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Python內存管理的原理

發布時間:2021-07-05 16:20:06 來源:億速云 閱讀:166 作者:chen 欄目:編程語言

這篇文章主要介紹“Python內存管理的原理”,在日常操作中,相信很多人在Python內存管理的原理問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Python內存管理的原理”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!

CPython內存管理器

CPython源碼包的功能分類

此文是按照源碼Python3.9來寫,其中有些assert語句與一些不必要的宏字段會刪除,保留核心的邏輯并添加注釋,方便自己和大家理解。在代碼中都會注明源碼出處方便大家完整閱讀。

目錄概要
Demo采用了Python的演示應用程序
Doc文檔
GrammerPython的語法文件
Include編譯Python時引用的各種頭文件
Lib標準附加庫
MacMac用的工具等
Misc很多文件的集合(如gdbinit和vimrc等)
ModulesPython的C語言擴展模塊
ObjectsPython的對象用的C語言代碼
PC依存于OS等環境的程序
PCbuild構造Win32和x64時使用
ParserPython用的解析器
PythonPython的核心

Python的內存管理架構

Python是一門動態的、一切皆對象的語言,這些內存申請可能會產生大量小的內存,為了加快內存操作和減少內存碎片化,使用Python自己的內存管理器,叫PyMalloc。

# Objects/obmalloc.c 代碼注釋  /* An object allocator for Python.     Here is an introduction to the layers of the Python memory architecture,     showing where the object allocator is actually used (layer +2), It is     called for every object allocation and deallocation (PyObject_New/Del),     unless the object-specific allocators implement a proprietary allocation     scheme (ex.: ints use a simple free list). This is also the place where     the cyclic garbage collector operates selectively on container objects.      Object-specific allocators      _____   ______   ______       ________     [ int ] [ dict ] [ list ] ... [ string ]       Python core         |  +3 | <----- Object-specific memory -----> | <-- Non-object memory --> |    # 對象特有的內存分配器      _______________________________       |                           |     [   Python's object allocator   ]      |                           |  +2 | ####### Object memory ####### | <------ Internal buffers ------> |    # Python對象分配器      ______________________________________________________________    |     [          Python's raw memory allocator (PyMem_ API)          ]   |  +1 | <----- Python memory (under PyMem manager's control) ------> |   |      # Python低級內存分配器      __________________________________________________________________     [    Underlying general-purpose allocator (ex: C library malloc)   ]   0 | <------ Virtual memory allocated for the python process -------> |      # 通用的基礎分配器(如glibc的malloc等)                                         =========================================================================      _______________________________________________________________________     [                OS-specific Virtual Memory Manager (VMM)               ]  -1 | <--- Kernel dynamic storage allocation & management (page-based) ---> |  # OS特有的虛擬內存管理器      __________________________________   __________________________________     [                                  ] [                                  ]  -2 | <-- Physical memory: ROM/RAM --> | | <-- Secondary storage (swap) --> |  # 物理內存和交換目的地(如HDD等)  */
PyDict_New()               // 第三層   PyObject_GC_New()     // 第二層    PyObject_Malloc()     // 第二層     new_arena()       // 第一層     malloc()        // 第零層  ////////////////////////////////////////以下2層屬于操作系統范疇,不在討論范圍/////////////////////////////////

Python內存管理的原理

圖1

通用的基礎分配器(0層)

512字節是CPython的閾值 

//Objects/obmalloc.c  #define SMALL_REQUEST_THRESHOLD 512  #define NB_SMALL_SIZE_CLASSES   (SMALL_REQUEST_THRESHOLD / ALIGNMENT)  /* Largest positive value of type Py_ssize_t. */  #define PY_SSIZE_T_MAX ((Py_ssize_t)(((size_t)-1)>>1))  static void *  _PyObject_Malloc(void *ctx, size_t nbytes)  {  // 走Python的分配器,函數進去就會有判斷(0,512]的才使用      void* ptr = pymalloc_alloc(ctx, nbytes);      if (LIKELY(ptr != NULL)) {          return ptr;      }    // 大于512字節走C的malloc,函數進去進做了越界判斷,Py_ssize_t為閾值      ptr = PyMem_RawMalloc(nbytes);      if (ptr != NULL) {          raw_allocated_blocks++;      }      return ptr;  }
  •  0: 直接調用 malloc 函數

  •  1 ~ 512: 由Python的內存池負責分配,內存池以內存尺寸進行劃分

  •  512以上: 直接調動 malloc 函數

在源代碼中以PyMem_為前綴的所有函數是封裝C語言提供給Python語法使用的,其核心使用的就是第0層malloc之類的C庫函數。

通常Python沒有對小塊內存的內存池的大小做任何的限制

當Python在WITH_MEMORY_LIMITS編譯符號打開的背景下進行編譯時,Python內部的另一個符號會被激活,這個名為SMALL_MEMORY_LIMIT的符號限制了整個內存池的大小,同時,也就限制了可以創建的arena的個數。

