https://blog.csdn.net/yuzhou_1shu/article/details/105804181

垃圾回收机制

来看一下Python中的垃圾回收技术：

  • 引用计数为主
  • 标记清除和分代回收为辅

如果一个对象的引用计数为0，Python解释器就会回收这个对象的内存，但引用计数的缺点是不能解决循环引用的问题，所以我们需要标记清除和分代回收。

引用计数

  • 每个对象都有存有指向该对象的引用总数
  • 查看某个对象的引用计数sys.getrefcount()
  • 可以使用del关键字删除某个引用
    1. import sys
    2. l = []
    3. print(sys.getrefcount(l))    # Output: 2
    4. l2 = l
    5. l3 = l
    6. l4 = l3
    7. print(sys.getrefcount(l))    # Output: 5
    8. del l2
    9. print(sys.getrefcount(l))    # Output: 4
    10. i = 1
    11. print(sys.getrefcount(i))    # Output: 140
    12. a = i
    13. print(sys.getrefcount(i))    # Output: 141
    当对象的引用计数达到零时，解释器会暂停，来取消分配它以及仅可从该对象访问的所有对象。即满足引用计数为0的时候，会启动垃圾回收。
    但是引用计数不能解决循环引用的问题，就如下的代码不停跑就能把电脑内存跑满：
    1. >>> a = []
    2. >>> b = []
    3. >>> while True:
    4. ...     a.append(b)
    5. ...     b.append(a)
    6. ...
    7. [1]    31962 killed     python

    标记清除

    标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。标记清除和分代回收就是为了解决循环引用而生的。
    它分为两个阶段：
    第一阶段是标记阶段，GC会把所有的活动对象打上标记;
    第二阶段是把那些没有标记的对象、非活动对象进行回收;
    对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象（root object）出发，沿着有向边遍历对象，可达的（reachable）对象标记为活动对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。
    内存管理 与 垃圾回收 深入理解_2 - 图1
    在上图中，可以从程序变量直接访问块1，并且可以间接访问块2和3。程序无法访问块4和5。第一步将标记块1，并记住块2和3以供稍后处理。第二步将标记块2，第三步将标记块3，但不记得块2，因为它已被标记。扫描阶段将忽略块1，2和3，因为它们已被标记，但会回收块4和5。

Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。

分代回收(自动)

分代回收是建立在标记清除技术基础之上的，是一种以空间换时间的操作方式。

  • Python将所有的对象分为0，1，2 三代
  • 所有的新建的对象都是0代对象
  • 当某一代对象经历过垃圾回收，依然存活，那么它就被归入下一代对象。

同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象。
Python运行时，会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。
当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动

  • 查看阈值gc.get_threshold()

    1. import gc
    2. print(gc.get_threshold())  # Output: (700, 10, 10)

    get_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的两个10。也就是说，每10次0代垃圾回收，会配合1次1代的垃圾回收；而每10次1代的垃圾回收，才会有1次的2代垃圾回收。理论上，存活时间久的对象，使用的越多，越不容易被回收，这也是分代回收设计的思想。

    手动回收

    具体参考gc模块。

  • gc.collect()手动回收

  • objgraph模块中的count()记录当前类产生的实例对象的个数
    1. import gc
    2. result = gc.collect()
    3. print(result)

    import objgraph

    ``` class Person(Object): pass class Cat(object): pass p = Person() c = Cat() p.name =’yuzhou1su’ c.master = p print(sys.getrefcount(p)) print(sys.getfefcount(c)) del p del c gc.collect() print(objgraph.count(‘Person’)) print(objgraph.count(‘Cat’))

``` 当定位到哪个对象存在内存泄漏，就可以用show_backrefs查看这个对象的引用链。

内存池(memory pool)机制

频繁 申请、消耗 会导致大量的内存碎片，致使效率变低。
内存池的概念就是在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用。
内存池池由单个大小类的块组成。每个池维护一个到相同大小类的其他池的双向链接列表。这样，即使在不同的池中，该算法也可以轻松找到给定块大小的可用空间。
当有新的内存需求时，就会先从内存池中分配内存留给这个需求。内存不够再申请新的内存。
内存池本身必须处于以下三种状态之一：

  • 已使用
  • 已满
  • 或为空。

优点：减少内存碎片，提高效率。

有参考： https://www.cnblogs.com/xybaby/p/7491656.html https://www.jianshu.com/p/c2c960481011 https://www.cnblogs.com/TM0831/p/10599716.html