關於 Python 記憶體回收機制的初步認識

關於 Python 記憶體回收機制的初步認識

一、前言

　　Python 是一門進階語言，使用起來類似於自然語言，開發的時候自然十分方便快捷，原因是Python在背後為我們默默做了很多事情，其中一件就是記憶體回收，來解決記憶體管理，記憶體流失的問題。

　　記憶體流失：當程式不停運行，有一部分對象沒有作用，但所佔記憶體沒有被釋放，伺服器記憶體隨時間越來越少，最終導致系統的崩潰，所以記憶體流失是一個需要重點關注的問題。

二、引用計數

　　Python 標記一個對象是否還有用的方法就是用引用計數，以下情形會為該對象的計數+1：

　　　　1. 建立時

　　　　2. 被引用時

　　　　3. 作為參數傳入函數時

　　相反，以下情形會為該對象的計數-1：

　　　　1. 被del

　　　　2. 被重引用

　　　　3. 函數執行完畢

　　查看某一元素的計數可以通過 sys.getrefcount()，當引用計數為0 的時候，記憶體就會被釋放。

　　可以想到和其他記憶體回收相比，Python的機制優點很明顯，就是即時性，Python的gc 模組就是開放的介面用以管理。

　　也可以很容易猜到這樣的缺點就是效能相對較低，看過這樣的報道，instagram 通過禁用 gc 模組，效能提升10%！

三、 循環參考

　　有一種特殊情況，當兩個或多個變數互相循環參考的時候，按照計數引用的機制就無法處理了

a = []
b = []

a.append(b)
b.append(a)
print(a,b)

a，b 的引用計數均為2，無法回收兩者記憶體

四、解決方案

　　1. 通過 ”標記－清除“ 來解決迴圈調用問題：

　　　　記憶體回收行程定時去尋找這類迴圈調用，並清除

　　　　具體是 先從 根對象集合副本中 開始尋找，這些對象計數不為0，沒有被清除

　　　　然後一個個檢測，將其分為可達對象和不可達對象，底層通過鏈表的資料結構實現，通過操作副本清除標記，來在不影響原資料的情況下，判斷是否為迴圈調用

　　　　最後將不可達對象清除，釋放記憶體，效率較低。　　　　

　　　　有三種情況會觸發記憶體回收：
　　　　　　1.調用gc.collect(),
　　　　　　2.當gc模組的計數器達到閥值的時候。
　　　　　　3.程式退出的時候

　　2.分代回收，利用 “空間換時間”策略提高效率：

　　　　有些記憶體塊存留時間從開始到結束，有些則很短，所以同樣對他們進行記憶體回收是很浪費的一件事情，

　　　　所有對象開始被劃分到零代中，Python 預設 有三代，一個代就是一個鏈表

　　　　年輕代中的對象優先處理，經曆垃圾處理次數愈多的，越“老資格” ，就會上升，最終放在第二代中。

備忘：

　　Python的記憶體回收機制是通過檢測數量是否到達閾值來決定是否進行。

　　Python 這方面源碼是c寫的，暫時看不懂，留待以後搞懂鏈表結構再來研究，

　　gc 模組 留待以後研究。

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