python教程栏目今天来剖析Python垃圾回收机制！

剖析Python垃圾回收机制-LMLPHP

1、垃圾回收

引用计数器为主、分代码回收和标记清除为辅

1.1 大管家refchain

在Python的C源码中有一个名为refchain的环状双向链表，这个链表比较牛逼了，因为Python程序中一旦创建对象都会把这个对象添加到refchain这个链表中。也就是说他保存着所有的对象。

1.2 引用计数器

在refchain中的所有对象内部都有一个ob_refcnt用来保存当前对象的引用计数器，顾名思义就是自己被引用的次数。
当值被多次引用时候，不会在内存中重复创建数据，而是引用计数器+1 。当对象被销毁时候同时会让引用计数器-1,如果引用计数器为0，则将对象从refchain链表中摘除，同时在内存中进行销毁（暂不考虑缓存等特殊情况）。

age = 18number = age  # 对象18的引用计数器 + 1del age          # 对象18的引用计数器 - 1def run(arg):
    print(arg)
run(number)   # 刚开始执行函数时，对象18引用计数器 + 1，当函数执行完毕之后，对象18引用计数器 - 1 。num_list = [11,22,number] # 对象18的引用计数器 + 1复制代码

登录后复制

1.3 标记清除&分代回收

基于引用计数器进行垃圾回收非常方便和简单，但他还是存在循环引用的问题，导致无法正常的回收一些数据，例如：

v1 = [11,22,33]        # refchain中创建一个列表对象，由于v1=对象，所以列表引对象用计数器为1.v2 = [44,55,66]        # refchain中再创建一个列表对象，因v2=对象，所以列表对象引用计数器为1.v1.append(v2)        # 把v2追加到v1中，则v2对应的[44,55,66]对象的引用计数器加1，最终为2.v2.append(v1)        # 把v1追加到v1中，则v1对应的[11,22,33]对象的引用计数器加1，最终为2.del v1    # 引用计数器-1del v2    # 引用计数器-1复制代码

登录后复制

对于上述代码会发现，执行del操作之后，没有变量再会去使用那两个列表对象，但由于循环引用的问题，他们的引用计数器不为0，所以他们的状态：永远不会被使用、也不会被销毁。项目中如果这种代码太多，就会导致内存一直被消耗，直到内存被耗尽，程序崩溃。
为了解决循环引用的问题，引入了标记清除技术，专门针对那些可能存在循环引用的对象进行特殊处理，可能存在循环应用的类型有：列表、元组、字典、集合、自定义类等那些能进行数据嵌套的类型。

标记清除：创建特殊链表专门用于保存列表、元组、字典、集合、自定义类等对象，之后再去检查这个链表中的对象是否存在循环引用，如果存在则让双方的引用计数器均 - 1 。

分代回收：对标记清除中的链表进行优化，将那些可能存在循引用的对象拆分到3个链表，链表称为：0/1/2三代，每代都可以存储对象和阈值，当达到阈值时，就会对相应的链表中的每个对象做一次扫描，除循环引用各自减1并且销毁引用计数器为0的对象。

// 分代的C源码#define NUM_GENERATIONS 3struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {    /* PyGC_Head,                                    threshold,    count */
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(0), (uintptr_t)_GEN_HEAD(0)},   700,        0}, // 0代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(1), (uintptr_t)_GEN_HEAD(1)},   10,         0}, // 1代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(2), (uintptr_t)_GEN_HEAD(2)},   10,         0}, // 2代};复制代码

登录后复制

特别注意：0代和1、2代的threshold和count表示的意义不同。

0代，count表示0代链表中对象的数量，threshold表示0代链表对象个数阈值，超过则执行一次0代扫描检查。1代，count表示0代链表扫描的次数，threshold表示0代链表扫描的次数阈值，超过则执行一次1代扫描检查。2代，count表示1代链表扫描的次数，threshold表示1代链表扫描的次数阈值，超过则执行一2代扫描检查。

1.4 情景模拟

根据C语言底层并结合图来讲解内存管理和垃圾回收的详细过程。

第一步：当创建对象age=19时，会将对象添加到refchain链表中。

剖析Python垃圾回收机制-LMLPHP

第二步：当创建对象num_list = [11,22]时，会将列表对象添加到 refchain 和 generations 0代中。

剖析Python垃圾回收机制-LMLPHP

第三步：新创建对象使generations的0代链表上的对象数量大于阈值700时，要对链表上的对象进行扫描检查。

当0代大于阈值后，底层不是直接扫描0代，而是先判断2、1是否也超过了阈值。

如果2、1代未达到阈值，则扫描0代，并让1代的 count + 1 。
如果2代已达到阈值，则将2、1、0三个链表拼接起来进行全扫描，并将2、1、0代的count重置为0.
如果1代已达到阈值，则讲1、0两个链表拼接起来进行扫描，并将所有1、0代的count重置为0.

