Python中的垃圾回收機制實例

這篇文章將為大家詳細講解有關Python中的垃圾回收機制實例，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

1. 引用計數器

1.1 環狀雙向鏈表 refchain

在python程序中創建的任何對象都會放在refchain鏈表中。

#define PyObject_HEAD       PyObject ob_base;
#define PyObject_VAR_HEAD       PyVarObject ob_base;
// 宏定義，包含 上一個、下一個，用于構造雙向鏈表用。（放到refchain鏈表中時要用到）
#define _PyObject_HEAD_EXTRA            \
    struct _object *_ob_next;           \
    struct _object *_ob_prev;

name = "阿瑋"
age = 18
hobby = ["健身", "美女"]

內部會創建一些數據 [ 上一個對象、下一個對象、類型、引用個數 ]
name = "阿瑋"
new = name      # 引用個數變成2
內部會創建一些數據 [ 上一個對象、下一個對象、類型、引用個數、val=18 ]
age = 18
內部會創建一些數據 [ 上一個對象、下一個對象、類型、引用個數、items=元素、元素個數 ]
hobby = ["健身", "美女"]

#define PyObject_HEAD       PyObject ob_base;
#define PyObject_VAR_HEAD       PyVarObject ob_base;
// 宏定義，包含 上一個、下一個，用于構造雙向鏈表用。（放到refchain鏈表中時要用到）
#define _PyObject_HEAD_EXTRA            \
    struct _object *_ob_next;           \
    struct _object *_ob_prev;
typedef struct _object {
    _PyObject_HEAD_EXTRA;   // 用于構造雙向鏈表
    Py_ssize_t ob_refcnt;   // 引用計數器
    struct _typeobject *ob_type;    // 數據類型
} PyObject;
typedef struct {
    PyObject ob_base;       // PyObject對象
    Py_ssize_t ob_size;     // Number of items in variable part，即：元素個數
} PyVarObject;

在C源碼中如何體現每個對象中都有的相同的值：PyObject結構體（4個值）。

有多個元素組成的對象：PyObject結構體（4個值）+ ob_size = PyVarObject。

1.2 類型封裝結構體

float類型

typedef struct {
    PyObject_HEAD;
    double ob_fval;
};
data = 3.14;
內部會創建：
    _ob_next = refchain中的下一個對象
    _ob_prev = refchain中的上一個對象
    ob_refcnt = 1
    ob_type = float
    ob_fval = 3.14

int類型

struct _longobect {
    PyObject_VAR_HEAD;
    digit ob_dit[1];
};
/* Long (arbitrary precision) integer object interface */
typedef struct _longobject PyLongObject; /* Revealed in longintrepr.h */

list類型

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD;
    PyObject ** ob_item;
    Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;

tuple類型

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD;
    PyObject *ob_item[1];
} PyTupleObject;

dict類型

typedef struct {
    PyObject_HEAD;
    Py_ssize_t ma_used;
    PyDictKeyObject *ma_keys;
    PyObject **ma_values;
} PyDictObject;

1.3 引用計數器

v1 = 3.14
v2 = 999
v3 = (1,2,3)

當python程序運行時，會根據數據類型的不同找到其結構體，根據結構體中的字段來進行創建相關的數據，然后將對象添加到refchain雙向鏈表中。

在C源碼中有兩個關鍵的結構體：PyObject、PyVarObject。

每個對象中有 ob_refcnt 就是引用計數器，值默認為1，當有其他變量引用這個對象時，引用計數器就會發生變化。

引用

a = 99999
b = a
# 此時 99999 這個對象引用計數器的值為2
'''
下面情況會導致引用計數器+1：
    1.對象被創建，如 a = 2
    2.對象被引用，如 b = a
    3.對象被作為參數，傳入到一個函數中
    4.對象作為一個元素，存儲在容器中
可以通過sys包中的getrefcount()來獲取一個名稱所引用的對象當前的引用計數器的值（注意這里getrefcount()本身會使得引用計數器+1）
'''

