Python中的垃圾回收机制实例
这篇文章将为大家详细讲解有关Python中的垃圾回收机制实例，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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1. 引用计数器
1.1 环状双向链表 refchain
在python程序中创建的任何对象都会放在refchain链表中。
#define PyObject_HEAD PyObject ob_base; #define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base; // 宏定义，包含 上一个、下一个，用于构造双向链表用。（放到refchain链表中时要用到） #define _PyObject_HEAD_EXTRA \ struct _object *_ob_next; \ struct _object *_ob_prev;
name = "阿玮" age = 18 hobby = ["健身", "美女"]
内部会创建一些数据 [ 上一个对象、下一个对象、类型、引用个数 ] name = "阿玮" new = name # 引用个数变成2 内部会创建一些数据 [ 上一个对象、下一个对象、类型、引用个数、val=18 ] age = 18 内部会创建一些数据 [ 上一个对象、下一个对象、类型、引用个数、items=元素、元素个数 ] hobby = ["健身", "美女"]
#define PyObject_HEAD PyObject ob_base;
#define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base;
// 宏定义，包含 上一个、下一个，用于构造双向链表用。（放到refchain链表中时要用到）
#define _PyObject_HEAD_EXTRA \
struct _object *_ob_next; \
struct _object *_ob_prev;
typedef struct _object {
_PyObject_HEAD_EXTRA; // 用于构造双向链表
Py_ssize_t ob_refcnt; // 引用计数器
struct _typeobject *ob_type; // 数据类型
} PyObject;
typedef struct {
PyObject ob_base; // PyObject对象
Py_ssize_t ob_size; // Number of items in variable part，即：元素个数
} PyVarObject;在C源码中如何体现每个对象中都有的相同的值：PyObject结构体（4个值）。
有多个元素组成的对象：PyObject结构体（4个值）+ ob_size = PyVarObject。
1.2 类型封装结构体
float类型
typedef struct {
PyObject_HEAD;
double ob_fval;
};
data = 3.14;
内部会创建：
_ob_next = refchain中的下一个对象
_ob_prev = refchain中的上一个对象
ob_refcnt = 1
ob_type = float
ob_fval = 3.14int类型
struct _longobect {
PyObject_VAR_HEAD;
digit ob_dit[1];
};
/* Long (arbitrary precision) integer object interface */
typedef struct _longobject PyLongObject; /* Revealed in longintrepr.h */list类型
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD;
PyObject ** ob_item;
Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;tuple类型
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD;
PyObject *ob_item[1];
} PyTupleObject;dict类型
typedef struct {
PyObject_HEAD;
Py_ssize_t ma_used;
PyDictKeyObject *ma_keys;
PyObject **ma_values;
} PyDictObject;1.3 引用计数器
v1 = 3.14 v2 = 999 v3 = (1,2,3)
当python程序运行时，会根据数据类型的不同找到其结构体，根据结构体中的字段来进行创建相关的数据，然后将对象添加到refchain双向链表中。
在C源码中有两个关键的结构体：PyObject、PyVarObject。
每个对象中有 ob_refcnt 就是引用计数器，值默认为1，当有其他变量引用这个对象时，引用计数器就会发生变化。
引用
a = 99999 b = a # 此时 99999 这个对象引用计数器的值为2 ''' 下面情况会导致引用计数器+1： 1.对象被创建，如 a = 2 2.对象被引用，如 b = a 3.对象被作为参数，传入到一个函数中 4.对象作为一个元素，存储在容器中 可以通过sys包中的getrefcount()来获取一个名称所引用的对象当前的引用计数器的值（注意这里getrefcount()本身会使得引用计数器+1） '''
删除引用
a = 99999 b = a # b变量删除，b对应对象的引用计数器-1 def b # a变量删除，a对应对象的引用计数器-1 ''' 下面情况会导致引用计数器-1： 1.变量被显示销毁 del 2.变量被赋予新的对象 3.一个对象离开它的作用域 4.对象所在的容器被销毁或从容器中删除对象 ''' # 当一个对象的引用计数器为0时，意味着没有人再使用这个对象了，这个对象就是垃圾，垃圾回收。 # 回收：1.对象从rechain链表移出。2.将对象销毁，内存归还。
1.4 循环引用问题
由于 v1 指向的对象引用了 v2，v2 指向的对象也引用了 v1，当将 v1、v2 两个变量删除时，虽然引用计数器会减1，但是两个对象间还存在循环引用，而此时已经没有变量能去指向它们，这两个对象就会在内存中常驻无法处理。
2. 标记清除
目的：为了解决引用计数器循环引用的问题。
实现：在python的底层再维护一个链表，链表中专门放哪些可能存在循环应用的对象（容器类对象：list、tuple、dict、set）。
在Python内部某种情况下触发，会去扫描可能存在循环引用的链表中的每个元素，检查是否有循环引用，如果有则让双方的引用计数器-1；如果是0则垃圾回收。
2.1 标记阶段
遍历所有对象，如果是可达的（reachable），也就是还有对象引用它，那么就将该对象标记为可达
该阶段从某个对象开始扫描（而不是从变量），如果变量A引用了变量B，则将变量B的引用计数器-1（指的是gc_ref），然后扫描变量B
如图所示，link1、link2、link3形成了一个引用环，link4自引用。从link1开始扫描，link1引用了link2，则link2的gc_ref-1，接着扫描link2…
像这也将链表中所有对象考察一遍后，两个链表中的对象ref_count和gc_ref，这一步操作就相当于解除了循环引用对引用计数器的影响
如果gc_ref为0，则将对象标记为 GC_TENTATIVELY_UNREACHABLE，并且被移至”Unreachable“链表中，如下图link3、link4（我觉得link2应该也是）
如果gc_ref不为0，那么这个对象会被标记为可达的GC_REACHABLE，同时当gc发现有一个节点是可达的，那么它会递归式的从该节点触发将所有可达的节点标记为GC_REACHABLE，这样把link2、link3救回来
2.2 清除阶段
将被标记成 GC_UNREACHABLE 的对象销毁，内存归还（也就是Unreachable链表中的对象）
2.3 标记清除的问题
在标记清除算法开始后，会暂停整个应用程序，等待标记清除结束后才会恢复应用的运行，且对循环引用的扫描代价大，每次扫描耗时可能很久
3. 分代回收
将可能存在循环引用的对象维护成3个链表：
0代：0代中对象个数达到700个扫描一次
1代：0代扫描10次，则1代扫描一次
2代：1代扫描10次，则2代扫描一次
4. 小结
在python中维护了一个refchain的双向环状链表，这个链表中存储程序创建的所有对象，每种类型的对象都有一个ob_refcnt引用计数器的值，当引用计数器变为0时会进行垃圾回收（对象销毁、refchain中移出）。
但是，在python中对于那些可以有多个元素组成的对象可能会存在循环引用的问题，为了解决这个问题，python又引入了标记清除和分代回收，在其内部维护了4个链表，分别为：
refchain
2代
1代
0代
在源码内部，当达到各自的阈值时，就会触发扫描链表进行标记清除的动作（有循环引用则各自-1）。But，源码内部在上述流程中提出了优化机制。
关于Python中的垃圾回收机制实例就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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