在默認情況下,不論是Win32平臺,還是unix平臺,這個編譯符號都是沒有打開的,所以通常Python都沒有對小塊內存的內存池的大小做任何的限制。

[obmalloc.c]  #ifdef WITH_MEMORY_LIMITS  #ifndef SMALL_MEMORY_LIMIT  #define SMALL_MEMORY_LIMIT  (64 * 1024 * 1024)  /* 64 MB -- more? */  #endif  #endif  #ifdef WITH_MEMORY_LIMITS  #define MAX_ARENAS      (SMALL_MEMORY_LIMIT / ARENA_SIZE)  #endif

CPython讓我們只需要提供類型和數量

有了以下的宏定義,我們寫代碼的時候只需要提供類型和數量,而不用自己去計算具體需要申請多少空間

//Include/pymem.h  #define PyMem_New(type, n) \    ( ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL :      \          ( (type *) PyMem_Malloc((n) * sizeof(type)) ) )  #define PyMem_NEW(type, n) \    ( ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL :      \          ( (type *) PyMem_MALLOC((n) * sizeof(type)) ) )  #define PyMem_Resize(p, type, n) \    ( (p) = ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL :        \          (type *) PyMem_Realloc((p), (n) * sizeof(type)) )  #define PyMem_RESIZE(p, type, n) \    ( (p) = ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL :        \          (type *) PyMem_REALLOC((p), (n) * sizeof(type)) )  #define PyMem_Del               PyMem_Free #define PyMem_DEL               PyMem_FREE

內存碎片問題

每次申請內存的時候一定不會每次都遇到剛好的塊去分配,那么一下一大塊內存會被切割使用,那么中間會產生很多小的但是可能不在會被使用的碎片(但是整個加起來也是一個大的可使用的塊),而且每次查找合適的塊需要遍歷整個堆,所以為了減少碎片和快速分配內存,我們需要內存管理。

Python內存管理的原理

圖2

Python內存管理的劃分

小于512字節的內存申請由Python的低級分配器接管(空白內存,raw memory),做了3級層次的劃分,依次為block、pool、arena

  •  block是Python內存管理的最小單元,其中他的大小與pool_head的szidx一致,而且采用的Best-fit分配策略

    •   Best-fit分配策略:返回大于等于 size 的最小分塊

  •  pool是管理一類規格的block,是具有size概念的內存管理抽象體,有pool_head的一個szidx管理。(當然她還有狀態的管理后面會介紹)

  •  arena是可以管理多個pool,每個pool的規格可以各不相同。(他也有自己的狀態管理后面會介紹)

Python內存管理的原理

圖3

pool與arena頭與boby連接的不同

Python內存管理的原理

圖4

Python低級內存分配器(1層)

現在來到的是真正Python的內存管理談論的部分了,Python內存管理做了哪些處理

  •  減少內存碎片的問題

    •   上面的block概念的提出,是為了有效改善內存碎片的問題,但是不可能解決的

  • 不可能讓每次分配都遍歷整個堆

    •   所以arena_head、pool_head都比較復雜,其中都維護了多條鏈表來把開銷從O(N)降低到O(1)

  •  Python分配器主要是處理<512字節小內存,頻繁的分配/釋放一定是會浪費

    •   比如字典有80大小的數組作為緩存池

    •   列表也有80大小的數組作為緩存池

    •   Python的大部分基礎類引入了緩存池的機制用于管理小塊內存的申請和釋放,提供pymalloc_alloc、pymalloc_realloc、pymalloc_free三個接口

arena

  “    第一層的核心就是創建arena

arena的大小

arena的默認值是256K

#define ARENA_BITS              18                    /* 256 KiB */  #define ARENA_SIZE              (1 << ARENA_BITS)

arena頭結構體 

// Objects/obmalloc.c  struct arena_object {      // arena_object地址      uintptr_t address;      // 將arena的地址用于給pool使用而對齊的地址      block* pool_address;      // 該arena中可用pool的數量      uint nfreepools;       // 該arena中所有pool的數量      uint ntotalpools;       //  使用完畢的pool,用單鏈表維護      struct pool_header* freepools;      // 雙向鏈表指針      struct arena_object* nextarena;      struct arena_object* prevarena;  };

為什么arena_object需要address和pool_address2個字段?

