一 引入

? 解釋器在執(zhí)行到定義變量的語(yǔ)法時(shí)，會(huì)申請(qǐng)內(nèi)存空間來存放變量的值，而內(nèi)存的容量是有限的，這就涉及到變量值所占用內(nèi)存空間的回收問題，當(dāng)一個(gè)變量值沒有用了（簡(jiǎn)稱垃圾）就應(yīng)該將其占用的內(nèi)存給回收掉，那什么樣的變量值是沒有用的呢？

? 由于變量名是訪問到變量值的唯一方式，所以當(dāng)一個(gè)變量值不再關(guān)聯(lián)任何變量名時(shí)，我們就無法再訪問到該變量值了，該變量值就是沒有用的，就應(yīng)該被當(dāng)成一個(gè)垃圾回收。毫無疑問，內(nèi)存空間的申請(qǐng)與回收是非常耗費(fèi)精力的事情，而且存在很大的危險(xiǎn)性，稍有不慎就有可能引發(fā)內(nèi)存溢出問題，好在Cpython解釋器提供了自動(dòng)的垃圾回收機(jī)制來幫我們解決了這件事。

二、什么是垃圾回收機(jī)制？

垃圾回收機(jī)制（簡(jiǎn)稱GC）是Python解釋器自帶一種機(jī)，專門用來回收不可用的變量值所占用的內(nèi)存空間

三、為什么要用垃圾回收機(jī)制？

程序運(yùn)行過程中會(huì)申請(qǐng)大量的內(nèi)存空間，而對(duì)于一些無用的內(nèi)存空間如果不及時(shí)清理的話會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存使用殆盡（內(nèi)存溢出），導(dǎo)致程序崩潰，因此管理內(nèi)存是一件重要且繁雜的事情，而python解釋器自帶的垃圾回收機(jī)制把程序員從繁雜的內(nèi)存管理中解放出來。

四、垃圾回收機(jī)制原理分析

Python的GC模塊主要運(yùn)用了“引用計(jì)數(shù)”（reference counting）來跟蹤和回收垃圾。在引用計(jì)數(shù)的基礎(chǔ)上，還可以通過“標(biāo)記-清除”（mark and sweep）解決容器對(duì)象可能產(chǎn)生的循環(huán)引用的問題，并且通過“分代回收”（generation collection）以空間換取時(shí)間的方式來進(jìn)一步提高垃圾回收的效率。

4.1、什么是引用計(jì)數(shù)？

引用計(jì)數(shù)就是：變量值被變量名關(guān)聯(lián)的次數(shù)

如：age=18

變量值18被關(guān)聯(lián)了一個(gè)變量名age，稱之為引用計(jì)數(shù)為1

引用計(jì)數(shù)增加：

age=18 （此時(shí)，變量值18的引用計(jì)數(shù)為1）

m=age （把a(bǔ)ge的內(nèi)存地址給了m，此時(shí)，m,age都關(guān)聯(lián)了18，所以變量值18的引用計(jì)數(shù)為2）

引用計(jì)數(shù)減少：

age=10（名字age先與值18解除關(guān)聯(lián)，再與3建立了關(guān)聯(lián)，變量值18的引用計(jì)數(shù)為1）

del m（del的意思是解除變量名x與變量值18的關(guān)聯(lián)關(guān)系，此時(shí)，變量18的引用計(jì)數(shù)為0）

值18的引用計(jì)數(shù)一旦變?yōu)?，其占用的內(nèi)存地址就應(yīng)該被解釋器的垃圾回收機(jī)制回收

4.2、引用計(jì)數(shù)擴(kuò)展閱讀

變量值被關(guān)聯(lián)次數(shù)的增加或減少，都會(huì)引發(fā)引用計(jì)數(shù)機(jī)制的執(zhí)行（增加或減少值的引用計(jì)數(shù)），這存在明顯的效率問題。

如果說執(zhí)行效率還僅僅是引用計(jì)數(shù)機(jī)制的一個(gè)軟肋的話，那么很不幸，引用計(jì)數(shù)機(jī)制還存在著一個(gè)致命的弱點(diǎn)，即循環(huán)引用（也稱交叉引用）

# 如下我們定義了兩個(gè)列表，簡(jiǎn)稱列表1與列表2，變量名l1指向列表1，變量名l2指向列表2
>>> l1=['xxx']  # 列表1被引用一次，列表1的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?   
>>> l2=['yyy']  # 列表2被引用一次，列表2的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?   
>>> l1.append(l2)             # 把列表2追加到l1中作為第二個(gè)元素，列表2的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?
>>> l2.append(l1)             # 把列表1追加到l2中作為第二個(gè)元素，列表1的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?

# l1與l2之間有相互引用
# l1 = ['xxx'的內(nèi)存地址,列表2的內(nèi)存地址]
# l2 = ['yyy'的內(nèi)存地址,列表1的內(nèi)存地址]
>>> l1
['xxx', ['yyy', [...]]]
>>> l2
['yyy', ['xxx', [...]]]
>>> l1[1][1][0]
'xxx'

循環(huán)引用會(huì)導(dǎo)致：值不再被任何名字關(guān)聯(lián)，但是值的引用計(jì)數(shù)并不會(huì)為0，應(yīng)該被回收但不能被回收，什么意思呢？試想一下，請(qǐng)看如下操作

>>> del l1 # 列表1的引用計(jì)數(shù)減1，列表1的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?
>>> del l2 # 列表2的引用計(jì)數(shù)減1，列表2的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?

