Python垃圾回收机制的原理

本篇内容介绍了“Python垃圾回收机制的原理”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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引用计数器为主

标记清除和分代回收为辅

+ 缓存机制

1. 引用计数器

1.1 环状双向链表 refchain

在python程序中创建的任何对象都会放在refchain链表中。

#define PyObject_HEAD PyObject ob_base;

#define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base;

// 宏定义，包含 上一个、下一个，用于构造双向链表用。(放到refchain链表中时要用到)

#define _PyObject_HEAD_EXTRA \

struct _object *_ob_next; \

struct _object *_ob_prev;

name = "阿玮"

age = 18

hobby = ["健身", "美女"]

内部会创建一些数据 [ 上一个对象、下一个对象、类型、引用个数 ]

name = "阿玮"

new = name # 引用个数变成2

内部会创建一些数据 [ 上一个对象、下一个对象、类型、引用个数、val=18 ]

age = 18

内部会创建一些数据 [ 上一个对象、下一个对象、类型、引用个数、items=元素、元素个数 ]

hobby = ["健身", "美女"]

#define PyObject_HEAD PyObject ob_base;

#define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base;

// 宏定义，包含 上一个、下一个，用于构造双向链表用。(放到refchain链表中时要用到)

#define _PyObject_HEAD_EXTRA \

struct _object *_ob_next; \

struct _object *_ob_prev;

typedef struct _object {

_PyObject_HEAD_EXTRA; // 用于构造双向链表

Py_ssize_t ob_refcnt; // 引用计数器

struct _typeobject *ob_type; // 数据类型

} PyObject;

typedef struct {

PyObject ob_base; // PyObject对象

Py_ssize_t ob_size; // Number of items in variable part，即：元素个数

} PyVarObject;

在C源码中如何体现每个对象中都有的相同的值：PyObject结构体(4个值)。

有多个元素组成的对象：PyObject结构体(4个值)+ ob_size = PyVarObject。

1.2 类型封装结构体

float类型

typedef struct {

PyObject_HEAD;

double ob_fval;

};

data = 3.14;

内部会创建：

_ob_next = refchain中的下一个对象

_ob_prev = refchain中的上一个对象

ob_refcnt = 1

ob_type = float

ob_fval = 3.14

int类型

struct _longobect {

PyObject_VAR_HEAD;

digit ob_dit[1];

};

/* Long (arbitrary precision) integer object interface */

typedef struct _longobject PyLongObject; /* Revealed in longintrepr.h */

list类型

typedef struct {

PyObject_VAR_HEAD;

PyObject ** ob_item;

Py_ssize_t allocated;

} PyListObject;

tuple类型

typedef struct {

PyObject_VAR_HEAD;

PyObject *ob_item[1];

} PyTupleObject;

dict类型

typedef struct {

PyObject_HEAD;

Py_ssize_t ma_used;

PyDictKeyObject *ma_keys;

PyObject **ma_values;

} PyDictObject;

1.3 引用计数器

v1 = 3.14

v2 = 999

v3 = (1,2,3)

当python程序运行时，会根据数据类型的不同找到其结构体，根据结构体中的字段来进行创建相关的数据，然后将对象添加到refchain双向链表中。

在C源码中有两个关键的结构体：PyObject、PyVarObject。

每个对象中有 ob_refcnt 就是引用计数器，值默认为1，当有其他变量引用这个对象时，引用计数器就会发生变化。

引用

a = 99999

b = a

# 此时 99999 这个对象引用计数器的值为2

'''

下面情况会导致引用计数器+1：

1.对象被创建，如 a = 2

2.对象被引用，如 b = a

3.对象被作为参数，传入到一个函数中

4.对象作为一个元素，存储在容器中

可以通过sys包中的getrefcount()来获取一个名称所引用的对象当前的引用计数器的值(注意这里getrefcount()本身会使得引用计数器+1)

'''

删除引用

a = 99999

b = a

# b变量删除，b对应对象的引用计数器-1

def b

# a变量删除，a对应对象的引用计数器-1

'''

下面情况会导致引用计数器-1：

1.变量被显示销毁 del

2.变量被赋予新的对象

3.一个对象离开它的作用域

4.对象所在的容器被销毁或从容器中删除对象

'''

# 当一个对象的引用计数器为0时，意味着没有人再使用这个对象了，这个对象就是垃圾，垃圾回收。

# 回收：1.对象从rechain链表移出。2.将对象销毁，内存归还。

1.4 循环引用问题

由于 v1 指向的对象引用了 v2，v2 指向的对象也引用了 v1，当将 v1、v2 两个变量删除时，虽然引用计数器会减1，但是两个对象间还存在循环引用，而此时已经没有变量能去指向它们，这两个对象就会在内存中常驻无法处理。

2. 标记清除

目的：为了解决引用计数器循环引用的问题。

实现：在python的底层再维护一个链表，链表中专门放哪些可能存在循环应用的对象(容器类对象：list、tuple、dict、set)。

在Python内部某种情况下触发，会去扫描可能存在循环引用的链表中的每个元素，检查是否有循环引用，如果有则让双方的引用计数器-1;如果是0则垃圾回收。

2.1 标记阶段

遍历所有对象，如果是可达的(reachable)，也就是还有对象引用它，那么就将该对象标记为可达

该阶段从某个对象开始扫描(而不是从变量)，如果变量A引用了变量B，则将变量B的引用计数器-1(指的是gc_ref)，然后扫描变量B郑州人流手术医院 http://wap.zyfuke.com/

如图所示，link1、link2、link3形成了一个引用环，link4自引用。从link1开始扫描，link1引用了link2，则link2的gc_ref-1，接着扫描link2…

像这也将链表中所有对象考察一遍后，两个链表中的对象ref_count和gc_ref图如所示，这一步操作就相当于解除了循环引用对引用计数器的影响

如果gc_ref为0，则将对象标记为 GC_TENTATIVELY_UNREACHABLE，并且被移至”Unreachable“链表中，如下图link3、link4(我觉得link2应该也是)

如果gc_ref不为0，那么这个对象会被标记为可达的GC_REACHABLE，同时当gc发现有一个节点是可达的，那么它会递归式的从该节点触发将所有可达的节点标记为GC_REACHABLE，这样把link2、link3救回来

2.2 清除阶段

将被标记成 GC_UNREACHABLE 的对象销毁，内存归还(也就是Unreachable链表中的对象)

2.3 标记清除的问题

在标记清除算法开始后，会暂停整个应用程序，等待标记清除结束后才会恢复应用的运行，且对循环引用的扫描代价大，每次扫描耗时可能很久

3. 分代回收

将可能存在循环引用的对象维护成3个链表：

0代：0代中对象个数达到700个扫描一次

1代：0代扫描10次，则1代扫描一次

2代：1代扫描10次，则2代扫描一次

4. 小结

在python中维护了一个refchain的双向环状链表，这个链表中存储程序创建的所有对象，每种类型的对象都有一个ob_refcnt引用计数器的值，当引用计数器变为0时会进行垃圾回收(对象销毁、refchain中移出)。

但是，在python中对于那些可以有多个元素组成的对象可能会存在循环引用的问题，为了解决这个问题，python又引入了标记清除和分代回收，在其内部维护了4个链表，分别为：

refchain

2代

1代

0代

在源码内部，当达到各自的阈值时，就会触发扫描链表进行标记清除的动作(有循环引用则各自-1)。

But，源码内部在上述流程中提出了优化机制。

“Python垃圾回收机制的原理”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！