  “    上面內存管理的劃分提到arena_object與body是不連續的,圖4

pool_header被申請時,它所管理的block集合的內存一定也被申請了;所以他是連續的一塊空間

但是當aerna_object被申請時,它所管理的pool集合的內存則沒有被申請;arena需要指針相連

所以address指定的是頭數據,pool_address指定的是真實數據開始的位置,所以不同

new_arena

類型

  “    uintptr_t 是由從 C99 開始導入的 stdint.h 提供的,在將 C 指針轉化成整數時,它起著很大的作用。uintptr_t 正是負責填補這種環境差異的。uintptr_t 會根據環境變換成 4 字節或 8 字節,將指針安全地轉化,避免發生溢出的問題。

// uchar 和 uint 分別是 unsigned &times;&times;&times; 的略稱。  #undef uchar  #define uchar unsigned char /* 約8位 */  #undef uint  #define uint unsigned int /* 約大于等于16位 */  #undef ulong  #define ulong unsigned long /* 約大于等于32位 */  #undef uptr  #define uptr Py_uintptr_t  typedef uchar block;
//[obmalloc.c]  // arenas管理著arena_object的集合  static struct arena_object* arenas = NULL;  // 當前arenas中管理的arena_object的個數  static uint maxarenas = 0;  // “未使用的”arena_objectd單向鏈表  static struct arena_object* unused_arena_objects = NULL;  // “可用的”arena_object鏈表  static struct arena_object* usable_arenas = NULL;  // 初始化時需要申請的arena_object的個數 #define INITIAL_ARENA_OBJECTS 16
//[obmalloc.c]  static struct arena_object*   new_arena(void)  {      struct arena_object* arenaobj;      uint excess;  /* number of bytes above pool alignment */      // 初始化默認值為NULL,需要生成arena_objects       if (unused_arena_objects == NULL) {        uint i;        uint numarenas;        size_t nbytes;        // 確定申請arena的個數,初始化得到16個,之后會2倍擴容        numarenas = maxarenas ? maxarenas << 1 : INITIAL_ARENA_OBJECTS;            // 溢出判斷        if (numarenas <= maxarenas)          return NULL;          nbytes = numarenas * sizeof(*arenas);        if (nbytes / sizeof(*arenas) != numarenas)          return NULL;            // 需要使用0層的分配器分配numarenas個數arena_object(頭信息)所需的raw memory        // 分配完后arenas作為靜態全局變量        arenaobj = (struct arena_object *)realloc(arenas, nbytes);        if (arenaobj == NULL)          return NULL;        arenas = arenaobj;        // 把以上分配的raw memory,維護到unused_arena_objects單向鏈表中        for (i = maxarenas; i < numarenas; ++i) {          // arena地址,如果沒有分配就用0作為標識符          arenas[i].address = 0;           // 最后一個arena指向NULL,其余都指向下一個指針,初始化分配是一個連續的單鏈表          arenas[i].nextarena = i < numarenas - 1 ? &arenas[i+1] : NULL;        }        /* 反映到全局變量中 */        unused_arena_objects = &arenas[maxarenas];        maxarenas = numarenas;      }   ////////////////////////////////////以上完成了arenas 的初始化,如下圖所示//////////////////////////////////////////       // 從unused_arena_objects鏈表中取出一個“未使用的”arena_object(表頭)      arenaobj = unused_arena_objects;      unused_arena_objects = arenaobj->nextarena;      assert(arenaobj->address == 0);       // 分配一塊arena內存,256KB      // 這時候address有具體地址了      arenaobj->address = (uptr)malloc(ARENA_SIZE);      ++narenas_currently_allocated;       if (arenaobj->address == 0) {      // 分配失敗,讓把拿出來的頭放回到unused_arena_objects鏈表中          arenaobj->nextarena = unused_arena_objects;          unused_arena_objects = arenaobj;          return NULL;      }    ///////////////////////////////以上是分配arena空間與arena_object連接///////////////////////////////////////          // 將arena內的空間分割為各個pool      arenaobj->freepools = NULL;     /* pool_address  對齊后開頭pool的地址       nfreepools  對齊后arena中pool的數量 */      arenaobj->pool_address = (block*)arenaobj->address;      arenaobj->nfreepools = ARENA_SIZE / POOL_SIZE;        // 內存對齊      excess = (uint)(arenaobj->address & POOL_SIZE_MASK);      if (excess != 0) {        --arenaobj->nfreepools;        arenaobj->pool_address += POOL_SIZE - excess;     }      arenaobj->ntotalpools = arenaobj->nfreepools;      return arenaobj;  }  /////////////////////////////////////////以上是劃分pool/////////////////////////////////////////////////////

1、初始化16個arena_object

Python內存管理的原理

圖5

2、擴容

Python內存管理的原理

圖6

3、分配arena空間,就是arena表頭與真實數據相連

Python內存管理的原理

圖7

4、給arena劃分pool,excess是什么-內存對齊會消耗一個pool

結構體 arena_object 的成員 pool_address 中存有以 4K 字節對齊的 pool 的地址。

在此使用 POOL_SIZE_MASK 來對用 malloc() 保留的 arena 的地址進行屏蔽處理,計算超過的量(excess)。

如果超過的量(excess)為 0,因為 arena 的地址剛好是 4K 字節(2 的 12 次方)的倍數,所以程序會原樣返回分配的 arena_object。這時候因為 arena 內已經被 pool 填滿了,所以可以通過計算 arena 的大小或 pool 的大小來求出 arena 內 pool 的數量。

如果超過的量不為 0,程序就會計算“arena 的地址 + 超過的量”,將其設置為成員pool_address。此時 arena 內前后加起來會產生一個 pool 的空白,nfreepools--。