刪除引用

a = 99999
b = a
# b變量刪除，b對應對象的引用計數器-1
def b
# a變量刪除，a對應對象的引用計數器-1
'''
下面情況會導致引用計數器-1：
    1.變量被顯示銷毀 del
    2.變量被賦予新的對象
    3.一個對象離開它的作用域
    4.對象所在的容器被銷毀或從容器中刪除對象
'''
# 當一個對象的引用計數器為0時，意味著沒有人再使用這個對象了，這個對象就是垃圾，垃圾回收。
# 回收：1.對象從rechain鏈表移出。2.將對象銷毀，內存歸還。

1.4 循環引用問題

由于 v1 指向的對象引用了 v2，v2 指向的對象也引用了 v1，當將 v1、v2 兩個變量刪除時，雖然引用計數器會減1，但是兩個對象間還存在循環引用，而此時已經沒有變量能去指向它們，這兩個對象就會在內存中常駐無法處理。

2. 標記清除

目的：為了解決引用計數器循環引用的問題。

實現：在python的底層再維護一個鏈表，鏈表中專門放哪些可能存在循環應用的對象（容器類對象：list、tuple、dict、set）。

在Python內部某種情況下觸發，會去掃描可能存在循環引用的鏈表中的每個元素，檢查是否有循環引用，如果有則讓雙方的引用計數器-1；如果是0則垃圾回收。

2.1 標記階段

遍歷所有對象，如果是可達的（reachable），也就是還有對象引用它，那么就將該對象標記為可達

該階段從某個對象開始掃描（而不是從變量），如果變量A引用了變量B，則將變量B的引用計數器-1（指的是gc_ref），然后掃描變量B

如圖所示，link1、link2、link3形成了一個引用環，link4自引用。從link1開始掃描，link1引用了link2，則link2的gc_ref-1，接著掃描link2…

像這也將鏈表中所有對象考察一遍后，兩個鏈表中的對象ref_count和gc_ref，這一步操作就相當于解除了循環引用對引用計數器的影響

如果gc_ref為0，則將對象標記為 GC_TENTATIVELY_UNREACHABLE，并且被移至”Unreachable“鏈表中，如下圖link3、link4（我覺得link2應該也是）

如果gc_ref不為0，那么這個對象會被標記為可達的GC_REACHABLE，同時當gc發現有一個節點是可達的，那么它會遞歸式的從該節點觸發將所有可達的節點標記為GC_REACHABLE，這樣把link2、link3救回來

2.2 清除階段

將被標記成 GC_UNREACHABLE 的對象銷毀，內存歸還（也就是Unreachable鏈表中的對象）

2.3 標記清除的問題

在標記清除算法開始后，會暫停整個應用程序，等待標記清除結束后才會恢復應用的運行，且對循環引用的掃描代價大，每次掃描耗時可能很久

3. 分代回收

將可能存在循環引用的對象維護成3個鏈表：

0代：0代中對象個數達到700個掃描一次

1代：0代掃描10次，則1代掃描一次

2代：1代掃描10次，則2代掃描一次

4. 小結

在python中維護了一個refchain的雙向環狀鏈表，這個鏈表中存儲程序創建的所有對象，每種類型的對象都有一個ob_refcnt引用計數器的值，當引用計數器變為0時會進行垃圾回收（對象銷毀、refchain中移出）。

但是，在python中對于那些可以有多個元素組成的對象可能會存在循環引用的問題，為了解決這個問題，python又引入了標記清除和分代回收，在其內部維護了4個鏈表，分別為：

refchain

2代

1代

0代

在源碼內部，當達到各自的閾值時，就會觸發掃描鏈表進行標記清除的動作（有循環引用則各自-1）。But，源碼內部在上述流程中提出了優化機制。

關于Python中的垃圾回收機制實例就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。