【Python面试题】-内存管理与垃圾回收机制

• 【Python面试题】-内存管理与垃圾回收机制

1. Python 的内存管理机制及调优手段？

内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池。 引用计数：

引用计数是一种非常高效的内存管理手段， 当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1， 当 其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除。

垃圾回收 ：

（1） 引用计数

引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种最直观，最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某 个对象的引用计数降为 0 时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比如 某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为 1。如果引用被删除，对象的引用计数为 0， 那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了

（2）标记清除

如果两个对象的引用计数都为 1，但是仅仅存在他们之间的循环引用，那么这两个对象都是需要被 回收的，也就是说，它们的引用计数虽然表现为非 0，但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引 用摘掉，就会得出这两个对象的有效计数。

（3）分代回收

从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看，这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统 中总的内存块的数量是相关的，当需要回收的内存块越多时，垃圾检测带来的额外操作就越多，而垃圾 回收带来的额外操作就越少；反之，当需回收的内存块越少时，垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额 外操作。

举个例子：

当某些内存块 M 经过了 3 次垃圾收集的清洗之后还存活时，我们就将内存块 M 划到一个集合 A 中去，而新分配的内存都划分到集合 B 中去。当垃圾收集开始工作时，大多数情况都只对集合 B 进 行垃圾回收，而对集合 A 进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行，这就使得垃圾收集机制需要处 理的内存少了，效率自然就提高了。在这个过程中，集合 B 中的某些内存块由于存活时间长而会被转 移到集合 A 中，当然，集合 A 中实际上也存在一些垃圾，这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。

内存池：

（1） Python 的内存机制呈现金字塔形状，-1，-2 层主要有操作系统进行操作；

（2）第 0 层是 C 中的 malloc，free 等内存分配和释放函数进行操作；

（3）第 1 层和第 2 层是内存池，有 Python 的接口函数 PyMem_Malloc 函数实现，当对象小于256K 时有该层直接分配内存；

（4）第 3 层是最上层，也就是我们对 Python 对象的直接操作；

Python 在运行期间会大量地执行 malloc 和 free 的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切 换，这将严重影响 Python 的执行效率。为了加速 Python 的执行效率，Python 引入了一个内存池 机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

Python 内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在 256 个字节，当申请的内存小于 256 字节 时，PyObject_Malloc 会在内存池中申请内存；当申请的内存大于 256 字节时，PyObject_Malloc 的 行为将蜕化为 malloc 的行为。当然，通过修改 Python 源代码，我们可以改变这个默认值，从而改 变 Python 的默认内存管理行为。

调优手段（了解） ：

（1）手动垃圾回收

（2）调高垃圾回收阈值

（3）避免循环引用（手动解循环引用和使用弱引用）

 

2.内存泄露是什么？如何避免？

指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。内存泄漏并非指内存在物理上的 消失，而是应用程序分配某段内存后，由于设计错误，失去了对该段内存的控制，因而造成了内存的浪 费。导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。

有    del   () 函数的对象间的循环引用是导致内存泄漏的主凶。

不使用一个对象时使用:del object 来删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄漏问题。 通过 Python 扩展模块 gc 来查看不能回收的对象的详细信息。

可以通过 sys.getrefcount(obj) 来获取对象的引用计数，并根据返回值是否为 0 来判断是否内存 泄漏。

 

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