Python內存管理的原理

圖8

arena的2個狀態

  “    arena_object是否與pool建立聯系導致狀態不同

unused_arena_object(未使用狀態)

  •  只有當結構體arena_object的成員address為0時,才將其存入這個列表

    •   剛剛new_arena()產生的arena_object,還沒和pool建立連接

    •   在PyObject_Free()時arena為空的情況下,arena_object會頭插于此鏈表

  •  單向鏈表維護

usable_arenas(可用狀態)

  •  有已經使用過的pool和還未被使用的都是empty狀態,也就是nfreepool>0

    •  used狀態都是被usedpools管轄起來了,當全是used狀態的arena哪怕pool還有可能用的塊,也是要從此雙鏈表中刪除。因為申請內存的時候會去usedpool找的。所以只需要判斷usable_arenas->nfreepools == 0,從雙鏈表中刪除

  •  雙向鏈表維護

    •   鏈表按照block數量最多的arena的順序排列。(基于成員nfreepools升序排列,意思就是先盡量用完整個arena)

Python內存管理的原理

圖9

Python對象分配器(2層)

  “    第 2 層的分配器負責管理 pool 內的 block。這一層實際上是將 block 的開頭地址返回給申請者,并釋放 block 等。

block

一個pool被分割成一個個的block。Python中生成對象時,最終都會被分一個或幾個block上。block是Python內存分配的最小單元

內存對齊

大小以8個字節為梯度的內存塊,就是類保證內存對齊(字對齊)

1、提高了CPU的讀寫速度

2、減少了碎片大小(必不可少的浪費)

// 以下的宏  // 索引為0的話, 就是1 << 3, 顯然結果為8  // 索引為1的話, 就是2 << 3, 顯然結果為16  #define INDEX2SIZE(I) (((uint)(I) + 1) << ALIGNMENT_SHIFT)    * Request in bytes     Size of allocated block      Size class idx   * ----------------------------------------------------------------   *        1-8                     8                       0   *        9-16                   16                       1   *       17-24                   24                       2   *       25-32                   32                       3   *       33-40                   40                       4   *       41-48                   48                       5   *       49-56                   56                       6   *       57-64                   64                       7   *       65-72                   72                       8   *        ...                   ...                     ...   *      497-504                 504                      62   *      505-512                 512                      63

所以當我們需要申請44個字節的內存空間的時候,PyObject_Malloc會從內存池中劃分一個 48 字節的block使用

//Objects/obmalloc.c  #define ALIGNMENT               8               /* must be 2^N */  #define ALIGNMENT_SHIFT         3

  “    我們可以從圖8里看到excess是為了在arena中pool4K大小的對齊,所以block以8字節的倍數自然都是對齊的 

由于pool_header中szidx確定

Python內存管理的原理

圖10

利用內存對齊的hack

CPU 原則上能從對齊的地址取出數據。相應地,malloc() 分配的地址也應配合 CPU 對齊來返回數據。

利用這一點的著名 hack 就是將地址的低 3 位用作標志。

假設在結構體內存入某個指針。如果從 malloc() 返回的地址是按 8 字節對齊的,那么其指針的低 3 位肯定為“0”。于是我們想到了在這里設置位,將其作為標志來使用。當我們真的要訪問這個指針時,就將低 3 位設為 0,無視標志。

這是一個非常大膽的 hack,但事實上 glibc malloc 卻實現了這個 hack。

block的狀態

block 有3種狀態管理

  •  已經分配

  •  使用完畢:就是已經被使用過,再次釋放的block

    •  freeblock單向鏈表維護使用完畢的塊,block是在發生釋放的時候連接到鏈表上的

    •  freeblock是指向第一塊空閑可以使用的塊,當還沒有產生使用完畢的塊時候,他是NULL。那么一直是通過nextoffset來使用未使用的塊,當有回收的塊那么freeblock就指向第一個空閑的塊,并優先與偏移量nextoffset使用。

  未使用:未使用自然沒有鏈表的指向了,那么我們只能在pool_head上設置第一個可以使用塊的偏移量nextoffset

Python內存管理的原理

圖11

pool

pool的大小

pool是與系統頁一樣的4KB的大小,其中一個pool只能管理一個種規格的block,由szidx字段來標識。所以pool是具有size概念的block集合

//Objects/obmalloc.c  #define SYSTEM_PAGE_SIZE        (4 * 1024)  #define SYSTEM_PAGE_SIZE_MASK   (SYSTEM_PAGE_SIZE - 1)  #define POOL_SIZE               SYSTEM_PAGE_SIZE        /* must be 2^N */  #define POOL_SIZE_MASK          SYSTEM_PAGE_SIZE_MASK

