Python垃圾回收

引用计数器为主，标记清除和分代回收为辅，+ 缓存机制

refchain

在Python中存在一个 环状双向链表 refchain，其存储着在Python中创建的所有对象

#define PyObject_HEAD PyObject ob_base;
#define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base;
// 宏定义，包含 上⼀个、下⼀个，⽤于构造双向链表⽤。(放到refchain链表中时，要⽤到)
#define _PyObject_HEAD_EXTRA \
 	struct _object *_ob_next; \
 	struct _object *_ob_prev;

typedef struct _object {
 	_PyObject_HEAD_EXTRA // ⽤于构造双向链表
 	Py_ssize_t ob_refcnt; // 引⽤计数器
 	struct _typeobject *ob_type; // 数据类型
} PyObject;

typedef struct {
 	PyObject ob_base; // PyObject对象
	Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part，即：元素个数 */
} PyVarObject;

创建对象的两个关键的结构体：PyObject、PyVarObject

• PyObject：包含了4个值，上一个对象_ob_next、下一个对象_ob_prev、引用个数ob_refcnt、类型ob_type
• PyVarObject：由多个元素组成的对象除了以上4个值还包含 元素的个数 ob_size

引用计算器

在 refchain 中的所有对象内部都有⼀个 ob_refcnt ⽤来保存当前对象的引⽤计数器（即自己被引用的次数）
当引用计数器为0时，（无人使用）则为垃圾需要回收。
回收：

1. 对象从 refchain 移除
2. 将对象销毁，释放内存

标记清除

v1 = [11,22,33] # refchain中创建⼀个列表对象，由于v1=对象，所以列表引对象⽤计数器为1.
v2 = [44,55,66] # refchain中再创建⼀个列表对象，因v2=对象，所以列表对象引⽤计数器为1.
v1.append(v2) # 把v2追加到v1中，则v2对应的[44,55,66]对象的引⽤计数器加1，最终为2.
v2.append(v1) # 把v1追加到v1中，则v1对应的[11,22,33]对象的引⽤计数器加1，最终为2.
del v1 # 引⽤计数器-1
del v2 # 引⽤计数器-1

由于循环引⽤的问题，他们的引⽤计数器不为0（永远不会被销毁，内存一直被占）
标记清除：用一个链表，专门存放可能存在循环引用的对象（list、tuple、dict、set …）。在某种情况下，检查是否有循环引用，若有则双方的引用计数器-1。

分代回收

将可能存在循环引用的对象，拆分到3个链表（分别称为 0\1\2 代）
当链表达到阈值时，对应的链表进行扫描，除循环引用外，其余引用计数器各自-1
阈值

• 0代：0代对象的数量
• 1代：0代的扫描次数
• 2代：1代的扫描次数

缓存机制

反复的创建和销毁会使程序的执⾏效率变低
python 在启动时会有一些池（数据池）用来存放一些常见的对象（需要时，直接从池中获取）

一个对象的引用计数器为 0 时，内存不会直接回收，而是会被添加到 free_list 中当缓存。
之后再去创建对象时，不再重新开辟内存，而是直接使用 free_list 将原本的对象初始化，再放到 refchain 中

小结

Python 垃圾回收机制综合运用引用计数、标记清除和分代回收策略并辅以缓存机制，既能及时回收无用对象，又能解决循环引用问题，还通过分代和缓存提升效率，保障程序内存管理的高效与稳定。