Python垃圾回收机制：引用计数、标记清除与分代回收详解

Python垃圾回收机制概述

引用计数

在Python的底层实现中，每个对象均对应一个特定的结构体，该结构体内包含一个用于记录引用数量的字段。

typedef struct_object {
  int ob_refcnt;
  struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;

PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是作为引用计数。当一个对象有了新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，引用它的对象被删除时则减少。一旦对象的引用计数为0，该对象所占用的内存空间会立即被释放，对象随之被回收。

引用计数原理及优缺点

优点

• 实现逻辑简单，易于理解和使用。
• 具备实时性优势，一旦对象不再被任何变量引用，其内存会立即被释放，无需等待特定的回收周期。

缺点

• 需要额外的存储空间来维护引用计数字段，增加了内存开销。
• 无法有效解决对象之间的循环引用问题，可能导致内存泄露。

对象的循环引用 循环引用是指两个或多个对象相互持有对方的引用，且没有外部变量引用其中任何一个，导致引用链形成一个闭环。

>>> a = {}    # 对象a的引用计数为1
>>> b = {}    # 对象b的引用计数为1
>>> a['b'] = b  # b的引用计数增加1
>>> b['a'] = a  # a的引用计数增加1
>>> del a     # a的引用计数减少1，最后a的引用为1
>>> del b     # b的引用计数减少1，最后b的引用为1

在执行完del操作之后，没有任何引用指向a、b对象，但是由于这两个对象各自包含一个对对方的引用，所以引用计数始终保持在1。

按照引用计数中内存回收的原理，由于a和b的计数不为0，所以在使用引用计数法进行内存管理的时候这两个对象不会被回收，它们会一直驻留在内存中，造成内存泄露。

标记清除算法解决循环引用

标记清除

标记清除机制主要用于解决循环引用问题，是Python垃圾回收系统的重要组成部分。

标记清除算法是一种基于追踪回收(tracing GC)技术实现的垃圾回收算法。主要分为两个阶段：

• 标记阶段，GC会将所有的活动对象打上标记
• 对那些没有打上标记的非活动对象进行回收

区分活动对象与非活动对象

对象之间通过引用即指针连接在一起，构成一个有向图，对象就是这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象(root object)出发，沿着有向边遍历对象，可达的对象会被标记为活动对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。

根对象一般是全局变量、调用栈、寄存器等。

适用范围

标记清除算法作为Python辅助的垃圾收集技术，主要处理的是容器对象，因为对于字符串、数值对象等，不可能造成循环引用的问题，Python会使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。

对于标记清除算法来说，有一个比较明显的缺点：为了清除非活动对象，需要扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也需要扫描所有对象。

分代回收机制优化性能

分代回收

分代回收是一种以空间换时间的操作方式，建立在标记清除技术的基础之上，也是Python辅助的垃圾收集技术，主要用于处理容器对象。

Python会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，主要会被分为3代：年轻代。中年代和老年代，它们会对应3个链表，对应的垃圾收集频率随着对象存活时间的增大而减小。

新创建的对象都会被分配在年轻代，当年轻代链表总数达到上限时，会触发Python的垃圾回收机制，对可回收对象进行回收，而那些不可回收的对象会被移到中年代去。依此类推，老年代对象是存活时间最久的对象，甚至有可能存活在整个系统的生命周期内。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持本站。