一、概述

python采用的是引用計(jì)數(shù)機(jī)制為主，標(biāo)記-清除和分代收集（隔代回收）兩種機(jī)制為輔的策略。

現(xiàn)在的高級(jí)語(yǔ)言如java，c#等，都采用了垃圾收集機(jī)制，而不再是c，c++里用戶(hù)自己管理維護(hù)內(nèi)存的方式。自己管理內(nèi)存極其自由，可以任意申請(qǐng)內(nèi)存，但如同一把雙刃劍，為大量?jī)?nèi)存泄露，懸空指針等bug埋下隱患。
對(duì)于一個(gè)字符串、列表、類(lèi)甚至數(shù)值都是對(duì)象，且定位簡(jiǎn)單易用的語(yǔ)言，自然不會(huì)讓用戶(hù)去處理如何分配回收內(nèi)存的問(wèn)題。
python里也同java一樣采用了垃圾收集機(jī)制，不過(guò)不一樣的是:
python采用的是引用計(jì)數(shù)機(jī)制為主，標(biāo)記-清除和分代收集（隔代回收）兩種機(jī)制為輔的策略。

二、引用計(jì)數(shù)機(jī)制

引用計(jì)數(shù)法機(jī)制的原理是：每個(gè)對(duì)象維護(hù)一個(gè)ob_ref字段，用來(lái)記錄該對(duì)象當(dāng)前被引用的次數(shù)，每當(dāng)新的引用指向該對(duì)象時(shí)，它的引用計(jì)數(shù)ob_ref加1，每當(dāng)該對(duì)象的引用失效時(shí)計(jì)數(shù)ob_ref減1，一旦對(duì)象的引用計(jì)數(shù)為0，該對(duì)象立即被回收，對(duì)象占用的內(nèi)存空間將被釋放。它的缺點(diǎn)是需要額外的空間維護(hù)引用計(jì)數(shù)，這個(gè)問(wèn)題是其次的，不過(guò)最主要的問(wèn)題是它不能解決對(duì)象的“循環(huán)引用”，因此，也有很多語(yǔ)言比如Java并沒(méi)有采用該算法做來(lái)垃圾的收集機(jī)制。

python里每一個(gè)東西都是對(duì)象，它們的核心就是一個(gè)結(jié)構(gòu)體：PyObject

PyObject是每個(gè)對(duì)象必有的內(nèi)容，其中ob_refcnt就是做為引用計(jì)數(shù)。當(dāng)一個(gè)對(duì)象有新的引用時(shí)，它的ob_refcnt就會(huì)增加，當(dāng)引用它的對(duì)象被刪除，它的ob_refcnt就會(huì)減少

引用計(jì)數(shù)為0時(shí)，該對(duì)象生命就結(jié)束了。

引用計(jì)數(shù)機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)：

1、簡(jiǎn)單

2、實(shí)時(shí)性：一旦沒(méi)有引用，內(nèi)存就直接釋放了，不用像其他機(jī)制得等到特定時(shí)機(jī)。實(shí)時(shí)性還帶來(lái)一個(gè)好處：處理回收內(nèi)存的時(shí)間分?jǐn)偟搅似綍r(shí)。

引用計(jì)數(shù)機(jī)制的缺點(diǎn)：

1、維護(hù)引用計(jì)數(shù)消耗資源

2、循環(huán)引用

案例：

import sys class A():def __init__(self):'''初始化對(duì)象'''print('object born id:%s' %str(hex(id(self))))def f1():'''循環(huán)引用變量與刪除變量'''while True:c1=A()del c1def func(c):print('obejct refcount is: ',sys.getrefcount(c)) #getrefcount()方法用于返回對(duì)象的引用計(jì)數(shù)if __name__ == '__main__':#生成對(duì)象a=A()func(a)#增加引用b=afunc(a)#銷(xiāo)毀引用對(duì)象bdel bfunc(a) #結(jié)果 object born id:0x19f5ecb9320 obejct refcount is: 4 obejct refcount is: 5 obejct refcount is: 4

導(dǎo)致引用計(jì)數(shù)+1的情況

• 對(duì)象被創(chuàng)建，例如a=23
• 對(duì)象被引用，例如b=a
• 對(duì)象被作為參數(shù)，傳入到一個(gè)函數(shù)中，例如func(a)
• 對(duì)象作為一個(gè)元素，存儲(chǔ)在容器中，例如list1=[a,a]

導(dǎo)致引用計(jì)數(shù)-1的情況

• 對(duì)象的別名被顯式銷(xiāo)毀，例如del a
• 對(duì)象的別名被賦予新的對(duì)象，例如a=24
• 一個(gè)對(duì)象離開(kāi)它的作用域，例如:func函數(shù)執(zhí)行完畢時(shí)，func函數(shù)中的局部變量（全局變量不會(huì)）
• 對(duì)象所在的容器被銷(xiāo)毀，或從容器中刪除對(duì)象

