python如何进行垃圾回收_python垃圾回收机制

一、引入

​ 解释器在执行到定义变量的语法时&＃xff0c;会申请内存空间来存放变量的值&＃xff0c;而内存的容量是有限的&＃xff0c;这就涉及到变量值所占用内存空间的回收问题&＃xff0c;当一个变量值没有用了(简称垃圾)就应该将其占用的内存给回收掉&＃xff0c;那什么样的变量值是没有用的呢&＃xff1f;

​ 单从逻辑层面分析&＃xff0c;我们定义变量将变量值存起来的目的是为了以后取出来使用&＃xff0c;而取得变量值需要通过其绑定的直接引用(如x&＃61;10&＃xff0c;10被x直接引用)或间接引用(如l&＃61;[x,]&＃xff0c;x&＃61;10&＃xff0c;10被x直接引用&＃xff0c;而被容器类型l间接引用)&＃xff0c;所以当一个变量值不再绑定任何引用时&＃xff0c;我们就无法再访问到该变量值了&＃xff0c;该变量值自然就是没有用的&＃xff0c;就应该被当成一个垃圾回收。

​ 毫无疑问&＃xff0c;内存空间的申请与回收都是非常耗费精力的事情&＃xff0c;而且存在很大的危险性&＃xff0c;稍有不慎就有可能引发内存溢出问题&＃xff0c;好在Cpython解释器提供了自动的垃圾回收机制来帮我们解决了这件事。

二、堆区和栈区

我们在定义变量时&＃xff0c;变量名和变量值都是需要存储的&＃xff0c;分别对应内存中的两块区域&＃xff1a;栈区和堆区

# 1、变量名与值内存地址的关联关系存放于栈区

# 2、变量值存放于堆区&＃xff0c;内存管理回收的则是堆区的内容&＃xff0c;

定义了两个变量x &＃61; 10、y &＃61; 20&＃xff0c;详解如下图&＃xff1a;

当我们执行x&＃61;y时&＃xff0c;内存中的栈区与堆区变化如下

三、直接引用和循环引用

直接引用指的是从栈区出发直接引用到的内存地址

​ 间接引用指的是从栈区出发引用到堆区后&＃xff0c;再通过进一步引用才能到达的内存地址。

直接引用&＃xff0c;例如&＃xff1a;

x &＃61; 10

y &＃61; &＃39;吴晋丞&＃39;

z &＃61; [1,&＃39;haha&＃39;]

上述都是直接引用的实例。

间接引用&＃xff0c;例如&＃xff1a;

python l2 &＃61; [20, 30] # 列表本身被变量名l2直接引用&＃xff0c;包含的元素被列表间接引用 x &＃61; 10 # 值10被变量名x直接引用 l1 &＃61; [x, l2] # 列表本身被变量名l1直接引用&＃xff0c;包含的元素被列表间接引用

间接引用只存在于容器中。容器的变量名存储着整个容器的内存地址&＃xff0c;容器中又存储的是每个元素的内存地址。

x &＃61; 10

y &＃61; [&＃39;a&＃39;,x]

x &＃61; 230

print(y)

print(x)

会y中的x会变成230&＃xff0c;我当时认为y中存储的是x的地址&＃xff0c;其实y中存储的地址追根溯源是10的内存地址&＃xff0c;所以它不变。想下内存图解&＃xff0c;10其实有两个引用&＃xff0c;x重新赋值了&＃xff0c;只是少一个引用罢了&＃xff0c;对y没有影响。

四、垃圾回收机制原理分析

Python的GC模块主要运用了“引用计数”(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上&＃xff0c;还可以通过“标记-清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用的问题&＃xff0c;并且通过“分代回收”(generation collection)以空间换取时间的方式来进一步提高垃圾回收的效率。

五、引用计数

引用计数&＃xff1a;内存中的值被引用的次数&＃xff0c;当计数为0时&＃xff0c;该变量值就成为了垃圾&＃xff0c;就会被回收。

下述情况计数会加1:

对象被创建  a&＃61;14

对象被引用  b&＃61;a

对象被作为参数,传到函数中   func(a)

对象作为一个元素&＃xff0c;存储在容器(比如数组、列表、元组)中   List&＃61;{a,“a”,“b”,2}

与上述情况相对应&＃xff0c;当发生以下四种情况时&＃xff0c;计数器-1

当该对象的别名被显式销毁时  del a

当该对象的引别名被赋予新的对象   a&＃61;26

一个对象离开它的作用域&＃xff0c;例如 func函数执行完毕时&＃xff0c;函数里面的局部变量的引用计数器就会减一(但是全局变量不会)

将该元素从容器中删除时&＃xff0c;或者容器被销毁时。

六、标记清除

1、循环引用问题

​ 引用计数机制存在着一个致命的弱点&＃xff0c;即循环引用(也称交叉引用)

# 如下我们定义了两个列表&＃xff0c;简称列表1与列表2&＃xff0c;变量名l1指向列表1&＃xff0c;变量名l2指向列表2

>>> l1&＃61;[&＃39;xxx&＃39;] # 列表1被引用一次&＃xff0c;列表1的引用计数变为1

>>> l2&＃61;[&＃39;yyy&＃39;] # 列表2被引用一次&＃xff0c;列表2的引用计数变为1

>>> l1.append(l2) # 把列表2追加到l1中作为第二个元素&＃xff0c;列表2的引用计数变为2

>>> l2.append(l1) # 把列表1追加到l2中作为第二个元素&＃xff0c;列表1的引用计数变为2

# l1与l2之间有相互引用

# l1 &＃61; [&＃39;xxx&＃39;的内存地址,列表2的内存地址]

# l2 &＃61; [&＃39;yyy&＃39;的内存地址,列表1的内存地址]

>>> l1

[&＃39;xxx&＃39;, [&＃39;yyy&＃39;, [...]]]