pool的內存對齊

在講解arena初始化的時候第4部分講到了excess就是為了做pool的內存對齊,可見圖8。這里就不在贅述

pool的頭結構

一個pool的頭由48個字節組成,所有的pool以雙向鏈表的形式連接

//Objects/obmalloc.c  /* When you say memory, my mind reasons in terms of (pointers to) blocks */  typedef uint8_t block;  /* Pool for small blocks. */  struct pool_header {      union { block *_padding;              uint count; } ref;          /* 當前pool里面已分配出去的block數量    */      block *freeblock;                   /* 指向空閑block鏈表的第一塊          */      struct pool_header *nextpool;       /* next和prev提供usedpool使用,減少緩存表的空間  */      struct pool_header *prevpool;           uint arenaindex;                    /* 自己所屬的arena的索引(對于arenas而言)          */      uint szidx;                         /* 分配的block的大小,所以pool中的所有塊大小一致 */      uint nextoffset;                    /* 下一個可用block的內存偏移量        */      uint maxnextoffset;                 /* 最后一個block距離開始位置的偏移量     */  };  typedef struct pool_header *poolp;

Python內存管理的原理

圖12

pool的狀態

  •  empty狀態:pool中所有的block都未被使用

  •  已經使用完的,pool已經有pool_size,意味著大小已經確定的pool

  •  used狀態:pool中至少有一個block已經被使用,并且至少有一個block未被使用。由usedpools數組維護

  •  full狀態:pool中所有的block都已經被使用,并從usedpools鏈表上刪除。

Python內存管理的原理

圖13

usedpools

  “    作用就是管理所有used狀態的pool

// poolp大概是pool_header的指針型的別名。也就是說,usedpools 是 pool_header 的指針型的數組。  typedef struct pool_header *poolp;

宏 NB_SMALL_SIZE_CLASSES

#define ALIGNMENT 8 /* 有必要為2的N次方 */  #define SMALL_REQUEST_THRESHOLD 512  // 指明了在當前的配置之下,一共有多少個size class。  #define NB_SMALL_SIZE_CLASSES   (SMALL_REQUEST_THRESHOLD / ALIGNMENT)

usedpools的初始化大小

// 這個宏定義了一個指針,這個指針指向的位置是從一組的開頭再往前“兩個 block 指針型的大小”。  #define PTA(x)  ((poolp )((uint8_t *)&(usedpools[2*(x)]) - 2*sizeof(block *)))  // 宏 PT() 以兩個一組的形式調用宏 PTA()。  #define PT(x)   PTA(x), PTA(x)  // usedpools數組有128個  static poolp usedpools[2 * ((NB_SMALL_SIZE_CLASSES + 7) / 8) * 8] = {      PT(0), PT(1), PT(2), PT(3), PT(4), PT(5), PT(6), PT(7)  #if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 8      , PT(8), PT(9), PT(10), PT(11), PT(12), PT(13), PT(14), PT(15)  #if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 16      , PT(16), PT(17), PT(18), PT(19), PT(20), PT(21), PT(22), PT(23)  #if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 24      , PT(24), PT(25), PT(26), PT(27), PT(28), PT(29), PT(30), PT(31)  #if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 32      , PT(32), PT(33), PT(34), PT(35), PT(36), PT(37), PT(38), PT(39)  #if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 40      , PT(40), PT(41), PT(42), PT(43), PT(44), PT(45), PT(46), PT(47)  #if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 48      , PT(48), PT(49), PT(50), PT(51), PT(52), PT(53), PT(54), PT(55)  #if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 56      , PT(56), PT(57), PT(58), PT(59), PT(60), PT(61), PT(62), PT(63)  #if NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 64  #error "NB_SMALL_SIZE_CLASSES should be less than 64"  #endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 64 */ #endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 56 */  #endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 48 */  #endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 40 */  #endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 32 */  #endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 24 */  #endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES > 16 */  #endif /* NB_SMALL_SIZE_CLASSES >  8 */  };

現在以為usedpool的角度出發來看

Python內存管理的原理

圖14

usedpools如何做的快-像hash一樣處理

used就是把使用了至少一個塊,但是還沒有全部使用完的pool整合到一個usedpool中,那么這一個做法類似以hash表的鏈地址法,通過下標可以O(1)到達同一size的usedpool[下標]的位置,然后使用鏈表,因為empty->used和used->full,方便插入和刪除pool

一個例子

1、當申請20個字節內存的時候,Python會首先獲得size class index,通過size = (uint )(nbytes \- 1) >> ALIGNMENT_SHIFT,其中ALIGNMENT_SHIFT是內存對齊的需要右移3位(即8字節對齊),得到(20-1)>>3=2

2、通過usedpools[i+i]->nextpool可以快速找到一個最合適當前內存需求的pool

byte = 20 /* 申請的字節數*/  byte = (20 - 1) >> 3 /* 對齊:結果 2 */  pool = usedpools[byte+byte] /* 因為是兩兩一組,所以索引加倍: index 4 */    // O(1)  // 這時,取出的 pool 存在如下關系。 pool; == pool->nextpool  pool; == pool->prevpool  pool->nextpool == pool->prevpool         // O(1)

usedpool也需要盡可能節省空間

在需要緩存的時候,能夠盡可能地讓緩存少承載一些引用表。(只需要pool_header中兩個內部的指針成員,next和prev)

