用a或b，那么这个循环引用将变得不可达。在下一次垃圾回收时，a和b以及它们之间的引用都将被回收。

总结来说，del语句可以有效地帮助垃圾回收器确定哪些对象不再需要，通过删除根对象的引用，可以使原本可达的对象变为不可达，从而允许垃圾回收器在适当的时机回收它们

Q4:
所以说在循环引用时，del两个相互引用的对象的时候就已经将这两个对象标记为不可达了吗？

A4:
在Python中，当你使用del删除相互循环引用的对象时，你只是删除了指向这些对象的引用，但这并不立即使这些对象标记为不可达。实际上，由于循环引用的存在，即使所有的外部引用都被删除，这些对象仍然是通过它们之间的相互引用彼此可达的。

然而，当del语句执行后，如果没有任何外部引用指向这些对象，那么它们就不再是从根对象可达的了。但是，由于循环引用，Python的引用计数机制不会自动减少到零，因此不会触发立即的回收。

在CPython中，循环引用通常由周期性运行的垃圾回收器处理，这个垃圾回收器会定期执行标记清除算法来寻找和清理循环引用。当没有外部引用指向循环引用中的对象时，垃圾回收器会在下一次运行时发现这些对象是不可达的，并将它们标记为垃圾，随后在清除阶段回收它们。

所以，尽管del语句删除了指向对象的引用，使得对象从根对象的角度变得不可达，但直到垃圾回收器运行并执行标记清除算法时，循环引用中的对象才真正被标记为不可达并最终被回收。

这里有一个关键点：del语句只是删除了引用，而不是立即回收对象。对象的回收发生在垃圾回收器运行并确定对象是不可达之后。因此，在删除引用之后，对象可能仍然存在于内存中，直到下一次垃圾回收发生。

Q5:
那么没有了在栈内存的根对象，堆内存中的循环引用对象是如何被标记为不可达的？

A5:
在Python中，当根对象（通常是栈内存中的局部变量、全局变量、函数参数等）不再引用堆内存中的对象时，这些对象就可能变成不可达。然而，如果这些对象之间存在循环引用，即使没有根对象引用它们，它们之间通过相互的引用仍然保持着可达状态。

对于循环引用，Python的垃圾回收机制会介入，以确保这些对象能够被正确地标记为不可达。CPython（Python的默认实现）使用两种主要的方法来处理循环引用：

标记清除算法：

当垃圾回收器运行时，它会从所有根对象开始遍历对象图，标记所有可达对象。
对于循环引用的情况，如果没有任何根对象引用循环引用中的对象，那么这些对象将不会被标记。
在标记阶段结束后，所有未被标记的对象将被认定为不可达，即垃圾，然后在清除阶段被回收。

循环引用检测器：

CPython中的gc模块提供了额外的循环引用检测功能，它可以在运行时周期性地检查循环引用。
gc模块可以检测到那些引用计数机制无法处理的循环引用，并将这些对象加入到待回收的队列中。

当没有根对象引用循环引用中的对象时，这些对象将不会在标记清除算法的标记阶段被标记。这意味着，如果没有任何根对象指向循环引用中的任何一个对象，那么整个循环引用集合将被视为不可达，垃圾回收器在下一次运行时会发现这一点，并将这些对象标记为垃圾，随后在清除阶段回收它们。

重要的是要注意，Python的垃圾回收不是即时发生的。即使对象变成了不可达，它们也可能在一段时间内仍然保留在内存中，直到垃圾回收器运行。此外，垃圾回收器的运行时机是不确定的，它可能在程序运行的任何时候被触发，这取决于Python运行时的内部策略和内存压力。因此，循环引用中的对象可能不会立即被回收，但一旦垃圾回收器运行，它们将被正确地处理。

Q6:
标记清除算法的标记可达对象的步骤发生在什么类型的内存？（栈内存或堆内存）

A6:
标记清除算法的标记阶段主要发生在堆内存中。这是因为标记清除算法关注的是动态分配的对象，而这些对象通常存储在堆内存中。在标记阶段，垃圾回收器会从根对象（通常是位于栈内存中的局部变量、全局变量、函数参数等）开始，遍历所有对象的引用链，标记堆内存中所有可达的对象。

栈内存主要用来存储函数调用时的局部变量、函数参数和返回地址等信息。栈内存中的数据通常具有确定的生命周期，当函数调用结束时，相关数据会被自动清除，不需要垃圾回收机制的干预。

堆内存则用于存储动态分配的对象，如类实例、数组、字典等，这些对象的生命周期是不确定的，可能在程序的不同部分被引用。因此，堆内存中的对象需要垃圾回收机制来管理，以防止内存泄漏。

在标记清除算法中，根对象的引用指向堆内存中的对象。垃圾回收器从这些根对象出发，遍历所有可达的对象，并在堆内存中为这些对象打上标记，表示它们是活动的，不应被回收。未被标记的对象（即不可达的对象）将在清除阶段被回收，释放其占用的堆内存空间。

Q7
所以说在标记清除算法中，先从存放根对象的栈内存开始，然后再是堆内存是吗？

A7:
确实如此。在标记清除算法中，垃圾回收的过程大致遵循以下步骤：

标记阶段：

从根对象开始：根对象通常包括全局变量、局部变量、函数参数等，这些对象的引用存储在栈内存中。垃圾回收器首先会从这些根对象开始，它们是可达性分析的起点。
遍历引用链：垃圾回收器会遍历根对象指向的所有堆内存中的对象。如果某个对象被根对象直接或间接引用，那么它将被标记为可达。
标记堆内存中的对象：垃圾回收器会递归地遍历堆内存中的对象，只要一个对象可以通过引用链从根对象到达，它就会被打上标记，表明它是活动的，不应被回收。