循環(huán)引用導(dǎo)致內(nèi)存泄露

def f2():'''循環(huán)引用'''while True:c1=A()c2=A()c1.t=c2c2.t=c1del c1del c2

• 創(chuàng)建了c1，c2后，這兩個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)都是1，執(zhí)行c1.t=c2和c2.t=c1后，引用計(jì)數(shù)變成2.
• 在del c1后，內(nèi)存c1的對(duì)象的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?，由于不是為0，所以c1的對(duì)象不會(huì)被銷(xiāo)毀,同理，在del c2后也是一樣的。
• 雖然它們兩個(gè)的對(duì)象都是可以被銷(xiāo)毀的，但是由于循環(huán)引用，導(dǎo)致垃圾回收器都不會(huì)回收它們，所以就會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄露。

分代回收

• 分代回收是一種以空間換時(shí)間的操作方式，Python將內(nèi)存根據(jù)對(duì)象的存活時(shí)間劃分為不同的集合，每個(gè)集合稱(chēng)為一個(gè)代，Python將內(nèi)存分為了3“代”，分別為年輕代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他們對(duì)應(yīng)的是3個(gè)鏈表，它們的垃圾收集頻率隨著對(duì)象存活時(shí)間的增大而減小。
• 新創(chuàng)建的對(duì)象都會(huì)分配在年輕代，年輕代鏈表的總數(shù)達(dá)到上限時(shí)，Python垃圾收集機(jī)制就會(huì)被觸發(fā)，把那些可以被回收的對(duì)象回收掉，而那些不會(huì)回收的對(duì)象就會(huì)被移到中年代去，依此類(lèi)推，老年代中的對(duì)象是存活時(shí)間最久的對(duì)象，甚至是存活于整個(gè)系統(tǒng)的生命周期內(nèi)。
• 同時(shí)，分代回收是建立在標(biāo)記清除技術(shù)基礎(chǔ)之上。分代回收同樣作為Python的輔助垃圾收集技術(shù)處理那些容器對(duì)象

垃圾回收

有三種情況會(huì)觸發(fā)垃圾回收：

調(diào)用gc.collect(),需要先導(dǎo)入gc模塊。

當(dāng)gc模塊的計(jì)數(shù)器達(dá)到閾值的時(shí)候。

程序退出的時(shí)候。

gc模塊

gc模塊提供一個(gè)接口給開(kāi)發(fā)者設(shè)置垃圾回收的選項(xiàng)。上面說(shuō)到，采用引用計(jì)數(shù)的方法管理內(nèi)存的一個(gè)缺陷是循環(huán)引用，而gc模塊的一個(gè)主要功能就是解決循環(huán)引用的問(wèn)題。

常用函數(shù)：

gc.set_debug(flags) 設(shè)置gc的debug日志，一般設(shè)置為gc.DEBUG_LEAK

gc.collect([generation])
顯式進(jìn)行垃圾回收，可以輸入?yún)?shù)，0代表只檢查第一代的對(duì)象，1代表檢查一，二代的對(duì)象，2代表檢查一，二，三代的對(duì)象，如果不傳參數(shù)，執(zhí)行一個(gè)full collection，也就是等于傳2。返回不可達(dá)（unreachable objects）對(duì)象的數(shù)目。

gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
設(shè)置自動(dòng)執(zhí)行垃圾回收的頻率。

gc.get_count() 獲取當(dāng)前自動(dòng)執(zhí)行垃圾回收的計(jì)數(shù)器，返回一個(gè)長(zhǎng)度為3的列表

gc實(shí)踐案例

def f3():'''循環(huán)引用'''while True:c1=A()c2=A()c1.t=c2c2.t=c1del c1del c2#增加垃圾回收機(jī)制print(gc.garbage)print(gc.collect())print(gc.garbage)time.sleep(10) #結(jié)果 object born id:0x21d1a5dc470 object born id:0x21d1a5dc9e8 [] 4 gc: collectable <A 0x0000021D1A5DC470> [<__main__.A object at 0x0000021D1A5DC470>, <__main__.A object at 0x0000021D1A5DC9E8>, {'t': <__main__.A object at 0x0000021D1A5DC9E8>}, {'t': <__main__.A object at 0x0000021D1A5DC470>}] gc: collectable <A 0x0000021D1A5DC9E8> gc: collectable <dict 0x0000021D1A156C88> gc: collectable <dict 0x0000021D1A5CABC8>

gc模塊的自動(dòng)垃圾回收機(jī)制

必須要import gc模塊，并且is_enable()=True才會(huì)啟動(dòng)自動(dòng)垃圾回收。
這個(gè)機(jī)制的主要作用就是發(fā)現(xiàn)并處理不可達(dá)的垃圾對(duì)象。

