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python的內(nèi)存管理和垃圾回收機(jī)制詳解

 更新時(shí)間:2019年05月18日 10:16:35   作者:isysc1  
這篇文章主要介紹了python內(nèi)存管理和垃圾回收機(jī)制,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)python的內(nèi)存管理機(jī)制有三種

1)引用計(jì)數(shù)

2)垃圾回收

3)內(nèi)存池

接下來(lái)我們來(lái)詳細(xì)講解這三種管理機(jī)制

1,引用計(jì)數(shù):

引用計(jì)數(shù)是一種非常高效的內(nèi)存管理手段,當(dāng)一個(gè)pyhton對(duì)象被引用時(shí)其引用計(jì)數(shù)增加1,當(dāng)其不再被引用時(shí)引用計(jì)數(shù)減1,當(dāng)引用計(jì)數(shù)等于0的時(shí)候,對(duì)象就被刪除了。

2,垃圾回收(這是一個(gè)很重要知識(shí)點(diǎn)):

①  引用計(jì)數(shù)
引用計(jì)數(shù)也是一種垃圾回收機(jī)制,而且是一種最直觀,最簡(jiǎn)單的垃圾回收技術(shù)。
在Python中每一個(gè)對(duì)象的核心就是一個(gè)結(jié)構(gòu)體PyObject,它的內(nèi)部有一個(gè)引用計(jì)數(shù) ob_refcnt,當(dāng)python的某個(gè)對(duì)象引用計(jì)數(shù)為0。就說(shuō)明沒(méi)有任何引用指向該對(duì)象,該對(duì)象就成為要被回收的垃圾了。

舉個(gè)栗子: 當(dāng)一個(gè)對(duì)象被創(chuàng)建出來(lái),他的引用計(jì)數(shù)就會(huì)+1,當(dāng)對(duì)象被引用的時(shí)候,計(jì)數(shù)繼續(xù)增加,當(dāng)引用它的對(duì)象被刪除的時(shí)候,它的引用計(jì)數(shù)就會(huì)減少。直到變?yōu)?,此時(shí)垃圾回收機(jī)制就會(huì)把它回收。但是一旦出現(xiàn)循環(huán)引用,我們就得采取新的辦法了。

②  標(biāo)記清除
標(biāo)記清除用來(lái)解決循環(huán)引用產(chǎn)生的問(wèn)題,循環(huán)引用只有在容器對(duì)象才會(huì)產(chǎn)生,比如字典,元祖,列表等。首先為了追蹤對(duì)象,需要每個(gè)容器對(duì)象維護(hù)兩個(gè)額外的指針,用來(lái)將容器對(duì)象組成一個(gè)鏈表,指針?lè)謩e指向前后兩個(gè)容器對(duì)象,這樣可以將對(duì)象的循環(huán)引用摘除,就可以得出兩個(gè)對(duì)象的有效計(jì)數(shù)。

代碼實(shí)栗

QA: 為什么要搞這兩個(gè)鏈表
之所以要剖成兩個(gè)鏈表,是基于這樣的一種考慮:現(xiàn)在的unreachable可能存在被root鏈表中的對(duì)象,直接或間接引用的對(duì)象,這些對(duì)象是不能被回收的,一旦在標(biāo)記的過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)這樣的對(duì)象,就將其從unreachable鏈表中移到root鏈表中;當(dāng)完成標(biāo)記后,unreachable鏈表中剩下的所有對(duì)象就是名副其實(shí)的垃圾對(duì)象了,接下來(lái)的垃圾回收只需限制在unreachable鏈表中即可。
③  分代回收
了解分類回收,首先要了解一下,GC的閾值,所謂閾值就是一個(gè)臨界點(diǎn)的值。
隨著你的程序運(yùn)行,Python解釋器保持對(duì)新創(chuàng)建的對(duì)象,以及因?yàn)橐糜?jì)數(shù)為零而被釋放掉的對(duì)象的追蹤。從理論上說(shuō),創(chuàng)建==釋放數(shù)量應(yīng)該是這樣子。但是如果存在循環(huán)引用的話,肯定是創(chuàng)建>釋放數(shù)量,當(dāng)創(chuàng)建數(shù)與釋放數(shù)量的差值達(dá)到規(guī)定的閾值的時(shí)候,當(dāng)當(dāng)當(dāng)當(dāng)~分代回收機(jī)制就登場(chǎng)啦。
分代回收思想將對(duì)象分為三代(generation 0,1,2)
0代表幼年對(duì)象,
1代表青年對(duì)象,
2代表老年對(duì)象。
根據(jù)弱代假說(shuō)(越年輕的對(duì)象越容易死掉,老的對(duì)象通常會(huì)存活更久。)
新生的對(duì)象被放入0代,如果該對(duì)象在第0代的一次gc垃圾回收中活了下來(lái),那么它就被放到第1代里面(它就升級(jí)了)。如果第1代里面的對(duì)象在第1代的一次gc垃圾回收中活了下來(lái),它就被放到第2代里面。

從上一次第0代gc后,如果分配對(duì)象的個(gè)數(shù)減去釋放對(duì)象的個(gè)數(shù)大于threshold0,那么就會(huì)對(duì)第0代中的對(duì)象進(jìn)行g(shù)c垃圾回收檢查。

從上一次第1代gc后,如果第0代被gc垃圾回收的次數(shù)大于threshold1,那么就會(huì)對(duì)第1代中的對(duì)象進(jìn)行g(shù)c垃圾回收檢查。

從上一次第2代gc后,如果第1代被gc垃圾回收的次數(shù)大于threshold2,那么就會(huì)對(duì)第2代中的對(duì)象進(jìn)行g(shù)c垃圾回收檢查。

gc每一代垃圾回收所觸發(fā)的閾值可以自己設(shè)置。

3,內(nèi)存池

  1. Python的內(nèi)存機(jī)制呈現(xiàn)金字塔形狀,-1,-2層主要有操作系統(tǒng)進(jìn)行操作
  2. 第0層是C中的malloc,free等內(nèi)存分配和釋放函數(shù)進(jìn)行操作
  3. 第1層和第2層是內(nèi)存池,有python接口函數(shù),PyMem_Malloc函數(shù)實(shí)現(xiàn),當(dāng)對(duì)象小于256k的時(shí)由該層直接分配內(nèi)存
  4. 第3層是最上層,也就是我們對(duì)python對(duì)象的直接操作

Python在運(yùn)行期間會(huì)大量地執(zhí)行malloc和free的操作,頻繁地在用戶態(tài)和核心態(tài)之間進(jìn)行切換,這將嚴(yán)重影響Python的執(zhí)行效率。為了加速Python的執(zhí)行效 率,Python引入了一個(gè)內(nèi)存池機(jī)制,用于管理對(duì)小塊內(nèi)存的申請(qǐng)和釋放。

4,調(diào)優(yōu)手段

1.手動(dòng)垃圾回收
2.避免循環(huán)引用(手動(dòng)解循環(huán)引用和使用弱引用)
3.調(diào)高垃圾回收閾值

以上所述是小編給大家介紹的python內(nèi)存管理和垃圾回收機(jī)制詳解整合,希望對(duì)大家有所幫助,如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言,小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持!

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