PHP垃圾回收

PHP5.3的垃圾回收机制详解
PHP5.3的垃圾回收算法主要针对引用计数可能导致的循环引用问题。当根缓冲区满时,PHP会执行GC:遍历根zval并减refcount,标记已处理;再次遍历检查非零refcount的zval并加回1;清空根缓冲区,销毁refcount为0的zval,释放内存。此机制确保内存泄露在一定阈值下。

https://www.php.net/manual/zh/features.gc.php

https://www.cnblogs.com/chenhaoyu/p/10937715.html

 

 

由上文我们可以知道,一个zval如果有引用,要么被全局符号表中的符号引用,要么被其它表示复杂类型的zval中的符号引用。因此在zval中存在一些可能根(root)。这里我们暂且不讨论PHP是如何发现这些可能根的,这是个很复杂的问题,总之PHP有办法发现这些可能根zval并将它们投入根缓冲区。

当根缓冲区满额时,PHP就会执行垃圾回收,此回收算法如下:

1、对每个根缓冲区中的根zval按照深度优先遍历算法遍历所有能遍历到的zval,并将每个zval的refcount减1,同时为了避免对同一zval多次减1(因为可能不同的根能遍历到同一个zval),每次对某个zval减1后就对其标记为“已减”。

2、再次对每个缓冲区中的根zval深度优先遍历,如果某个zval的refcount不为0,则对其加1,否则保持其为0。

3、清空根缓冲区中的所有根(注意是把这些zval从缓冲区中清除而不是销毁它们),然后销毁所有refcount为0的zval,并收回其内存。

如果不能完全理解也没有关系,只需记住PHP5.3的垃圾回收算法有以下几点特性:

1、并不是每次refcount减少时都进入回收周期,只有根缓冲区满额后在开始垃圾回收。

2、可以解决循环引用问题。

3、可以总将内存泄露保持在一个阈值以下。

 

 

 

 

 

 

我们的外部引用已经被中断了,我们也不能使用它。它就成了一个“孤儿”,在c语言中叫做野指针。在php中叫做循环引用。内存泄漏。想要销毁变量的话,只能等 php脚本结束。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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