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Python垃圾回收

基于C语言源码底层，让你真正了解垃圾回收机制的实现

• 引用计数器
• 标记清除
• 分代回收
• 缓存机制
• Python的C源码（3.8.2版本）
   

1.引用计数器

1.1环状双向链表 refchain

在python中创建的任何对象都会放在refchain链表中

name = ‘jack‘
age = 18
hobby = [‘篮球‘, ‘美女‘]

内部会创建一些数据【上一个对象、下一个对象、类型、引用个数】
name = ‘jack‘
new = name

内部会创建一些数据【上一个对象、下一个对象、类型、引用个数、val=18】
age = 18

内部会创建一些数据【上一个对象、下一个对象、类型、引用个数、items=元素、元素个数】
hobby = [‘篮球‘, ‘美女‘]

在C源码中如何体现每个对象都有的相同的值：PyObject结构体（4个值）
有多个元素组成的对象：Pyobject结构体（4个值）+ ob_size
 

1.2类型封装结构体

data = 3.14

内部会创建：
        _ob_next = refchain中的上一个对象
    _ob_prev = refchain中的下一个对象
    ob_refcnt = 1
    ob_type = float
    ob_fval = 3.14

1.3引用计数器

v1 = 3.14
v2 = 999
v3 = (1, 2, 3)

当python程序运行时，会根据数据结构的不同来找到对应的结构体，根据结构体中的字段来进行创建相关的数据，然后将对象添加到refchain双向链表中。
在C源码中有两个关键的结构体：PyObject、PyVarObject
每个对象中有ob_refcnt就是引用计数器，值默认为1，当有其他变量引用对象时，引用计数器就会发生变化。

• 引用

a = 9999
b = a

• 删除引用

a = 9999
b = a 
del b  # b变量删除，b对应对象引用计数器-1
del a  # a变量删除，a对应对象引用计数器-1

# 当一个对象引用的计数器为0时，意味着没有人再使用这个对象了，这个对象就是垃圾，需要被回收
# 回收：1.对象从refchain链表中移除，2.将对象销毁，内存归还

1.4循环引用的问题

基于引用计数器进行垃圾回收非常方便和简单，但他还是存在循环引用的问题，导致无法正常的回收一些数据，例如：

v1 = [11,22,33]        # refchain中创建一个列表对象，由于v1=对象，所以列表引对象用计数器为1.
v2 = [44,55,66]        # refchain中再创建一个列表对象，因v2=对象，所以列表对象引用计数器为1.
v1.append(v2)        # 把v2追加到v1中，则v2对应的[44,55,66]对象的引用计数器加1，最终为2.
v2.append(v1)        # 把v1追加到v1中，则v1对应的[11,22,33]对象的引用计数器加1，最终为2.
del v1    # 引用计数器-1
del v2    # 引用计数器-1

2.标记清除

对于上述代码会发现，执行del操作之后，没有变量再会去使用那两个列表对象，但由于循环引用的问题，他们的引用计数器不为0，所以他们的状态：永远不会被使用、也不会被销毁。项目中如果这种代码太多，就会导致内存一直被消耗，直到内存被耗尽，程序崩溃。
 
为了解决循环引用的问题，引入了标记清除技术，专门针对那些可能存在循环引用的对象进行特殊处理，可能存在循环应用的类型有：列表、元组、字典、集合、自定义类等那些能进行数据嵌套的类型。
 
标记清除：创建特殊链表专门用于保存 列表、元组、字典、集合、自定义类等对象，之后再去检查这个链表中的对象是否存在循环引用，如果存在则让双方的引用计数器均 - 1 。如果减完为0，则垃圾回收
 

3.分代回收

对标记清除中的链表进行优化，将那些可能存在循引用的对象拆分到3个链表，链表称为：0/1/2三代，每代都可以存储对象和阈值，当达到阈值时，就会对相应的链表中的每个对象做一次扫描，除循环引用各自减1并且销毁引用计数器为0的对象。

// 分代的C源码
#define NUM_GENERATIONS 3
struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {
    /* PyGC_Head,                                    threshold,    count */
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(0), (uintptr_t)_GEN_HEAD(0)},   700,        0}, // 0代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(1), (uintptr_t)_GEN_HEAD(1)},   10,         0}, // 1代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(2), (uintptr_t)_GEN_HEAD(2)},   10,         0}, // 2代
};

特别注意：0代和1、2代的threshold和count表示的意义不同。

• 0代，count表示0代链表中对象的数量，threshold表示0代链表对象个数阈值，超过则执行一次0代扫描检查
• 1代，count表示0代链表扫描的次数，threshold表示0代链表扫描的次数阈值，超过则执行一次1代扫描检查。
• 2代，count表示1代链表扫描的次数，threshold表示1代链表扫描的次数阈值，超过则执行一2代扫描检查。
   

