Python 記憶體回收機制

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Python 記憶體回收機制

記憶體管理

Python中的記憶體管理機制的階層提供了4層，其中最底層則是C啟動並執行malloc和free介面，往上的三層才是由Python實現並且維護的，第一層則是在第0層的基礎之上對其提供的介面進行了統一的封裝，因為每個系統都可能差異性。

記憶體池

Python為了避免頻繁的申請和刪除記憶體所造成系統切換於使用者態和核心態的效能問題，從而引入了記憶體池機制，專門用來管理小記憶體的申請和釋放。記憶體池分為四層：block、pool、arena和記憶體池。如：

block：有很多種block，不同種類的block都有不同的記憶體大小，申請記憶體的時候只需要找到適合自身大小的block即可，當然申請的記憶體也是存在一個上限，如果超過這個上限，則退化到使用最底層的malloc進行申請

pool：一個pool管理著一堆有固定大小的記憶體塊，其大小通常為一個系統記憶體頁的大小。

arena：多個pool組合成一個arena。

記憶體池：一個整體的概念。

記憶體回收

Python的GC模組主要運用了引用計數來跟蹤和回收垃圾。在引用計數的基礎上，還可以通過“標記－清除”解決容器物件可能產生的循環參考的問題。通過分代回收以空間換取時間進一步提高記憶體回收的效率。

引用計數

原理：當一個對象的引用被建立或者複製時，對象的引用計數加1；當一個對象的引用被銷毀時，對象的引用計數減1，當對象的引用計數減少為0時，就意味著對象已經再沒有被使用了，可以將其記憶體釋放掉。

優點：引用計數有一個很大的優點，即即時性，任何記憶體，一旦沒有指向它的引用，就會被立即回收，而其他的垃圾收集技術必須在某種特殊條件下才能進行無效記憶體的回收。

缺點：但是它也有弱點，引用計數機制所帶來的維護引用計數的額外操作與Python運行中所進行的記憶體配置和釋放，引用賦值的次數是成正比的，這顯然比其它那些垃圾收集技術所帶來的額外操作只是與待回收的記憶體數量有關的效率要高。同時，引用技術還存在另外一個很大的問題－循環參考，因為對象之間相互引用，每個對象的引用都不會為0，所以這些對象所佔用的記憶體始終都不會被釋放掉。如下：

標記－清除

標記－清除的出現打破了循環參考，也就是它只關注那些可能會產生循環參考的對象，顯然，像是PyIntObject、PyStringObject這些不可變對象是不可能產生循環參考的，因為它們內部不可能持有其它對象的引用。Python中的循環參考總是發生在container對象之間，也就是能夠在內部持有其它對象的對象，比如list、dict、class等等。這也使得該方法帶來的開銷只依賴於container對象的的數量。

原理：將集合中對象的引用計數複製一份副本，這個計數副本的作用是尋找root object集合（該集合中的對象是不能被回收的）。當成功尋找到root object集合之後，首先將現在的記憶體鏈表一分為二，一條鏈表中維護root object集合，成為root鏈表，而另外一條鏈表中維護剩下的對象，成為unreachable鏈表。一旦在標記的過程中，發現現在的unreachable可能存在被root鏈表中直接或間接引用的對象，就將其從unreachable鏈表中移到root鏈表中；當完成標記後，unreachable鏈表中剩下的所有對象就是名副其實的垃圾對象了，接下來的記憶體回收只需限制在unreachable鏈表中即可。

缺點：該機制所帶來的額外操作和需要回收的記憶體塊成正比。

分代

原理：將系統中的所有記憶體塊根據其存活時間劃分為不同的集合，每一個集合就成為一個“代”，垃圾收集的頻率隨著“代”的存活時間的增大而減小。也就是說，活得越長的對象，就越不可能是垃圾，就應該減少對它的垃圾收集頻率。那麼如何來衡量這個存活時間：通常是利用幾次垃圾收集動作來衡量，如果一個對象經過的垃圾收集次數越多，可以得出：該對象存活時間就越長。

文章摘自部落格園

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