>>> l2

[&＃39;yyy&＃39;, [&＃39;xxx&＃39;, [...]]]

>>> l1[1][1][0]

&＃39;xxx&＃39;

循环引用会导致&＃xff1a;值不再被任何名字关联&＃xff0c;但是值的引用计数并不会为0&＃xff0c;应该被回收但不能被回收&＃xff0c;什么意思呢&＃xff1f;试想一下&＃xff0c;请看如下操作

del l1 # 列表1的引用计数减1&＃xff0c;列表1的引用计数变为1

del l2 # 列表2的引用计数减1&＃xff0c;列表2的引用计数变为1

此时&＃xff0c;只剩下列表1与列表2之间的相互引用

但此时两个列表的引用计数均不为0&＃xff0c;但两个列表不再被任何其他对象关联&＃xff0c;没有任何人可以再引用到它们&＃xff0c;所以它俩占用内存空间应该被回收&＃xff0c;但由于相互引用的存在&＃xff0c;每一个对象的引用计数都不为0&＃xff0c;因此这些对象所占用的内存永远不会被释放&＃xff0c;所以循环引用是致命的&＃xff0c;这与手动进行内存管理所产生的内存泄露毫无区别。 所以Python引入了“标记-清除” 与“分代回收”来分别解决引用计数的循环引用与效率低的问题

2、解决方案(标记清除)

容器对象(比如&＃xff1a;list&＃xff0c;set&＃xff0c;dict&＃xff0c;class&＃xff0c;instance)都可以包含对其他对象的引用&＃xff0c;所以都可能产生循环引用。而“标记-清除”计数就是为了解决循环引用的问题。

​ 标记/清除算法的做法是当应用程序可用的内存空间被耗尽的时&＃xff0c;就会停止整个程序&＃xff0c;然后进行两项工作&＃xff0c;第一项则是标记&＃xff0c;第二项则是清除

1、标记

通俗地讲就是&＃xff1a;

栈区相当于“根”&＃xff0c;凡是从根出发可以访达(直接或间接引用)的&＃xff0c;都称之为“有根之人”&＃xff0c;有根之人当活&＃xff0c;无根之人当死。

具体地&＃xff1a;标记的过程其实就是&＃xff0c;遍历所有的GC Roots对象(栈区中的所有内容或者线程都可以作为GC Roots对象)&＃xff0c;然后将所有GC Roots的对象可以直接或间接访问到的对象标记为存活的对象&＃xff0c;其余的均为非存活对象&＃xff0c;应该被清除。

2、清除

清除的过程将遍历堆中所有的对象&＃xff0c;将没有标记的对象全部清除掉。

基于上例的循环引用&＃xff0c;当我们同时删除l1与l2时&＃xff0c;会清理到栈区中l1与l2的内容以及直接引用关系

这样在启用标记清除算法时&＃xff0c;从栈区出发&＃xff0c;没有任何一条直接或间接引用可以访达l1与l2&＃xff0c;即l1与l2成了“无根之人”&＃xff0c;于是l1与l2都没有被标记为存活&＃xff0c;二者会被清理掉&＃xff0c;这样就解决了循环引用带来的内存泄漏问题。

七、分代回收

1、效率问题

基于引用计数的回收机制&＃xff0c;每次回收内存&＃xff0c;都需要把所有对象的引用计数都遍历一遍&＃xff0c;这是非常消耗时间的&＃xff0c;于是引入了分代回收来提高回收效率&＃xff0c;分代回收采用的是用“空间换时间”的策略。

2、解决方案(分代回收)

分代&＃xff1a;

分代回收的核心思想是&＃xff1a;在历经多次扫描的情况下&＃xff0c;都没有被回收的变量&＃xff0c;gc机制就会认为&＃xff0c;该变量是常用变量&＃xff0c;gc对其扫描的频率会降低&＃xff0c;具体实现原理如下&＃xff1a;

分代指的是根据存活时间来为变量划分不同等级(也就是不同的代)

回收&＃xff1a;

回收依然是使用引用计数作为回收的依据

的效果&＃xff0c;但也存在一定的缺点&＃xff1a;

#例如一个变量刚刚从新生代移入青春代&＃xff0c;该变量的绑定关系就解除了&＃xff0c;该变量应该被回收&＃xff0c;但青春代的扫描频率低于新生代&＃xff0c;这就到导致了应该被回收的垃圾没有得到及时地清理。

没有十全十美的方案&＃xff1a;

毫无疑问&＃xff0c;如果没有分代回收&＃xff0c;即引用计数机制一直不停地对所有变量进行全体扫描&＃xff0c;可以更及时地清理掉垃圾占用的内存&＃xff0c;但这种一直不停地对所有变量进行全体扫描的方式效率极低&＃xff0c;所以我们只能将二者中和。

综上

垃圾回收机制是在清理垃圾&释放内存的大背景下&＃xff0c;允许分代回收以极小部分垃圾不会被及时释放为代价&＃xff0c;以此换取引用计数整体扫描频率的降低&＃xff0c;从而提升其性能&＃xff0c;这是一种以空间换时间的解决方案目录