Python的 “内存管理机制”,转载,内存泄漏时感觉应该看下

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/PGfpBKyzaRkKPYEI72c-Nw

什么是内存管理器(what)

Python作为一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,与大多数编程语言不同,Python中的变量无需事先申明,变量无需指定类型,程序员无需关心内存管理,Python解释器给你自动回收。开发人员不用过多的关心内存管理机制,这一切全部由python内存管理器承担了复杂的内存管理工作。

内存不外乎创建和销毁两部分,本文将围绕python的内存池和垃圾回收两部分进行分析。

Python内存池

为什么要引入内存池(why)

当创建大量消耗小内存的对象时,频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片,致使效率降低。内存池的作用就是预先在内存中申请一定数量的,大小相等的内存块留作备用,当有新的内存需求时,就先从内存池中分配内存给这个需求,不够之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片,提升效率。

python中的内存管理机制为Pymalloc

内存池是如何工作的(how)

首先,我们看一张CPython(python解释器)的内存架构图:

  • python的对象管理主要位于Level+1~Level+3层

  • Level+3层:对于python内置的对象(比如int,dict等)都有独立的私有内存池,对象之间的内存池不共享,即int释放的内存,不会被分配给float使用

  • Level+2层:当申请的内存大小小于256KB时,内存分配主要由 Python 对象分配器(Python’s object allocator)实施

  • Level+1层:当申请的内存大小大于256KB时,由Python原生的内存分配器进行分配,本质上是调用C标准库中的malloc/realloc等函数

关于释放内存方面,当一个对象的引用计数变为0时,Python就会调用它的析构函数。调用析构函数并不意味着最终一定会调用free来释放内存空间,如果真是这样的话,那频繁地申请、释放内存空间会使Python的执行效率大打折扣。因此在析构时也采用了内存池机制,从内存池申请到的内存会被归还到内存池中,以避免频繁地申请和释放动作。

垃圾回收机制

Python的垃圾回收机制采用引用计数机制为主,标记-清除和分代回收机制为辅的策略。其中,标记-清除机制用来解决计数引用带来的循环引用而无法释放内存的问题,分代回收机制是为提升垃圾回收的效率。

引用计数

Python通过引用计数来保存内存中的变量追踪,即记录该对象被其他使用的对象引用的次数。

Python中有个内部跟踪变量叫做引用计数器,每个变量有多少个引用,简称引用计数。当某个对象的引用计数为0时,就列入了垃圾回收队列。

  1. >>> a=[1,2]

  2. >>> import sys

  3. >>> sys.getrefcount(a) ## 获取对象a的引用次数

  4. 2

  5. >>> b=a

  6. >>> sys.getrefcount(a)

  7. 3

  8. >>> del b ## 删除b的引用

  9. >>> sys.getrefcount(a)

  10. 2

  11. >>> c=list()

  12. >>> c.append(a) ## 加入到容器中

  13. >>> sys.getrefcount(a)

  14. 3

  15. >>> del c ## 删除容器,引用-1

  16. >>> sys.getrefcount(a)

  17. 2

  18. >>> b=a

  19. >>> sys.getrefcount(a)

  20. 3

  21. >>> a=[3,4] ## 重新赋值

  22. >>> sys.getrefcount(a)

  23. 2

注意:当把a作为参数传递给getrefcount时,会产生一个临时的引用,因此得出来的结果比真实情况+1

  • 引用计数增加的情况:

  1. 一个对象被分配给一个新的名字(例如:a=[1,2])

  2. 将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)(例如:c.append(a))

  • 引用计数减少的情况:

  1. 使用del语句对对象别名显式的销毁(例如:del b)

  2. 对象所在的容器被销毁或从容器中删除对象(例如:del c )

  3. 引用超出作用域或被重新赋值(例如:a=[3,4])

引用计数能够解决大多数垃圾回收的问题,但是遇到两个对象相互引用的情况,del语句可以减少引用次数,但是引用计数不会归0,对象也就不会被销毁,从而造成了内存泄漏问题。针对该情况,Python引入了标记-清除机制

标记-清除

标记-清除用来解决引用计数机制产生的循环引用,进而导致内存泄漏的问题 。循环引用只有在容器对象才会产生,比如字典,元组,列表等。

顾名思义,该机制在进行垃圾回收时分成了两步,分别是:

  • 标记阶段,遍历所有的对象,如果是可达的(reachable),也就是还有对象引用它,那么就标记该对象为可达

  • 清除阶段,再次遍历对象,如果发现某个对象没有标记为可达(即为Unreachable),则就将其回收

  1. >>> a=[1,2]

  2. >>> b=[3,4]

  3. >>> sys.getrefcount(a)

  4. 2

  5. >>> sys.getrefcount(b)

  6. 2

  7. >>> a.append(b)

  8. >>> sys.getrefcount(b)

  9. 3

  10. >>> b.append(a)

  11. >>> sys.getrefcount(a)

  12. 3

  13. >>> del a

  14. >>> del b

  • a引用b,b引用a,此时两个对象各自被引用了2次(去除getrefcout()的临时引用)

  • 执行del之后,对象a,b的引用次数都-1,此时各自的引用计数器都为1,陷入循环引用

  • 标记:找到其中的一端a,因为它有一个对b的引用,则将b的引用计数-1

  • 标记:再沿着引用到b,b有一个a的引用,将a的引用计数-1,此时对象a和b的引用次数全部为0,被标记为不可达(Unreachable)

  • 清除: 被标记为不可达的对象就是真正需要被释放的对象

上面描述的垃圾回收的阶段,会暂停整个应用程序,等待标记清除结束后才会恢复应用程序的运行。为了减少应用程序暂停的时间,Python 通过“分代回收”(Generational Collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

分代回收

分代回收是基于这样的一个统计事实,对于程序,存在一定比例的内存块的生存周期比较短;而剩下的内存块,生存周期会比较长,甚至会从程序开始一直持续到程序结束。生存期较短对象的比例通常在 80%~90%之间。因此,简单地认为:对象存在时间越长,越可能不是垃圾,应该越少去收集。这样在执行标记-清除算法时可以有效减小遍历的对象数,从而提高垃圾回收的速度,是一种以空间换时间的方法策略

Python将所有的对象分为年轻代(第0代)、中年代(第1代)、老年代(第2代)三代。所有的新建对象默认是 第0代对象。当在第0代的gc扫描中存活下来的对象将被移至第1代,在第1代的gc扫描中存活下来的对象将被移至第2代。

gc扫描次数(第0代>第1代>第2代)

当某一代中被分配的对象与被释放的对象之差达到某一阈值时,就会触发当前一代的gc扫描。当某一代被扫描时,比它年轻的一代也会被扫描,因此,第2代的gc扫描发生时,第0,1代的gc扫描也会发生,即为全代扫描。

  1. >>> import gc

  2. >>> gc.get_threshold() ## 分代回收机制的参数阈值设置

  3. (700, 10, 10)

  • 700=新分配的对象数量-释放的对象数量,第0代gc扫描被触发

  • 第一个10:第0代gc扫描发生10次,则第1代的gc扫描被触发

  • 第二个10:第1代的gc扫描发生10次,则第2代的gc扫描被触发

思考

在标记-清除中,如果对象c也引用a,执行del操作后,会发生什么?

对象a,b,c的引用关系如下图所示:

  1. >>> a=[1,2]

  2. >>> b=[3,4]

  3. >>> c=a

  4. >>> a.append(b)

  5. >>> b.append(a)

  • ref_count表示引用计数

  • 对象a,b,c全部为reachable

执行del之后,引用关系如下图所示:

  1. >>> del a

  2. >>> del b

  • a,b,c的ref_count减1

执行gc扫描

  • 标记: a引用b,将b的refcount减1到0,b引用a,将a的refcount减1到1,将b放在unreachable下 

  • 再循环:因为a是可达的,所以会递归地将从a节点出发可以达到的所有节点标记为reachable下,即为: 

  • 清除:unreachable下没有可清除的对象,因此a,b,c对象不会被清除

总结

总体而言,python通过内存池来减少内存碎片化,提高执行效率。主要通过引用计数来完成垃圾回收,通过标记-清除解决容器对象循环引用造成的问题,通过分代回收提高垃圾回收的效率。

posted on 2020-07-28 09:28  我和你并没有不同  阅读(15)  评论(0编辑  收藏

统计