4.小结

在python中维护了一个refchain双向环状链表、这个链表中存储程序创建的所有对象，每种类型的对象中都有一个ob_refcnt引用计数器的值，引用个数+1、-1，最后当引用计数器变为0时会进行垃圾回收（对象销毁、refchain中移除）。
 
但是，python中那些可以有多个元素组成的对象可能会存在出现循环引用的问题，为了解决这个问题，python又引入了标记清除和分代回收，在其内部为4个链表

• refchain
• 2代，10次
• 1代，10次
• 0代，700次

在源码内部当达到各自的阈值时，会出发扫描链表进行标记清除的动作（有循环就各自-1），但是源码内部还提供了优化机制
 

5.Python缓存

从上文大家可以了解到当对象的引用计数器为0时，就会被销毁并释放内存。而实际上他不是这么的简单粗暴，因为反复的创建和销毁会使程序的执行效率变低。Python中引入了“缓存机制”机制。 例如：引用计数器为0时，不会真正销毁对象，而是将他放到一个名为 free_list 的链表中，之后会再创建对象时不会在重新开辟内存，而是在free_list中将之前的对象来并重置内部的值来使用。

• float类型，维护的free_list链表最多可缓存100个float对象。

  v1 = 3.14    # 开辟内存来存储float对象，并将对象添加到refchain链表。
  print( id(v1) ) # 内存地址：140599203433232
  del v1    # 引用计数器-1，如果为0则在rechain链表中移除，不销毁对象，而是将对象添加到float的free_list.
  v2 = 9.999    # 优先去free_list中获取对象，并重置为9.999，如果free_list为空才重新开辟内存。
  print( id(v2) ) # 内存地址：140599203433232
  # 注意：引用计数器为0时，会先判断free_list中缓存个数是否满了，未满则将对象缓存，已满则直接将对象销毁。

• int类型，不是基于free_list，而是维护一个small_ints链表保存常见数据（小数据池），小数据池范围：-5 <= value < 257。即：重复使用这个范围的整数时，不会重新开辟内存。

  v1 = 38    # 去小数据池small_ints中获取38整数对象，将对象添加到refchain并让引用计数器+1。
  print( id(v1))  #内存地址：4401668032
  v2 = 38 # 去小数据池small_ints中获取38整数对象，将refchain中的对象的引用计数器+1。
  print( id(v2) ) #内存地址：4401668032
  # 注意：在解释器启动时候-5~256就已经被加入到small_ints链表中且引用计数器初始化为1，代码中使用的值时直接去small_ints中拿来用并将引用计数器+1即可。另外，small_ints中的数据引用计数器永远不会为0（初始化时就设置为1了），所以也不会被销毁。

• str类型，维护unicode_latin1[256]链表，内部将所有的ascii字符缓存起来，以后使用时就不再反复创建。

  v1 = "A"
  print( id(v1) ) # 输出：140599159374000
  del v1
  v2 = "A"
  print( id(v1) ) # 输出：140599159374000
  # 除此之外，Python内部还对字符串做了驻留机制，针对那么只含有字母、数字、下划线的字符串（见源码Objects/codeobject.c），如果内存中已存在则不会重新在创建而是使用原来的地址里（不会像free_list那样一直在内存存活，只有内存中有才能被重复利用）。
  v1 = "jack"
  v2 = "jack"
  print(id(v1) == id(v2)) # 输出：True

• list类型，维护的free_list数组最多可缓存80个list对象。

  v1 = [11,22,33]  
  print( id(v1) ) # 输出：4517628816
  del v1
  v2 = ["j","ack"]
  print( id(v2) ) # 输出：4517628816

• tuple类型，维护一个free_list数组且数组容量20，数组中元素可以是链表且每个链表最多可以容纳2000个元组对象。元组的free_list数组在存储数据时，是按照元组可以容纳的个数为索引找到free_list数组中对应的链表，并添加到链表中。

  v1 = (1,2)
  print( id(v1) )
  del v1  # 因元组的数量为2，所以会把这个对象缓存到free_list[2]的链表中。
  v2 = ("甲壳虫","Alex")  # 不会重新开辟内存，而是去free_list[2]对应的链表中拿到一个对象来使用。
  print( id(v2) )

• dict类型，维护的free_list数组最多可缓存80个dict对象。

  v1 = {"k1":123}
  print( id(v1) )  # 输出：4515998128
  del v1
  v2 = {"name":"甲壳虫","age":18,"gender":"男"}
  print( id(v2) ) # 输出：4515998128

 
参考资料：https://pythonav.com/wiki/detail/6/88/

python进阶（7）垃圾回收机制

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原文地址：https://www.cnblogs.com/jiakecong/p/14448476.html