垃圾回收=垃圾檢查+垃圾回收

在Python中，采用分代收集的方法。把對(duì)象分為三代，一開(kāi)始，對(duì)象在創(chuàng)建的時(shí)候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾檢查中，該對(duì)象存活下來(lái)，就會(huì)被放到二代中，同理在一次二代的垃圾檢查中，該對(duì)象存活下來(lái)，就會(huì)被放到三代中。

gc模塊里面會(huì)有一個(gè)長(zhǎng)度為3的列表的計(jì)數(shù)器，可以通過(guò)gc.get_count()獲取。

def f4():'''垃圾自動(dòng)回收'''print(gc.get_count())a=A()print(gc.get_count())del aprint(gc.get_count()) #結(jié)果 (621, 10, 0) object born id:0x2ca32a8c588 (624, 10, 0) (623, 10, 0)

• 621指距離上一次一代垃圾檢查，Python分配內(nèi)存的數(shù)目減去釋放內(nèi)存的數(shù)目，注意:是內(nèi)存分配，而不是引用計(jì)數(shù)的增加。
• 10指距離上一次二代垃圾檢查，一代垃圾檢查的次數(shù)。
• 0是指距離上一次三代垃圾檢查，二代垃圾檢查的次數(shù)。

自動(dòng)回收閾值

gc模快有一個(gè)自動(dòng)垃圾回收的閥值，即通過(guò)gc.get_threshold函數(shù)獲取到的長(zhǎng)度為3的元組，例如(700,10,10)
每一次計(jì)數(shù)器的增加，gc模塊就會(huì)檢查增加后的計(jì)數(shù)是否達(dá)到閥值的數(shù)目，如果是，就會(huì)執(zhí)行對(duì)應(yīng)的代數(shù)的垃圾檢查，然后重置計(jì)數(shù)器

注意：
如果循環(huán)引用中，兩個(gè)對(duì)象都定義了__del__方法，gc模塊不會(huì)銷(xiāo)毀這些不可達(dá)對(duì)象，因?yàn)間c模塊不知道應(yīng)該先調(diào)用哪個(gè)對(duì)象的__del__方法，所以為了安全起見(jiàn)，gc模塊會(huì)把對(duì)象放到gc.garbage中，但是不會(huì)銷(xiāo)毀對(duì)象。

標(biāo)記清除

標(biāo)記清除（Mark—Sweep）』算法是一種基于追蹤回收（tracing GC）技術(shù)實(shí)現(xiàn)的垃圾回收算法。它分為兩個(gè)階段：第一階段是標(biāo)記階段，GC會(huì)把所有的『活動(dòng)對(duì)象』打上標(biāo)記，第二階段是把那些沒(méi)有標(biāo)記的對(duì)象『非活動(dòng)對(duì)象』進(jìn)行回收。那么GC又是如何判斷哪些是活動(dòng)對(duì)象哪些是非活動(dòng)對(duì)象的呢？

對(duì)象之間通過(guò)引用（指針）連在一起，構(gòu)成一個(gè)有向圖，對(duì)象構(gòu)成這個(gè)有向圖的節(jié)點(diǎn)，而引用關(guān)系構(gòu)成這個(gè)有向圖的邊。從根對(duì)象（root object）出發(fā)，沿著有向邊遍歷對(duì)象，可達(dá)的（reachable）對(duì)象標(biāo)記為活動(dòng)對(duì)象，不可達(dá)的對(duì)象就是要被清除的非活動(dòng)對(duì)象。根對(duì)象就是全局變量、調(diào)用棧、寄存器。 mark-sweepg 在上圖中，我們把小黑圈視為全局變量，也就是把它作為root object，從小黑圈出發(fā)，對(duì)象1可直達(dá)，那么它將被標(biāo)記，對(duì)象2、3可間接到達(dá)也會(huì)被標(biāo)記，而4和5不可達(dá)，那么1、2、3就是活動(dòng)對(duì)象，4和5是非活動(dòng)對(duì)象會(huì)被GC回收。

標(biāo)記清除算法作為Python的輔助垃圾收集技術(shù)主要處理的是一些容器對(duì)象，比如list、dict、tuple，instance等，因?yàn)閷?duì)于字符串、數(shù)值對(duì)象是不可能造成循環(huán)引用問(wèn)題。Python使用一個(gè)雙向鏈表將這些容器對(duì)象組織起來(lái)。不過(guò)，這種簡(jiǎn)單粗暴的標(biāo)記清除算法也有明顯的缺點(diǎn)：清除非活動(dòng)的對(duì)象前它必須順序掃描整個(gè)堆內(nèi)存，哪怕只剩下小部分活動(dòng)對(duì)象也要掃描所有對(duì)象。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python有向图_Python 中的垃圾回收机制的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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