Python 内存管理和垃圾回收简要记录-优快云博客

本文介绍了Python中的内存管理机制，包括内存池管理对小块内存的申请与释放过程。详细解析了Python垃圾回收机制的三个方面：引用计数、标记清除及分代收集，旨在帮助读者理解Python内存管理的核心原理。

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内存管理

Python引入了内存池机制, 用于管理对小块内存的申请和释放。

如果需要分配的空间大于SMALL_REQUEST_THRESHOLD bytes（定义在Objects/obmalloc.c中，我的2.7.11版本是512），则直接使用系统的内存分配接口申请内存空间，主要是C中的malloc；否则从内存池中申请内存空间，涉及到的有block，pool和arena。在内存释放的时候，当对象的应用计数为0时，自动调用其析构函数，从内存池中申请来的内存会被归还到内存池中。

垃圾回收

Python 中垃圾回收机制: 引用计数(主要), 标记清除, 分代收集(辅助)

引用计数

当一个对象的引用被创建或者复制时，对象的引用计数加1；当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数减1；当对象的引用计数减少为0时，就意味着对象已经没有被任何人使用了，可以将其所占用的内存释放了。

引用计数的优点在于“实时性”，缺点在于维护引用计数时所带来的效率问题和循环引用问题。

标记清除

主要是为了解决循环引用问题。首先观察到循环引用只能被容器对象创造。容器对象是可以包含其他对象的引用的对象，例如列表，字典，实例，类和元祖，而整数和字符串不是容器对象。

标记清除的方法使用双向链表来记录所有的容器对象，在容器对象中添加两个指针，以方便容器对象的快速插入和删除，且不需要额外的内存空间分配。同时，需要在容器对象中新增字段gc_refs，通过以下步骤找到循环引用：

对于每个容器对象，设置gc_refs的值为对象的引用计数。
对于每个容器对象，找到它引用的其它容器对象，并将它们的gc_refs值减1。
所有gc_refs大于1的容器对象是被容器对象集合外的对象所引用的。这些对象不能释放，所以把这些对象放到另外一个集合内。
被移走的对象所引用的对象也是不能被释放的，所以将他们和他们能访问到的对象都从目前的集合中移走。
目前集合中剩下的对象是仅被该集合中对象引用的，他们无法被python取到，也就是来及，现在可以去释放这些对象。

分代收集

分代收集用来提升垃圾回收的效率。这一策略的基本假设是：存活时间越久的对象，越不可能是垃圾。

Python将所有对象分为0,1,2三代。所有新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收后依然存活，那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动时，一定会扫描0代对象，如果0代经过一定次数垃圾回收，那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一定次数的垃圾回收后，那么会启动对0，1，2，即对所有对象进行扫描。通过gc.get_threshold()方法可以看到当前的默认分代收集配置，通过gc.set_threshold(700, 10, 5)来对这一配置进行调整。