快捷導(dǎo)航

如何快速理解python的垃圾回收機(jī)制

更新時(shí)間：2020年09月01日 07:47:41 作者：FXL

在本篇內(nèi)容里小編給各位分享的是一篇關(guān)于如何快速理解python的垃圾回收機(jī)制的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)內(nèi)容，需要的朋友們可以學(xué)習(xí)下。

一、先來(lái)說(shuō)說(shuō)為什么要有垃圾回收

解釋器在執(zhí)行到定義變量得語(yǔ)法時(shí)，會(huì)申請(qǐng)內(nèi)存空間來(lái)存放變量得值，但是由于內(nèi)存空間是有限得，所以這就涉及到了內(nèi)存回收問(wèn)題了，當(dāng)一個(gè)變量值沒(méi)有用了（簡(jiǎn)稱垃圾），這種時(shí)候就應(yīng)該回收掉這個(gè)變量值得內(nèi)存空間。

二、那么什么是垃圾回收機(jī)制

垃圾回收機(jī)制（簡(jiǎn)稱GC）是Python解釋器自帶一種機(jī)，專門用來(lái)回收不可用的變量值所占用的內(nèi)存空間

三、為什么要用垃圾回收機(jī)制呢？

程序運(yùn)行過(guò)程中會(huì)申請(qǐng)大量的內(nèi)存空間，而對(duì)于一些無(wú)用的內(nèi)存空間如果不及時(shí)清理的話會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存使用殆盡（內(nèi)存溢出），導(dǎo)致程序崩潰，因此管理內(nèi)存是一件重要且繁雜的事情，而python解釋器自帶的垃圾回收機(jī)制把程序員從繁雜的內(nèi)存管理中解放出來(lái)。

四、垃圾回收機(jī)制的理解

1、堆區(qū)和棧區(qū)

在定義變量時(shí)，變量名與變量值都是需要存儲(chǔ)的，分別對(duì)應(yīng)內(nèi)存中的兩塊區(qū)域：堆區(qū)與棧區(qū)。

# 1、變量名與值內(nèi)存地址的關(guān)聯(lián)關(guān)系存放于棧區(qū)
# 2、變量值存放于堆區(qū)，內(nèi)存管理回收的則是堆區(qū)的內(nèi)容

2、直接引用和間接引用

直接引用指的是從棧區(qū)出發(fā)直接引用到的內(nèi)存地址。間接引用指的是從棧區(qū)出發(fā)引用到堆區(qū)后，再通過(guò)進(jìn)一步引用才能到達(dá)的內(nèi)存地址。

x=10 # 10這個(gè)值被變量x直接引用
list=[20,x] # 10這個(gè)值被列表list間接引用12

五、垃圾回收機(jī)制的原理分析

Python的GC模塊主要運(yùn)用了“引用計(jì)數(shù)”（reference counting）來(lái)跟蹤和回收垃圾。在引用計(jì)數(shù)的基礎(chǔ)上，還可以通過(guò)“標(biāo)記-清除”（mark and sweep）解決容器對(duì)象可能產(chǎn)生的循環(huán)引用的問(wèn)題，并且通過(guò)“分代回收”（generation collection）以空間換取時(shí)間的方式來(lái)進(jìn)一步提高垃圾回收的效率。

1、引用計(jì)數(shù)

變量值被變量名關(guān)聯(lián)得次數(shù)（包括間接引用和直接引用），一旦變量得引用計(jì)數(shù)得值變成0，占用內(nèi)存就會(huì)被回收。

2、引用計(jì)數(shù)得問(wèn)題以及解決方案

問(wèn)題一：循環(huán)引用

引用計(jì)數(shù)機(jī)制存在著一個(gè)致命的弱點(diǎn)，即循環(huán)引用（也稱交叉引用

list1=[111,]
list2=[222,]
list1.append(list2)
list2.append(list1)
print(list1,list2)
[111, [222, [...]]] [222, [111, [...]]]
#  list1和list2之間相互引用
#  list1=[111的內(nèi)存地址,list2的內(nèi)存地址]
#  list2=[222的內(nèi)存地址,list1的內(nèi)存地址]
x=10
list=[2,3,x]
print(list[2]) # 10
x=123
print(list[2]) # 10

