python 垃圾收集機(jī)制的實(shí)例詳解
python 垃圾收集機(jī)制的實(shí)例詳解
pythonn垃圾收集方面的內(nèi)容如果要細(xì)講還是挺多的,這里只是做一個(gè)大概的概括
Python最主要和絕大多數(shù)時(shí)候用的都是引用計(jì)數(shù),每一個(gè)PyObject定義如下:
#define PyObject_HEAD \
Py_ssize_t ob_refcnt; \
struct _typeobject *ob_type;
typedef struct _object {
PyObject_HEAD
} PyObject;
每個(gè)pyobject都有一個(gè)refcnt來記錄他們自己的引用數(shù),一旦引用數(shù)為0,就進(jìn)行回收
引用計(jì)數(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于實(shí)時(shí)性,一旦沒有其他對(duì)象引用了,就能立馬進(jìn)行回收,看起來十分不錯(cuò),但為什么好多語言都沒有采用該方案,因?yàn)橐糜?jì)數(shù)有一個(gè)致命的缺點(diǎn),無法解決循環(huán)引用問題,比如:
a = [] b = [] a.append(b) b.append(a)
其實(shí)并沒有其他變量引用a,b那么他們實(shí)際上應(yīng)該被回收掉,但由于相互引用的關(guān)系,他們的引用數(shù)都為1,無法被回收。
在python中,相互引用的問題僅僅存在與容器里面,例如list,dictionary,class,instance。為了解決該問題,python引入了標(biāo)記——清除和分代——回收另外兩種機(jī)制。
事實(shí)上,python中的容器并沒有之前講的那么簡單,在pyobject_head之前,還有一個(gè)PyGC_head,也就是專門用來處理容器的循環(huán)引用問題的。
typedef union _gc_head {
struct {
union _gc_head *gc_next;
union _gc_head *gc_prev;
Py_ssize_t gc_refs;
} gc;
long double dummy; /* force worst-case alignment */
} PyGC_Head;
所有創(chuàng)建的容器類的對(duì)象都會(huì)被記錄到可收集對(duì)象鏈表中,通過上面的結(jié)構(gòu)我們可以知道其實(shí)是構(gòu)建了一個(gè)雙向鏈表,這樣我們就可以來跟蹤所有可能產(chǎn)生循環(huán)引用的情況了。而像int,string等簡單的不是容器類型的,只要引用技術(shù)為0,就會(huì)被回收。但是如果頻繁的malloc和free會(huì)嚴(yán)重影響效率,所以python采用了大量的對(duì)象池來提高效率。
標(biāo)記——清除包括了垃圾回收的兩個(gè)方面:(1)尋找可以回收的對(duì)象(2)回收對(duì)象,python中的標(biāo)記會(huì)從root object開始,遍歷所有容器類對(duì)象,查找出可以通過引用來到達(dá)的一些對(duì)象,把他們放到由reachable維護(hù)的鏈表中,對(duì)于不能到達(dá)的放到unbreachable維護(hù)的鏈表中,此過程結(jié)束之后,對(duì)unreachable里面的元素進(jìn)行回收即可。
那么如何對(duì)應(yīng)之前循環(huán)引用的情況呢?python里面會(huì)產(chǎn)生一個(gè)有效的引用數(shù),存在gc.gc_refs里面,像上面的a,b真實(shí)引用數(shù)為1,但有效的引用數(shù)為0(循環(huán)中的引用數(shù)都減1),由于不能直接改pyobjec里面的refcnt,否則會(huì)產(chǎn)生一系列問題,我們可以將有效的引用數(shù)記到gc.gc_refs里面,那么a,b 的真實(shí)有效引用數(shù)都為0,所以他們可以被回收。
下面是另外一種情況:
a = [] b = [] c = a a.append(b) b.append(a)
這里ab也是循環(huán)引用,但是多了c來引用a,通過計(jì)算循環(huán)中的有效引用計(jì)數(shù)可得a的引用數(shù)為1,b的引用數(shù)為0,看起來b應(yīng)該被回收,但實(shí)際上因?yàn)閍是不可被回收的,a又引用了b,所以b也會(huì)被放入在reachable鏈表中,不被回收,其gc.gc_refs還是會(huì)被置1的。
另外一種分代回收,是說內(nèi)存中有的對(duì)象會(huì)頻繁的malloc和free,有的則比較長久,如果一個(gè)對(duì)象經(jīng)過多次垃圾收集和清除之后還存在的話,那么我們就可以認(rèn)為,這個(gè)對(duì)象是長時(shí)間有用的,不用去頻繁檢測回收它。python中分為3代,分別是3個(gè)鏈表維護(hù),0代最多維護(hù)700個(gè)對(duì)象,1代10個(gè),2代10個(gè),如果對(duì)象超過這個(gè)數(shù)了,就會(huì)調(diào)用標(biāo)記——清除算法來進(jìn)行回收。可以想到,0代的對(duì)象經(jīng)過一段時(shí)間后會(huì)到1代2代中去,然后對(duì)它們的檢測回收會(huì)相比于0代的不那么頻繁了
要注意的是,python主要的機(jī)制還是引用技術(shù),標(biāo)記——清除和分代收集只是為了彌補(bǔ)引用計(jì)數(shù)的缺點(diǎn)而添加的,也就是說,后兩者基本只在容器類的循環(huán)引用上能發(fā)揮作用
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