对拼接起来的链表在进行扫描时，主要就是剔除循环引用和销毁垃圾，详细过程为：

扫描链表，把每个对象的引用计数器拷贝一份并保存到 gc_refs中，保护原引用计数器。
再次扫描链表中的每个对象，并检查是否存在循环引用，如果存在则让各自的gc_refs减 1 。
再次扫描链表，将 gc_refs 为 0 的对象移动到unreachable链表中；不为0的对象直接升级到下一代链表中。
处理unreachable链表中的对象的析构函数和弱引用，不能被销毁的对象升级到下一代链表，能销毁的保留在此链表。析构函数，指的就是那些定义了__del__方法的对象，需要执行之后再进行销毁处理。
最后将 unreachable 中的每个对象销毁并在refchain链表中移除（不考虑缓存机制）。

至此，垃圾回收的过程结束。

1.5 缓存机制

从上文大家可以了解到当对象的引用计数器为0时，就会被销毁并释放内存。而实际上他不是这么的简单粗暴，因为反复的创建和销毁会使程序的执行效率变低。Python中引入了“缓存机制”机制。

例如：引用计数器为0时，不会真正销毁对象，而是将他放到一个名为 free_list 的链表中，之后会再创建对象时不会在重新开辟内存，而是在free_list中将之前的对象来并重置内部的值来使用。

float类型，维护的free_list链表最多可缓存100个float对象。

  v1 = 3.14    # 开辟内存来存储float对象，并将对象添加到refchain链表。
  print( id(v1) ) # 内存地址：4436033488
  del v1    # 引用计数器-1，如果为0则在rechain链表中移除，不销毁对象，而是将对象添加到float的free_list.
  v2 = 9.999    # 优先去free_list中获取对象，并重置为9.999，如果free_list为空才重新开辟内存。
  print( id(v2) ) # 内存地址：4436033488
  # 注意：引用计数器为0时，会先判断free_list中缓存个数是否满了，未满则将对象缓存，已满则直接将对象销毁。复制代码

登录后复制

int类型，不是基于free_list，而是维护一个small_ints链表保存常见数据（小数据池），小数据池范围：-5 <= value < 257。即：重复使用这个范围的整数时，不会重新开辟内存。

  v1 = 38    # 去小数据池small_ints中获取38整数对象，将对象添加到refchain并让引用计数器+1。
  print( id(v1))  #内存地址：4514343712
  v2 = 38 # 去小数据池small_ints中获取38整数对象，将refchain中的对象的引用计数器+1。
  print( id(v2) ) #内存地址：4514343712
  # 注意：在解释器启动时候-5~256就已经被加入到small_ints链表中且引用计数器初始化为1，
  # 代码中使用的值时直接去small_ints中拿来用并将引用计数器+1即可。另外，small_ints中的数据引用计数器永远不会为0
  # （初始化时就设置为1了），所以也不会被销毁。复制代码

登录后复制

str类型，维护unicode_latin1[256]链表，内部将所有的ascii字符缓存起来，以后使用时就不再反复创建。

  v1 = "A"
  print( id(v1) ) # 输出：4517720496
  del v1
  v2 = "A"
  print( id(v1) ) # 输出：4517720496
  # 除此之外，Python内部还对字符串做了驻留机制，针对只含有字母、数字、下划线的字符串（见源码Objects/codeobject.c），如果
  # 内存中已存在则不会重新在创建而是使用原来的地址里（不会像free_list那样一直在内存存活，只有内存中有才能被重复利用）。
  v1 = "asdfg"
  v2 = "asdfg"
  print(id(v1) == id(v2)) # 输出：True复制代码

登录后复制

list类型，维护的free_list数组最多可缓存80个list对象。

 v1 = [11,22,33]
print( id(v1) ) # 输出：4517628816del v1
v2 = ["你","好"]
print( id(v2) ) # 输出：4517628816复制代码

登录后复制

tuple类型，维护一个free_list数组且数组容量20，数组中元素可以是链表且每个链表最多可以容纳2000个元组对象。元组的free_list数组在存储数据时，是按照元组可以容纳的个数为索引找到free_list数组中对应的链表，并添加到链表中。

v1 = (1,2)
print( id(v1) )del v1  # 因元组的数量为2，所以会把这个对象缓存到free_list[2]的链表中。v2 = ("哈哈哈","Alex")  # 不会重新开辟内存，而是去free_list[2]对应的链表中拿到一个对象来使用。print( id(v2) )复制代码

登录后复制

dict类型，维护的free_list数组最多可缓存80个dict对象

  v1 = {"k1":123}
  print( id(v1) )  # 输出：4515998128
  del v1
  v2 = {"name":"哈哈哈","age":18,"gender":"男"}
  print( id(v1) ) # 输出：4515998128复制代码

登录后复制

C语言源码底层分析

以上就是剖析Python垃圾回收机制的详细内容，更多请关注Work网其它相关文章！