此時(shí)，只剩下列表1與列表2之間的相互引用，兩個(gè)列表的引用計(jì)數(shù)均不為0，但兩個(gè)列表不再被任何其他對(duì)象關(guān)聯(lián)，沒有任何人可以再引用到它們，所以它倆占用內(nèi)存空間應(yīng)該被回收，但由于相互引用的存在，每一個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)都不為0，因此這些對(duì)象所占用的內(nèi)存永遠(yuǎn)不會(huì)被釋放，所以循環(huán)引用是致命的，這與手動(dòng)進(jìn)行內(nèi)存管理所產(chǎn)生的內(nèi)存泄露毫無區(qū)別。
所以Python引入了“標(biāo)記-清除” 與“分代回收”來分別解決引用計(jì)數(shù)的循環(huán)引用與效率低的問題

4.2.1 標(biāo)記-清除

容器對(duì)象（比如：list，set，dict，class，instance）都可以包含對(duì)其他對(duì)象的引用，所以都可能產(chǎn)生循環(huán)引用。而“標(biāo)記-清除”計(jì)數(shù)就是為了解決循環(huán)引用的問題。

在了解標(biāo)記清除算法前，我們需要明確一點(diǎn)，關(guān)于變量的存儲(chǔ)，內(nèi)存中有兩塊區(qū)域：堆區(qū)與棧區(qū)，在定義變量時(shí)，變量名與值內(nèi)存地址的關(guān)聯(lián)關(guān)系存放于棧區(qū)，變量值存放于堆區(qū)，內(nèi)存管理回收的則是堆區(qū)的內(nèi)容，詳解如下圖,

定義了兩個(gè)變量x = 10、y = 20

當(dāng)我們執(zhí)行x=y時(shí)，內(nèi)存中的棧區(qū)與堆區(qū)變化如下

標(biāo)記/清除算法的做法是當(dāng)應(yīng)用程序可用的內(nèi)存空間被耗盡的時(shí)，就會(huì)停止整個(gè)程序，然后進(jìn)行兩項(xiàng)工作，第一項(xiàng)則是標(biāo)記，第二項(xiàng)則是清除

1、標(biāo)記

標(biāo)記的過程其實(shí)就是，遍歷所有的GC Roots對(duì)象(棧區(qū)中的所有內(nèi)容或者線程都可以作為GC Roots對(duì)象），然后將所有GC Roots的對(duì)象可以直接或間接訪問到的對(duì)象標(biāo)記為存活的對(duì)象，其余的均為非存活對(duì)象，應(yīng)該被清除。

2、清除

清除的過程將遍歷堆中所有的對(duì)象，將沒有標(biāo)記的對(duì)象全部清除掉。

直接引用指的是從棧區(qū)出發(fā)直接引用到的內(nèi)存地址，間接引用指的是從棧區(qū)出發(fā)引用到堆區(qū)后再進(jìn)一步引用到的內(nèi)存地址，以我們之前的兩個(gè)列表l1與l2為例畫出如下圖像

當(dāng)我們同時(shí)刪除l1與l2時(shí)，會(huì)清理到棧區(qū)中l(wèi)1與l2的內(nèi)容

這樣在啟用標(biāo)記清除算法時(shí)，發(fā)現(xiàn)棧區(qū)內(nèi)不再有l(wèi)1與l2（只剩下堆區(qū)內(nèi)二者的相互引用），于是列表1與列表2都沒有被標(biāo)記為存活，二者會(huì)被清理掉，這樣就解決了循環(huán)引用帶來的內(nèi)存泄漏問題。

4.2.2 分代回收

背景：

基于引用計(jì)數(shù)的回收機(jī)制，每次回收內(nèi)存，都需要把所有對(duì)象的引用計(jì)數(shù)都遍歷一遍，這是非常消耗時(shí)間的，于是引入了分代回收來提高回收效率，分代回收采用的是用“空間換時(shí)間”的策略。

分代：

分代回收的核心思想是：在歷經(jīng)多次掃描的情況下，都沒有被回收的變量，gc機(jī)制就會(huì)認(rèn)為，該變量是常用變量，gc對(duì)其掃描的頻率會(huì)降低，具體實(shí)現(xiàn)原理如下：

分代指的是根據(jù)存活時(shí)間來為變量劃分不同等級(jí)（也就是不同的代）

新定義的變量，放到新生代這個(gè)等級(jí)中，假設(shè)每隔1分鐘掃描新生代一次，如果發(fā)現(xiàn)變量依然被引用，那么該對(duì)象的權(quán)重（權(quán)重本質(zhì)就是個(gè)整數(shù)）加一，當(dāng)變量的權(quán)重大于某個(gè)設(shè)定得值（假設(shè)為3），會(huì)將它移動(dòng)到更高一級(jí)的青春代，青春代的gc掃描的頻率低于新生代（掃描時(shí)間間隔更長(zhǎng)），假設(shè)5分鐘掃描青春代一次，這樣每次gc需要掃描的變量的總個(gè)數(shù)就變少了，節(jié)省了掃描的總時(shí)間，接下來，青春代中的對(duì)象，也會(huì)以同樣的方式被移動(dòng)到老年代中。也就是等級(jí)（代）越高，被垃圾回收機(jī)制掃描的頻率越低
 

回收：

回收依然是使用引用計(jì)數(shù)作為回收的依據(jù)

雖然分代回收可以起到提升效率的效果，但也存在一定的缺點(diǎn)：

例如一個(gè)變量剛剛從新生代移入青春代，該變量的綁定關(guān)系就解除了，該變量應(yīng)該被回收，但青春代的掃描頻率低于新生代，所以

到此這篇關(guān)于python語(yǔ)法 之垃圾回收機(jī)制的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 垃圾回收機(jī)制內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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