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内存池

预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存，不够再申请新的内存，作用是减少内存碎片，提升效率。

python内置的对象(dict\list…)都有独立的私有内存池，对象之间的内存池是不共享的

关于内存释放： 当一个对象的引用计数=0时，python会调用析构函数，并在析构函数中也采用内存池机制，从内存池申请的内存释放时会归还内存池中

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-清除和分代回收为辅，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，分代回收机制是为了提升垃圾回收的效率。

引用计数

py通过引用计数来记录该对象被其他使用的对象引用的次数，当一个对象的引用计数为0时，列入垃圾回收队列，回收该对象。

引用计数增加的情况：

  1. 一个对象被分配
  2. 将其放入容器中

引用计数减少的器情况：

  1. 使用del语句显示销毁
  2. 对象所在容器被销毁或者容器中删除对象
  3. 引用超出作用域或被重新赋值

    当a作为参数传递给getrefcount时，会产生一个临时引用，以下结果比真实情况 + 1

  1. import sys
  3. a = [1, 2]
  4. print("获取对象a的引用次数:", sys.getrefcount(a))   # 2
  5. b = a
  6. print(sys.getrefcount(a))   # 3
  7. del b
  8. print(sys.getrefcount(a))   # 2
  9. c = list()
  10. c.append(a)
  11. print(sys.getrefcount(a))   # 3
  12. del c
  13. print(sys.getrefcount(a))   # 2
  14. a = [3, 4]
  15. print(sys.getrefcount(a))   # 2

当引用计数遇到两个对象相互引用的情况，引用计数不会归0，对象也不会被销毁，从而造成内存泄漏，针对该情况，python引入了标记清除

标记-清除

在引用计数的基础上，解决循环引用的问题，即指两个对象相互引用或者自己引用自己

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