Python垃圾回收机制详解

一.垃圾回收机制

Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。
在Python中，若是一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。

#encoding=utf-8
__author__ = 'kevinlu1010@qq.com'

class ClassA():
    def __init__(self):
        print 'object born,id:%s'%str(hex(id(self)))
    def __del__(self):
        print 'object del,id:%s'%str(hex(id(self)))

def f1():
    while True:
        c1=ClassA()
        del c1

执行f1()会循环输出这样的结果，并且进程占用的内存基本不会变更

object born,id:0x237cf58
object del,id:0x237cf58

c1=ClassA()会建立一个对象，放在0x237cf58内存中，c1变量指向这个内存，这时候这个内存的引用计数是1
del c1后，c1变量再也不指向0x237cf58内存，因此这块内存的引用计数减一，等于0，因此就销毁了这个对象，而后释放内存。

1. 致使引用计数+1的状况
   1. 对象被建立，例如a=23
   2. 对象被引用，例如b=a
   3. 对象被做为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
   4. 对象做为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]
2. 致使引用计数-1的状况
   1. 对象的别名被显式销毁，例如del a
   2. 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
   3. 一个对象离开它的做用域，例如f函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）
   4. 对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象

   demo

   def func(c,d):
        print 'in func function', sys.getrefcount(c) - 1
   
   
    print 'init', sys.getrefcount(11) - 1
    a = 11
    print 'after a=11', sys.getrefcount(11) - 1
    b = a
    print 'after b=1', sys.getrefcount(11) - 1
    func(11)
    print 'after func(a)', sys.getrefcount(11) - 1
    list1 = [a, 12, 14]
    print 'after list1=[a,12,14]', sys.getrefcount(11) - 1
    a=12
    print 'after a=12', sys.getrefcount(11) - 1
    del a
    print 'after del a', sys.getrefcount(11) - 1
    del b
    print 'after del b', sys.getrefcount(11) - 1
    # list1.pop(0)
    # print 'after pop list1',sys.getrefcount(11)-1
    del list1
    print 'after del list1', sys.getrefcount(11) - 1

   输出：

   init 24
    after a=11 25
    after b=1 26
    in func function 28
    after func(a) 26
    after list1=[a,12,14] 27
    after a=12 26
    after del a 26
    after del b 25
    after del list1 24

   问题：为何调用函数会令引用计数+2

3. 查看一个对象的引用计数

sys.getrefcount(a)能够查看a对象的引用计数，可是比正常计数大1，由于调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1

二.循环引用致使内存泄露

def f2():
    while True:
        c1=ClassA()
        c2=ClassA()
        c1.t=c2
        c2.t=c1
        del c1
        del c2

执行f2()，进程占用的内存会不断增大。

object born,id:0x237cf30
object born,id:0x237cf58

建立了c1，c2后，0x237cf30（c1对应的内存，记为内存1）,0x237cf58（c2对应的内存，记为内存2）这两块内存的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，这两块内存的引用计数变成2.
在del c1后，内存1的对象的引用计数变为1，因为不是为0，因此内存1的对象不会被销毁，因此内存2的对象的引用数依然是2，在del c2后，同理，内存1的对象，内存2的对象的引用数都是1。
虽然它们两个的对象都是能够被销毁的，可是因为循环引用，致使垃圾回收器都不会回收它们，因此就会致使内存泄露。

三.垃圾回收

deff3():
    # print gc.collect()
    c1=ClassA()
    c2=ClassA()
    c1.t=c2
    c2.t=c1
    del c1
    del c2
    print gc.garbage
    print gc.collect() #显式执行垃圾回收
    print gc.garbage
    time.sleep(10)
if __name__ == '__main__':
    gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #设置gc模块的日志
    f3()

输出：

gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E918>
gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E940>
gc: uncollectable <dict 0230B810>
gc: uncollectable <dict 02301ED0>
object born,id:0x230e918
object born,id:0x230e940
4

• 垃圾回收后的对象会放在gc.garbage列表里面
• gc.collect()会返回不可达的对象数目，4等于两个对象以及它们对应的dict
• 有三种状况会触发垃圾回收：
  1.调用gc.collect(),
  2.当gc模块的计数器达到阀值的时候。
  3.程序退出的时候

四.gc模块经常使用功能解析

Garbage Collector interface
gc模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。

经常使用函数：

1. gc.set_debug(flags)
   设置gc的debug日志，通常设置为gc.DEBUG_LEAK
2. gc.collect([generation])
   显式进行垃圾回收，能够输入参数，0表明只检查第一代的对象，1表明检查一，二代的对象，2表明检查一，二，三代的对象，若是不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。
   返回不可达（unreachable objects）对象的数目
3. gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
   设置自动执行垃圾回收的频率。
4. gc.get_count()
   获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表

gc模块的自动垃圾回收机制

必需要import gc模块，而且is_enable()=True才会启动自动垃圾回收。
这个机制的主要做用就是发现并处理不可达的垃圾对象。
垃圾回收=垃圾检查+垃圾回收
在Python中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在建立的时候，放在一代中，若是在一次一代的垃圾检查中，改对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中。

gc模块里面会有一个长度为3的列表的计数器，能够经过gc.get_count()获取。
例如(488,3,0)，其中488是指距离上一次一代垃圾检查，Python分配内存的数目减去释放内存的数目，注意是内存分配，而不是引用计数的增长。例如：

print gc.get_count()  # (590, 8, 0)
a = ClassA()
print gc.get_count()  # (591, 8, 0)
del a
print gc.get_count()  # (590, 8, 0)

3是指距离上一次二代垃圾检查，一代垃圾检查的次数，同理，0是指距离上一次三代垃圾检查，二代垃圾检查的次数。

gc模快有一个自动垃圾回收的阀值，即经过gc.get_threshold函数获取到的长度为3的元组，例如(700,10,10)
每一次计数器的增长，gc模块就会检查增长后的计数是否达到阀值的数目，若是是，就会执行对应的代数的垃圾检查，而后重置计数器
例如，假设阀值是(700,10,10)：

• 当计数器从(699,3,0)增长到(700,3,0)，gc模块就会执行gc.collect(0),即检查一代对象的垃圾，并重置计数器为(0,4,0)
• 当计数器从(699,9,0)增长到(700,9,0)，gc模块就会执行gc.collect(1),即检查1、二代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,1)
• 当计数器从(699,9,9)增长到(700,9,9)，gc模块就会执行gc.collect(2),即检查1、2、三代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,0)

其余

1. 若是循环引用中，两个对象都定义了__del__方法，gc模块不会销毁这些不可达对象，由于gc模块不知道应该先调用哪一个对象的__del__方法，因此为了安全起见，gc模块会把对象放到gc.garbage中，可是不会销毁对象。

五.应用

1. 项目中避免循环引用
2. 引入gc模块，启动gc模块的自动清理循环引用的对象机制
3. 因为分代收集，因此把须要长期使用的变量集中管理，并尽快移到二代之后，减小GC检查时的消耗
4. gc模块惟一处理不了的是循环引用的类都有__del__方法，因此项目中要避免定义__del__方法，若是必定要使用该方法，同时致使了循环引用，须要代码显式调用gc.garbage里面的对象的__del__来打破僵局

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参考：

python的内存管理机制