python 垃圾收集机制的实例详解

 python 垃圾收集机制的实例详解

pythonn垃圾收集方面的内容如果要细讲还是挺多的,这里只是做一个大概的概括

Python最主要和绝大多数时候用的都是引用计数,每一个PyObject定义如下:

#define PyObject_HEAD          \
  Py_ssize_t ob_refcnt;        \
  struct _typeobject *ob_type;
typedef struct _object {
  PyObject_HEAD
} PyObject;

每个pyobject都有一个refcnt来记录他们自己的引用数,一旦引用数为0,就进行回收

引用计数的优点在于实时性,一旦没有其他对象引用了,就能立马进行回收,看起来十分不错,但为什么好多语言都没有采用该方案,因为引用计数有一个致命的缺点,无法解决循环引用问题,比如:

a = []
b = []
a.append(b)
b.append(a) 

其实并没有其他变量引用a,b那么他们实际上应该被回收掉,但由于相互引用的关系,他们的引用数都为1,无法被回收。

在python中,相互引用的问题仅仅存在与容器里面,例如list,dictionary,class,instance。为了解决该问题,python引入了标记——清除和分代——回收另外两种机制。

事实上,python中的容器并没有之前讲的那么简单,在pyobject_head之前,还有一个PyGC_head,也就是专门用来处理容器的循环引用问题的。

typedef union _gc_head {
  struct {
    union _gc_head *gc_next;
    union _gc_head *gc_prev;
    Py_ssize_t gc_refs;
  } gc;
  long double dummy; /* force worst-case alignment */
} PyGC_Head;

所有创建的容器类的对象都会被记录到可收集对象链表中,通过上面的结构我们可以知道其实是构建了一个双向链表,这样我们就可以来跟踪所有可能产生循环引用的情况了。而像int,string等简单的不是容器类型的,只要引用技术为0,就会被回收。但是如果频繁的malloc和free会严重影响效率,所以python采用了大量的对象池来提高效率。

标记——清除包括了垃圾回收的两个方面:(1)寻找可以回收的对象(2)回收对象,python中的标记会从root object开始,遍历所有容器类对象,查找出可以通过引用来到达的一些对象,把他们放到由reachable维护的链表中,对于不能到达的放到unbreachable维护的链表中,此过程结束之后,对unreachable里面的元素进行回收即可。

那么如何对应之前循环引用的情况呢?python里面会产生一个有效的引用数,存在gc.gc_refs里面,像上面的a,b真实引用数为1,但有效的引用数为0(循环中的引用数都减1),由于不能直接改pyobjec里面的refcnt,否则会产生一系列问题,我们可以将有效的引用数记到gc.gc_refs里面,那么a,b 的真实有效引用数都为0,所以他们可以被回收。

下面是另外一种情况:

a = []
b = []
c = a
a.append(b)
b.append(a)

这里ab也是循环引用,但是多了c来引用a,通过计算循环中的有效引用计数可得a的引用数为1,b的引用数为0,看起来b应该被回收,但实际上因为a是不可被回收的,a又引用了b,所以b也会被放入在reachable链表中,不被回收,其gc.gc_refs还是会被置1的。

另外一种分代回收,是说内存中有的对象会频繁的malloc和free,有的则比较长久,如果一个对象经过多次垃圾收集和清除之后还存在的话,那么我们就可以认为,这个对象是长时间有用的,不用去频繁检测回收它。python中分为3代,分别是3个链表维护,0代最多维护700个对象,1代10个,2代10个,如果对象超过这个数了,就会调用标记——清除算法来进行回收。可以想到,0代的对象经过一段时间后会到1代2代中去,然后对它们的检测回收会相比于0代的不那么频繁了

要注意的是,python主要的机制还是引用技术,标记——清除和分代收集只是为了弥补引用计数的缺点而添加的,也就是说,后两者基本只在容器类的循环引用上能发挥作用

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