這種時(shí)候一旦我們del list1，del list2，刪除列表的直接引用，只剩下list1和list2之間的相互引用，這樣引用計(jì)數(shù)不是0，內(nèi)存空間無(wú)法回收，并且無(wú)法去到list1和list2的值（就是垃圾），這種時(shí)候python引入了“標(biāo)記-清除” 與“分代回收”來(lái)分別解決引用計(jì)數(shù)的循環(huán)引用與效率低的問(wèn)題。

問(wèn)題二：標(biāo)記清除

容器對(duì)象（比如：list，set，dict，class，instance）都可以包含對(duì)其他對(duì)象的引用，所以都可能產(chǎn)生循環(huán)引用。而“標(biāo)記-清除”計(jì)數(shù)就是為了解決循環(huán)引用的問(wèn)題。標(biāo)記/清除算法的做法是當(dāng)應(yīng)用程序可用的內(nèi)存空間被耗盡的時(shí)，就會(huì)停止整個(gè)程序，然后進(jìn)行兩項(xiàng)工作，第一項(xiàng)則是標(biāo)記，第二項(xiàng)則是清除。

問(wèn)題三：效率問(wèn)題

基于引用計(jì)數(shù)的回收機(jī)制，每次回收內(nèi)存，都需要把所有對(duì)象的引用計(jì)數(shù)都遍歷一遍，這是非常消耗時(shí)間的，于是引入了分代回收來(lái)提高回收效率，分代回收采用的是用“空間換時(shí)間”的策略。

問(wèn)題四：分代回收

分代回收的核心思想是：在歷經(jīng)多次掃描的情況下，都沒(méi)有被回收的變量，gc機(jī)制就會(huì)認(rèn)為，該變量是常用變量，gc對(duì)其掃描的頻率會(huì)降低分代指的是根據(jù)存活時(shí)間來(lái)為變量劃分不同等級(jí)（也就是不同的代）

新定義的變量，放到新生代這個(gè)等級(jí)中，假設(shè)每隔1分鐘掃描新生代一次，如果發(fā)現(xiàn)變量依然被引用，那么該對(duì)象的權(quán)重（權(quán)重本質(zhì)就是個(gè)整數(shù)）加一，當(dāng)變量的權(quán)重大于某個(gè)設(shè)定得值（假設(shè)為3），會(huì)將它移動(dòng)到更高一級(jí)的青春代，青春代的gc掃描的頻率低于新生代（掃描時(shí)間間隔更長(zhǎng)），假設(shè)5分鐘掃描青春代一次，這樣每次gc需要掃描的變量的總個(gè)數(shù)就變少了，節(jié)省了掃描的總時(shí)間，接下來(lái)，青春代中的對(duì)象，也會(huì)以同樣的方式被移動(dòng)到老年代中。也就是等級(jí)（代）越高，被垃圾回收機(jī)制掃描的頻率越低

回收依然使用引用計(jì)數(shù)作為回收的依據(jù)

問(wèn)題五：分代回收的缺點(diǎn)

例如一個(gè)變量剛剛從新生代移入青春代，該變量的綁定關(guān)系就解除了，該變量應(yīng)該被回收，但青春代的掃描頻率低于新生代，這就到導(dǎo)致了應(yīng)該被回收的垃圾沒(méi)有得到及時(shí)地清理。

沒(méi)有十全十美的方案：

毫無(wú)疑問(wèn)，如果沒(méi)有分代回收，即引用計(jì)數(shù)機(jī)制一直不停地對(duì)所有變量進(jìn)行全體掃描，可以更及時(shí)地清理掉垃圾占用的內(nèi)存，但這種一直不停地對(duì)所有變量進(jìn)行全體掃描的方式效率極低，所以我們只能將二者中和。

綜上：

垃圾回收機(jī)制是在清理垃圾&釋放內(nèi)存的大背景下，允許分代回收以極小部分垃圾不會(huì)被及時(shí)釋放為代價(jià)，以此換取引用計(jì)數(shù)整體掃描頻率的降低，從而提升其性能，這是一種以空間換時(shí)間的解決方案目錄。

以上就是如何快速理解python的垃圾回收機(jī)制的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于你理解python的垃圾回收機(jī)制么的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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