清除阶段：

释放未标记的对象：在标记阶段结束后，所有未被标记的对象（即不可达的对象）将被认定为垃圾，它们占用的堆内存空间将被释放，以便后续的内存分配使用。

因此，标记清除算法确实是从栈内存中的根对象开始，然后遍历堆内存中的对象，标记所有可达的对象。这个过程确保了只有真正不再使用的对象才会被回收，从而有效地管理堆内存资源。

Q8:
x = 10中，哪个是根对象？哪个存放在栈，哪个在堆？能否用图表示关系

A8:
在Python中，表达式 x = 10 涉及到变量的创建和整数值的引用。这里，x 是一个变量名，而 10 是一个整数值对象。我们可以这样理解：

根对象：在本例中，x 可以被认为是一个根对象，因为它是一个局部变量或全局变量，直接存储在栈内存中，并且是可达性分析的起点。在函数调用中，x 将是一个局部变量；在模块级别，它将是一个全局变量。
栈内存：x 这个变量名和它所持有的引用都存储在栈内存中。栈内存用于快速存储和检索局部变量、函数参数和返回地址等信息。
堆内存：整数值 10 实际上是一个对象，存储在堆内存中。Python中所有的对象，包括整数、浮点数、字符串、列表等，都存储在堆内存中。x 变量在栈内存中存储的是指向堆内存中 10 对象的一个引用。

以下是这个关系的简化图形表示：

+------+      +----------------+
| Stack|      | Heap Memory    |
|      |      |                |
|  x   |------>  Integer(10)  |
| (ref)|      |                |
+------+      +----------------+

在这个图中：

左侧的方框代表栈内存，其中包含变量 x。x 中存储的是一个引用（ref），指向堆内存中的整数对象。
右侧的方框代表堆内存，其中包含实际的整数对象 10。

当垃圾回收器运行时，它会从栈内存中的根对象（如 x）开始遍历，检查堆内存中哪些对象是可达的，哪些是不可达的，从而决定哪些对象可以被回收。在这个例子中，只要 x 存在，整数对象 10 就是可达的，不会被回收

Q9:
什么情况下，存放在stack中的变量x会被清除？

A9:
在C/C++等需要手动管理内存的语言中，以及在Python这样的高级语言中，存放在栈内存中的变量（如变量x）会在以下几种情况下被清除：

函数调用结束：如果x是在函数内部声明的局部变量，那么当该函数执行完毕并返回时，与该函数调用相关的栈帧（包括x在内的所有局部变量和函数参数）将被销毁。这是栈内存管理的一部分，当函数调用结束时，它的栈帧将被自动弹出，释放其占用的内存。
作用域结束：如果x是在某个特定作用域内声明的，比如在某个代码块 {} 内，一旦这个代码块执行结束，x也将被销毁。不过，这通常仅适用于像C++这样的语言，其中的变量作用域规则严格限制了变量的生命周期。
程序结束：如果x是全局变量，那么它将一直存在直到程序完全终止。当程序结束时，所有全局变量占用的内存将被操作系统回收。
特定的编程模型：在某些编程模型或框架中，可能会有特定的机制来控制变量的生命周期，例如在某些脚本语言中，可以显式地销毁变量，但这通常不是栈内存管理的一部分。

在Python中，变量x的清除主要是通过上述第1种方式完成的，即当函数调用结束时，局部变量将被自动清除。对于全局变量，它们的生命周期通常与程序的生命周期相同，除非你显式地使用del语句来删除它们。

例如，在Python中：

def my_function():
    x = 10  # x is a local variable
    print(x)

my_function()  # prints: 10
print(x)  # This will raise a NameError because x is not defined outside the function

在这个例子中，x在my_function函数内部声明，当函数调用结束时，x将被清除，试图在函数外部访问x将导致NameError，因为x的作用域仅限于my_function函数内部。

Q10:
在python中，x = 10， 10最作为存放在堆内存中的对象具有什么属性？x作为存放在栈内存中的对象具有什么属性？用图表示

A10:

在Python中，x = 10 这个赋值语句涉及到了变量x和整数对象10。我们可以分别讨论这两个实体的属性。

整数对象10的属性（堆内存）

类型：10是一个整数对象，类型为int。
值：对象的值是数字10。
ID（标识）：每个对象都有一个唯一的ID，它通常是对象在内存中的地址。
引用计数：Python使用引用计数来跟踪有多少变量正在引用这个对象。当引用计数降为0时，对象可以被垃圾回收。

变量x的属性（栈内存）

名称：变量的名称是x。
引用：x包含一个指向堆内存中10对象的引用。
作用域：x的可见性和生命周期取决于它被定义的位置（局部作用域或全局作用域）。
类型：在Python中，变量x本身没有类型，它的类型取决于它引用的对象。在这个例子中，x引用了一个int类型的对象。
下面是用图表示这些属性的方式：

+---------------------+              +------------------+
|        Heap         |              |       Stack      |
|                     |              |                  |
|  Integer Object     |              |  Variable        |
|   - Type: int       |              |   - Name: x      |
|   - Value: 10       |              |   - Reference to |
|   - ID: <unique ID> | <----+       |        heap obj  |
|   - Ref Count: 1    |     |       |                  |
+---------------------+     |       +------------------+
                            |
                            | Reference
                            |
                            v
+------------------+       +------------------+
|                  |       |                  |
|  Other Objects   |       |  Other Variables |
|                  |       |                  |
+------------------+       +------------------+