如果直接保留 pool_header 的話,往往就會出現 usedpools 變得太大,緩存承載不下的狀況。因為我們要頻繁引用數組 usedpools,所以讓它小一些才會減輕緩存的壓力。

arena和pool的釋放策略

通過盡量不使用那些可用空間多的內存空間,增加了使其完全變為空的機會。如果這部分內存空間完全為空,那么就能將其釋放。

  •  usable_arenas:是按照nfreepools升序排序的,目的是為了盡可能先使用完一個arena

  •  當full->used狀態:都是頭插到usedpools中的,也是為了現使用完一個pool

為什么usedpools需要2倍的空間

在釋放的時候從pymalloc_free函數觀察來看,是頭插放在usedpool[奇數],full狀態變為used狀態

// free中的代碼,    if (UNLIKELY(lastfree == NULL)) {    uint size = pool->szidx;        poolp next = usedpools[size + size];   // 雙向鏈表的尾部        poolp prev = next->prevpool;        pool->nextnextpool = next;        pool->prevprevpool = prev;       next->prevpool = pool;        prev->nextpool = pool;        return 1;    }

而分配的時候使用是直接從usedpools[偶數]也會就是尾部開始使用的,所以也盡可能用光一個pool的

// 定位在尾部,直接使用     poolp pool = usedpools[size + size];     block *bp;     if (LIKELY(pool != pool->nextpool)) {        // block使用數量++         ++pool->ref.count;         bp = pool->freeblock;      // freeblock指向第一塊空閑塊,直接使用         assert(bp != NULL);

分配執行流程

pymalloc_alloc

Python內存管理的原理

  “    當申請的內存小于512字節就來到這個函數了,他的主要功能是分配block、分配pool、分配arena

// 下標映射到size大小  #define INDEX2SIZE(I) (((uint)(I) + 1) << ALIGNMENT_SHIFT)  // 內存對齊的宏  #define POOL_OVERHEAD   _Py_SIZE_ROUND_UP(sizeof(struct pool_header), ALIGNMENT) #define DUMMY_SIZE_IDX          0xffff  /* size class of newly cached pools */
//Objects/obmalloc.c  static void*  pymalloc_alloc(void *ctx, size_t nbytes)  {      // 1、如果申請的內存>512和==0的情況走朋友python0層,交給C處理      // 如下是Python來接管這個raw memory,當然raw memory也是由C創建的     if (UNLIKELY(nbytes == 0)) {          return NULL;      }      if (UNLIKELY(nbytes > SMALL_REQUEST_THRESHOLD)) {          return NULL;      }     // 2、用size去計算usedpools數組中的位置,      uint size = (uint)(nbytes - 1) >> ALIGNMENT_SHIFT;      poolp pool = usedpools[size + size];      block *bp;     // 如果usedpools中的雙向鏈表有pool那么就分配      if (LIKELY(pool != pool->nextpool)) {         // block使用數量++           ++pool->ref.count;          bp = pool->freeblock;      // freeblock指向第一塊空閑塊,直接使用          assert(bp != NULL);         if (UNLIKELY((pool->freeblock = *(block **)bp) == NULL)) {            // 如果freeblock是NULL,通過偏移量取未使用的block            if (UNLIKELY(pool->nextoffset <= pool->maxnextoffset)) {              pool->freeblock = (block*)pool + pool->nextoffset;              // 用小標去還原size              pool->nextoffset += INDEX2SIZE(size);              *(block **)(pool->freeblock) = NULL;                     return;            }             /* 沒有可分配的block了,那么從usedpools中刪除*/            poolp next;            next = pool->nextpool;            poolpool = pool->prevpool;            next->prevpool = pool;            pool->nextnextpool = next;      }      // usedpools沒有可用的pool,需要去申請      else {          bp = allocate_from_new_pool(size);      }              // 返回pool內的塊      return (void *)bp;   }

