分析python垃圾回收机制原理分析python垃圾回收机制原理

引用计数

引用计数案例
导致引用计数 +1 的情况
导致引用计数-1 的情况
循环引用导致内存泄露

分代回收

垃圾回收

gc 模块

常用函数：

引用计数

Python 语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早 George E. Collins 在 1960 的时候首次提出，50 年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。
引用计数法的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，对象占用的内存空间将被释放。
它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，不过最主要的问题是它不能解决对象的 “循环引用”，因此，也有很多语言比如 Java 并没有采用该算法做来垃圾的收集机制。

引用计数案例

import sysclass A():def __init__(self):'''初始化对象'''print('object born id:%s' %str(hex(id(self))))def f1():'''循环引用变量与删除变量'''while True:c1=A()del c1def func(c):print('obejct refcount is: ',sys.getrefcount(c)) #getrefcount()方法用于返回对象的引用计数if __name__ == '__main__':#生成对象a=A()# 此时为1#del a# 如果del，下一句会报错， = 0，被清理print('obejct refcount is: ', sys.getrefcount(a)) # 此时为2 getrefcount是一个函数 +1func(a)#增加引用b=afunc(a)#销毁引用对象bdel bfunc(a)

执行结果：

object born id:0x7f9abe8f2128
obejct refcount is:2
obejct refcount is:4
obejct refcount is:5
obejct refcount is:4

导致引用计数 +1 的情况
对象被创建，例如 a=23
对象被引用，例如 b=a
对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]

导致引用计数-1 的情况
对象的别名被显式销毁，例如del a
对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
一个对象离开它的作用域，例如 f 函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）
对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象

循环引用导致内存泄露

def f2():'''循环引用'''while True:c1=A()c2=A()c1.t=c2c2.t=c1del c1del c2

执行结果

id:0x1feb9f691d0
object born id:0x1feb9f69438
object born id:0x1feb9f690b8
object born id:0x1feb9f69d68
object born id:0x1feb9f690f0
object born id:0x1feb9f694e0
object born id:0x1feb9f69f60
object born id:0x1feb9f69eb8
object born id:0x1feb9f69128
object born id:0x1feb9f69c88
object born id:0x1feb9f69470
object born id:0x1feb9f69e48
object born id:0x1feb9f69ef0
object born id:0x1feb9f69dd8
object born id:0x1feb9f69e10
object born id:0x1feb9f69ac8
object born id:0x1feb9f69198
object born id:0x1feb9f69cf8
object born id:0x1feb9f69da0
object born id:0x1feb9f69c18
object born id:0x1feb9f69d30
object born id:0x1feb9f69ba8
...

创建了c1，c2后，这两个对象的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，引用计数变成2.
在del c1后，内存c1的对象的引用计数变为1，由于不是为0，所以c1的对象不会被销毁,同理，在del c2后也是一样的。
虽然它们两个的对象都是可以被销毁的，但是由于循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。

分代回收

分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python 将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python 将内存分为了 3“代”，分别为年轻代（第 0 代）、中年代（第 1 代）、老年代（第 2 代），他们对应的是 3 个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。
新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python 垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。
同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为 Python 的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象

垃圾回收有三种情况会触发垃圾回收：
1.调用gc.collect(),需要先导入gc模块。
2.当gc模块的计数器达到阀值的时候。
3.程序退出的时候。

gc 模块 gc 模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而 gc 模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。

常用函数：

gc.set_debug(flags) 设置 gc 的 debug 日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK
gc.collect([generation])
显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查第一代的对象，1代表检查一，二代的对象，2代表检查一，二，三代的对象，如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传 2。返回不可达（unreachable objects）对象的数目。
gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]) 设置自动执行垃圾回收的频率。
gc.get_count() 获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为 3 的列表

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