python的垃圾回收机制_python标记-清除和分代回收共存-优快云博客

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一、总述

在python中主要就是使用引用计数的方式来进行垃圾回收的。
但是引用计数存在两个问题：无法解决循环引用和效率比较低。
为此python中使用标记清除的方式来解决循环引用的问题，使用分代回收的方式来解决效率低的问题。
即Python 中垃圾回收机制: 引用计数(主要), 标记清除, 分代回收(辅助)

二、分类

python中不同类型的对象使用不同的垃圾回收机制：
python中的int/string这样类型的对象直接使用引用计数来管理就可以了。
而自定义的类与容器(tuple/list/dict等)，都是需要涉及引用计数、标记清除、分代回收的机制。

三、引用计数

Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”，每个对象维护了一个ob_ref字段。它的优点是机制简单，当新的引用指向该对象时，引用计数加1，当一个对象的引用被销毁时减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，所占用的内存将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，不过最主要的问题是它不能解决“循环引用”。

什么是循环引用？A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个，它们的引用计数虽然都为1，但显然应该被回收，例子：

a = { } # a 的引用为 1
b = { } # b 的引用为 1
a[‘b’] = b # b 的引用增 1，b的引用为2
b[‘a’] = a # a 的引用增 1，a的引用为 2
del a # a 的引用减 1，a的引用为 1
del b # b 的引用减 1, b的引用为 1
在这个例子中,del语句减少了 a 和 b 的引用计数并删除了用于引用的变量名，可是由于两个对象各包含一个对方对象的引用，虽然最后两个对象都无法通过名字访问了，但引用计数并没有减少到零。因此这个对象不会被销毁，它会一直驻留在内存中，这就造成了内存泄漏。为了解决循环引用问题，Python引入了标记-清除和分代回收两种GC机制。

四、标记清除

标记——清除（Mark——Sweep）是一种基于追踪（Tracing）回收技术实现的垃圾回收算法，对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象（root object）出发，沿着有向边遍历对象，可达的对象标记为有用的对象，不可达的对象就是要被清除的对象。所谓根对象就是一些全局引用对象和函数栈中的引用，这些引用所引用的对象是不可被删除的。

标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。

五、分代回收

分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。

分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象