allocate_from_new_pool 

#define ROUNDUP(x) (((x) + ALIGNMENT_MASK) & ~ALIGNMENT_MASK)  #define POOL_OVERHEAD ROUNDUP(sizeof(struct pool_header))  // 虛擬大值,是為了防止與freepool中的block匹配上,這個虛擬值是標記用來初始化空pool的  #define DUMMY_SIZE_IDX 0xffff
static void*  allocate_from_new_pool(uint size)     // 0、首先會嘗試去usable_arenas雙向鏈表中拿,沒有可用的arena時,就調用new_arena()      // new_arena將arena_object設置到usable_arenas中,因為是第一個所以雙向鏈表指針都置空      if (usable_arenas == NULL) {        usable_arenas = new_arena();        usable_arenas->nextarena = usable_arenas->prevarena = NULL;      }      poolp pool = usable_arenas->freepools;      // 1、freepools鏈表存在,使用已經使用完畢的pool(szidx已經確定需要匹配)    // 那么要從freepools中取出,放到usedpools中      if (pool != NULL) {          usable_arenas->freepools = pool->nextpool;         --usable_arenas->nfreepools;         // freepools用完了,那么使用下個usable_arenas,歸還arena_object頭          if (UNLIKELY(usable_arenas->nfreepools == 0)) {             usable_arenasusable_arenas = usable_arenas->nextarena;              if (usable_arenas != NULL) {                  usable_arenas->prevarena = NULL;              }          }      }    // 2、freepools鏈表不存在,使用未使用的pool,那么需要初始化空白pool      else {          pool = (poolp)usable_arenas->pool_address;          pool->arenaindex = (uint)(usable_arenas - arenas);         // 設置虛擬值是為了防止與freepool中的block匹配上,這個虛擬值是標記用來初始化空pool的          pool->szidx = DUMMY_SIZE_IDX;          usable_arenas->pool_address += POOL_SIZE;          --usable_arenas->nfreepools;         // 如果沒有可用的pool了把arena_object頭歸還          if (usable_arenas->nfreepools == 0) {              usable_arenasusable_arenas = usable_arenas->nextarena;          }      }       // 無論是情況1還是2都是要返回一塊block后,此pool插入usedpools[下標]的雙向鏈表中,并作為第一個pool      block *bp;      poolp next = usedpools[size + size]; /* == prev */      pool->nextnextpool = next;      pool->prevpool = next;      next->nextpool = pool;      next->prevpool = pool;      pool->ref.count = 1;         // 使用的是情況1,直接使用freepools(指向第一個已經使用完的pool)鏈表上的塊      if (pool->szidx == size) {          bp = pool->freeblock;          assert(bp != NULL);          pool->freeblock = *(block **)bp;          return bp;      }    // 使用的情況2,需要初始化pool header的空白pool      pool->szidx = size;    // 一個宏, 將szidx轉成內存塊的大小, 比如: 0->8, 1->16, 63->512      size = INDEX2SIZE(size);    // 跳過用于pool_header的內存,并進行對齊      bp = (block *)pool + POOL_OVERHEAD;      pool->nextoffset = POOL_OVERHEAD + (size << 1);      pool->maxnextoffset = POOL_SIZE - size;      pool->freeblock = bp + size;      *(block **)(pool->freeblock) = NULL;    // 有空閑鏈表頭指向空      return bp;  }

釋放執行流程

這個函數有三個作用,分別是“釋放 block”“釋放 pool”以及“釋放 arena”。

pymalloc_free

從block搜索pool的技巧

#define SYSTEM_PAGE_SIZE (4 * 1024) #define SYSTEM_PAGE_SIZE_MASK (SYSTEM_PAGE_SIZE - 1)  #define POOL_SIZE_MASK SYSTEM_PAGE_SIZE_MASK  // 基于地址P獲得離P最近的pool的邊界地址  #define POOL_ADDR(P) ((poolp)_Py_ALIGN_DOWN((P), POOL_SIZE)) //等價如下  #define POOL_ADDR(P) (P & 0xfffff000)

pool 地址對齊是按 4K 字節對齊的。也就是說,只要從pool 內部某處 block 的地址開始用 0xfffff000 標記,肯定能取到 pool 的開頭。

末尾3個0是16^3=4096,取前面幾位就一定是4K的倍數

Python內存管理的原理

Python內存管理的原理

//Objects/obmalloc.c  static inline int  pymalloc_free(void *ctx, void *p)  {      poolp pool = POOL_ADDR(p);     // 負責檢查用宏 POOL_ADDR() 獲得的 pool 是否正確      if (UNLIKELY(!address_in_range(p, pool))) {          return 0;      }     // 把需要釋放的p,頭插到freeblock中      block *lastfree = pool->freeblock;      *(block **)p = lastfree;      pool->freeblock = (block *)p;      pool->ref.count--;     // full狀態變為used狀態,是頭插到usedpools中      if (UNLIKELY(lastfree == NULL)) {      uint size = pool->szidx;          poolp next = usedpools[size + size];          poolp prev = next->prevpool;          pool->nextnextpool = next;          pool->prevprevpool = prev;          next->prevpool = pool;          prev->nextpool = pool;          return 1;      }    // 還有可分配的block      if (LIKELY(pool->ref.count != 0)) {          /* pool isn't empty:  leave it in usedpools */          return 1;      }    // 如果釋放是最后一塊,從used狀態變為empty,要加入freepool鏈表(這是最復雜的情況,走insert_to_freepool函數)      insert_to_freepool(pool);      return 1;  }

insert_to_freepool

在Python2.4之前一直存在內存泄漏的問題,因為python2.4對arena是沒有區分"未使用"和可用的2種狀態,所以當pool都釋放了內存,arena始終不會釋放它維護的pool集合。

2.5之后對arena的處理實際上分為了4種情況

  •  如果arena中所有的pool都是empty的,釋放pool集合占用的內存

  •  將arena維護的pools的內存歸還給系統之外,Python還調整了usable_arenas和unused_arena_object鏈表,將arena的狀態轉到了“未使用”狀態,以及一些其他的維護工作。

