python 垃圾收集機(jī)制的實例詳解

pythonn垃圾收集方面的內(nèi)容如果要細(xì)講還是挺多的，這里只是做一個大概的概括

Python最主要和絕大多數(shù)時候用的都是引用計數(shù),每一個PyObject定義如下：

#define PyObject_HEAD          \ 
  Py_ssize_t ob_refcnt;        \ 
  struct _typeobject *ob_type; 
typedef struct _object { 
  PyObject_HEAD 
} PyObject; 

每個pyobject都有一個refcnt來記錄他們自己的引用數(shù)，一旦引用數(shù)為0，就進(jìn)行回收

引用計數(shù)的優(yōu)點在于實時性，一旦沒有其他對象引用了，就能立馬進(jìn)行回收，看起來十分不錯，但為什么好多語言都沒有采用該方案，因為引用計數(shù)有一個致命的缺點，無法解決循環(huán)引用問題，比如:

a = [] 
b = [] 
a.append(b) 
b.append(a) 

其實并沒有其他變量引用a,b那么他們實際上應(yīng)該被回收掉，但由于相互引用的關(guān)系，他們的引用數(shù)都為1，無法被回收。

在python中，相互引用的問題僅僅存在與容器里面，例如list,dictionary,class,instance。為了解決該問題，python引入了標(biāo)記——清除和分代——回收另外兩種機(jī)制。

事實上，python中的容器并沒有之前講的那么簡單，在pyobject_head之前，還有一個PyGC_head,也就是專門用來處理容器的循環(huán)引用問題的。

typedef union _gc_head { 
  struct { 
    union _gc_head *gc_next; 
    union _gc_head *gc_prev; 
    Py_ssize_t gc_refs; 
  } gc; 
  long double dummy; /* force worst-case alignment */ 
} PyGC_Head; 

所有創(chuàng)建的容器類的對象都會被記錄到可收集對象鏈表中，通過上面的結(jié)構(gòu)我們可以知道其實是構(gòu)建了一個雙向鏈表，這樣我們就可以來跟蹤所有可能產(chǎn)生循環(huán)引用的情況了。而像int,string等簡單的不是容器類型的，只要引用技術(shù)為0，就會被回收。但是如果頻繁的malloc和free會嚴(yán)重影響效率，所以python采用了大量的對象池來提高效率。

標(biāo)記——清除包括了垃圾回收的兩個方面：（1）尋找可以回收的對象（2）回收對象，python中的標(biāo)記會從root object開始，遍歷所有容器類對象，查找出可以通過引用來到達(dá)的一些對象，把他們放到由reachable維護(hù)的鏈表中,對于不能到達(dá)的放到unbreachable維護(hù)的鏈表中，此過程結(jié)束之后，對unreachable里面的元素進(jìn)行回收即可。

那么如何對應(yīng)之前循環(huán)引用的情況呢？python里面會產(chǎn)生一個有效的引用數(shù)，存在gc.gc_refs里面，像上面的a，b真實引用數(shù)為1，但有效的引用數(shù)為0（循環(huán)中的引用數(shù)都減1），由于不能直接改pyobjec里面的refcnt，否則會產(chǎn)生一系列問題，我們可以將有效的引用數(shù)記到gc.gc_refs里面，那么a,b 的真實有效引用數(shù)都為0，所以他們可以被回收。

下面是另外一種情況：

a = [] 
b = [] 
c = a 
a.append(b) 
b.append(a) 

這里ab也是循環(huán)引用，但是多了c來引用a，通過計算循環(huán)中的有效引用計數(shù)可得a的引用數(shù)為1,b的引用數(shù)為0，看起來b應(yīng)該被回收，但實際上因為a是不可被回收的，a又引用了b，所以b也會被放入在reachable鏈表中，不被回收，其gc.gc_refs還是會被置1的。

另外一種分代回收，是說內(nèi)存中有的對象會頻繁的malloc和free，有的則比較長久，如果一個對象經(jīng)過多次垃圾收集和清除之后還存在的話，那么我們就可以認(rèn)為，這個對象是長時間有用的，不用去頻繁檢測回收它。python中分為3代，分別是3個鏈表維護(hù)，0代最多維護(hù)700個對象，1代10個，2代10個，如果對象超過這個數(shù)了，就會調(diào)用標(biāo)記——清除算法來進(jìn)行回收?？梢韵氲?，0代的對象經(jīng)過一段時間后會到1代2代中去，然后對它們的檢測回收會相比于0代的不那么頻繁了

要注意的是，python主要的機(jī)制還是引用技術(shù)，標(biāo)記——清除和分代收集只是為了彌補(bǔ)引用計數(shù)的缺點而添加的，也就是說，后兩者基本只在容器類的循環(huán)引用上能發(fā)揮作用

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