Python 中的垃圾回收机制--备忘

GC做为现代编程语言的自动内存管理机制，专一于两件事：1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其余对象使用。GC完全把程序员从资源管理的重担中解放出来，让他们有更多的时间放在业务逻辑上。但这并不意味着码农就能够不去了解GC，毕竟多了解GC知识仍是有利于咱们写出更健壮的代码。

引用计数

Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最先George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被不少编程语言使用，『引用计数法』的原理是：每一个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1，一旦对象的引用计数为0，该对象当即被回收，对象占用的内存空间将被释放。它的缺点是须要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”，所以，也有不少语言好比Java并无采用该算法作来垃圾的收集机制。

什么是循环引用？A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个，它们的引用计数虽然都为1，但显然应该被回收，例子：

 

 

 

 

 

Python

 

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a = { } #对象A的引用计数为 1 b = { } #对象B的引用计数为 1 a['b'] = b  #B的引用计数增1 b['a'] = a  #A的引用计数增1 del a #A的引用减 1，最后A对象的引用为 1 del b #B的引用减 1, 最后B对象的引用为 1

在这个例子中程序执行完del语句后，A、B对象已经没有任何引用指向这两个对象，可是这两个对象各包含一个对方对象的引用，虽然最后两个对象都没法经过其它变量来引用这两个对象了，这对GC来讲就是两个非活动对象或者说是垃圾对象，可是他们的引用计数并无减小到零。所以若是是使用引用计数法来管理这两对象的话，他们并不会被回收，它会一直驻留在内存中，就会形成了内存泄漏（内存空间在使用完毕后未释放）。为了解决对象的循环引用问题，Python引入了标记-清除和分代回收两种GC机制。

标记清除

『标记清除（Mark—Sweep）』算法是一种基于追踪回收（tracing GC）技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段：第一阶段是标记阶段，GC会把全部的『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。那么GC又是如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象的呢？

对象之间经过引用（指针）连在一块儿，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。

在上图中，咱们把小黑圈视为全局变量，也就是把它做为root object，从小黑圈出发，对象1可直达，那么它将被标记，对象二、3可间接到达也会被标记，而4和5不可达，那么一、二、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。

标记清除算法做为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，好比list、dict、tuple，instance等，由于对于字符串、数值对象是不可能形成循环引用问题。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全部对象。

分代回收

分代回收是一种以空间换时间的操做方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不一样的集合，每一个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减少。新建立的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些能够被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是创建在标记清除技术基础之上。分代回收一样做为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象