  •  如果之前arena中沒有了empty的pool,那么在usable_arenas鏈表中就找不到該arena,由于現在arena中有了一個pool,所以需要將這個arena鏈入到usable_arenas鏈表的表頭。

  •  若arena中的empty的pool個數為n,則從usable_arenas開始尋找arena可以插入的位置,將arena插入到usable_arenas。這個操作的原因是由于usable_arenas實際上是一個有序的鏈表,從表頭開始往后,每一個arena中的empty的pool的個數,即nfreepools,都不能大于前面的arena,也不能小于前面的arena。保持這種有序性的原因是分配block時,是從usable_arenas的表頭開始尋找可用的arena的,這樣,就能保證如果一個arena的empty pool數量越多,它被使用的機會就越少。因此,它最終釋放其維護的pool集合的內存的機會就越大,這樣就能保證多余的內存會被歸還給系統。

  •  其他情況,不進行任何對arena的處理。 

static void  insert_to_freepool(poolp pool)  {     // 從usedpools中取出pool      poolp next = pool->nextpool;      poolp prev = pool->prevpool;      next->prevprevpool = prev;      prev->nextnextpool = next;     // 將pool頭插到arena中的freepools中      struct arena_object *ao = &arenas[pool->arenaindex];      pool->nextpool = ao->freepools;      ao->freepools = pool;      uint nf = ao->nfreepools;     struct arena_object* lastnf = nfp2lasta[nf];     if (lastnf == ao) {  /* it is the rightmost */          struct arena_object* p = ao->prevarena;          nfp2lasta[nf] = (p != NULL && p->nfreepools == nf) ? p : NULL;     }      ao->nfreepools = ++nf;      if (nf == ao->ntotalpools && ao->nextarena != NULL) {          /* 情況1、最后一個block、最后一個pool,最終歸還arena_object*/       // 從usable_arenas取出arena_object          if (ao->prevarena == NULL) {              usable_arenas = ao->nextarena;          }          else {              ao->prevarena->nextarena =                  ao->nextarena;          }          if (ao->nextarena != NULL) {              assert(ao->nextarena->prevarena == ao);              ao->nextarena->prevarena =                  ao->prevarena;          }          // 頭插到unused_arena_objects鏈表中          ao->nextarena = unused_arena_objects;          unused_arena_objects = ao;           // 釋放內存          _PyObject_Arena.free(_PyObject_Arena.ctx,                               (void *)ao->address, ARENA_SIZE);               // “arena尚未被分配”的標記          ao->address = 0;                               --narenas_currently_allocated;          return;      }     //  情況2、所以有pool是full/used狀態,釋放一個block使得used-empty狀態,就此有唯一的empty狀態的pool     //  需要加入usable_arenas鏈表中      if (nf == 1) {          ao->nextarena = usable_arenas;          ao->prevarena = NULL;          if (usable_arenas)              usable_arenas->prevarena = ao;          usable_arenas = ao;          assert(usable_arenas->address != 0);          if (nfp2lasta[1] == NULL) {              nfp2lasta[1] = ao;          }          return;      }      /* If this arena is now out of order, we need to keep       * the list sorted.  The list is kept sorted so that       * the "most full" arenas are used first, which allows       * the nearly empty arenas to be completely freed.  In       * a few un-scientific tests, it seems like this       * approach allowed a lot more memory to be freed.       */      /* If this is the only arena with nf, record that. */      if (nfp2lasta[nf] == NULL) {          nfp2lasta[nf] = ao;    /* 情況4、  Nothing to do. */     if (ao == lastnf) {          return;      }     // 情況3、因為usable_arenas維護的是有序表,插入響應的位置      if (ao->prevarena != NULL) {          /* ao isn't at the head of the list */          ao->prevarena->nextarena = ao->nextarena;      }      else {          /* ao is at the head of the list */          usable_arenas = ao->nextarena;      }      ao->nextarena->prevarena = ao->prevarena;      /* And insert after lastnf. */      ao->prevarena = lastnf;      ao->nextarena = lastnf->nextarena;      if (ao->nextarena != NULL) {          ao->nextarena->prevarena = ao;      }      lastnf->nextarena = ao;      /* Verify that the swaps worked. */      assert(ao->nextarena == NULL || nf <= ao->nextarena->nfreepools);      assert(ao->prevarena == NULL || nf > ao->prevarena->nfreepools);      assert(ao->nextarena == NULL || ao->nextarena->prevarena == ao);      assert((usable_arenas == ao && ao->prevarena == NULL)             || ao->prevarena->nextarena == ao);  }

情況3

Python內存管理的原理

Python1、2層內存內存管理匯總

Python內存管理的原理

對象特有的分配器(第3層)

對象有列表和元組等多種多樣的型,在生成它們的時候要使用各自特有的分配器。見我的其他Python底層數據結構的分析。

到此,關于“Python內存管理的原理”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

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