垃圾回收机制

垃圾回收机制

    垃圾回收机制(Garbage Collection:GC)基本是所有高级语言的标准配置之一了。在一定程度上,能优化编程语言的数据处理效率和提高编程软件开发软件的安全性能。
    在 PYTHON 中的垃圾回收机制主要是以引用计数为主要手段,以标记清除和分代回收机制作为辅助操作手段,完成对内存中无效数据的自动管理操作的!

引用计数

    引用计数[Reference Counting:RC]是 PYTHON 中的垃圾回收机制的核心操作算法。该算法最早是 George E.Collins 在 1960 年首次提出的,并在大部分高级语言中沿用至今,是很多高级语言的垃圾回收核心算法之一

(1) 什么是引用计数
    引用计数算法的核心思想是:当一个对象被创建或者拷贝时,引用计数就会+1,当这个对象的多个引用变量,被销毁一个时该对象的引用计数就会-1,如果一个对象的引用计数为 0 则表示该对象已经不被引用,就可以让垃圾回收机制进行清除并释放该对象占有的内存空间了。
    引用计数算法的优点是:操作简单,实时性能优秀,能在最短的时间获得并运算对象引用数.
    引用计数算法的缺点是:为了维护每个对象的引用计数操作算法,PYTHON 必须提供和对象对等的内存消耗来维护引用计数,这样就在无形中增加了内存负担;同时引用计数对于循环 应用/对象之间的互相引用,是无法进行引用计数操作的,所以就会造成常驻内存的情况。

(2) PYTHON 中的引用计数
    PYTHON是一个面向对象的弱类型语言,所有的对象都是直接或者间接继承自object类型, object 类型的核心其实就是一个结构体对象。

typedef struct_object {
    int ob.refcnt;
    struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;

    在这个结构体中,ob_refcnt就是对象的引用计数,当对象被创建或者拷贝时该计数就会增加1,当对象的引用变量被删除时,该计数就会减少1,当引用计数为0时,对象数据就会被回收释放。在python中,可以通过下面的方式获取一个对象的引用计数:

import sys
sys.getrefcount(对象名)

代码示例:


垃圾回收机制_第1张图片
引用计数代码示例

标记清除

    PYTHON中的标记清除机制主要是针对可能产生循环引用的对象进行的检测机制。在python中的基本不可变类型,如:PyIntObject,PyStringObject等对象的内部不会内聚其他对象的引用,所以不会产生循环引用,一般情况下循环引用总是发生在其他可变对象的内部属性中,如list,dict,class等等,使得该方法消耗的资源和程序中可变对象的数量息息相关!

    标记清除算法核心思想:首先找到PYTHON中的一批根节点对象,如object对象,通过根节点对象可以找到他们指向的子节点对象,如果搜索过程中这个指向是从上往下的指向,那么表示这个对象是可达的,否则该对象是不可达的,可达部分的对象在程序中需要保留下来,不可达部分的对象在程序中是不需要保留的。
对于如下代码:

class A:
    pass
class B:
    pass
a = A()
b = B()
a.bb = b
b.aa = a
垃圾回收机制_第2张图片
代码运行结果

如果代码中执行了

del a
del b

    我们会发现,对象A()和对象B()依然有指向引用他们,如果是之前的引用计数方式明显区分不了这样的对象是否应该删除,但是标记清楚的方式就可以标记出来对象A()和对象B()是不可达对象,不需要保留,直接删除即可!


垃圾回收机制_第3张图片
标记清除(红色部分的引用被删除)

分代回收

    PYTHON中的分代回收机制是一种通过空间换取时间效率的做法,PYTHON内部处理机制定义了三个不同的链表数据结构[第零代(年轻代),第1代(中年代),第2代(老年代)]。PYTHON为了提高执行效率,将垃圾回收机制进行了阈值限定,0代链表中的垃圾回收机制执行最为密集,其次是1代,最后是2代。
    PYTHON定义的这三个链表,主要是针对我们在程序中创建的对象,首先会添加到0代链表:


垃圾回收机制_第4张图片

    随后0代链表数量达到一定的阈值之后,出发GC算法机制,对0代对象进行符合规则的引用计数运算,避免出现对象的延迟或过早释放。


垃圾回收机制_第5张图片

    最终,触发GC机制将已经没有引用指向的对象进行回收,并将有引用指向的对象移动到第1代对象链表中;第1代对象链表的对象,就是比第0代对象链表中的对象可能存活更久的对象,GC阈值更大,检测频率更慢,以提高程序执行效率。
垃圾回收机制_第6张图片

    以此类推,直到一部分对象存活在第2代对象链表中,对象周期较长的可能会跟程序的生命周期一样。

备注:
弱代假说:程序中年轻的对象往往死的更快,年老的对象往往存活更久

垃圾回收处理

对PYTHON中的垃圾回收机制有了一定的了解之后,我们针对垃圾回收机制的代码进行测试。
PYTHON中的gc模块提供了垃圾回收处理的各项功能机制,必须引入进去才能使用:

模块引入
import gc
设置 gc 的 debug 日志,一般为 gc.DEBUG_LEAK
gc.set_debug(flags)
显式进行垃圾回收处理,可以输入参数,参数表示回收的对象代数,0 表示只检查第 0 代对象,1 表示检查第 0、1 代对象,2 表示检查 0、1、2 代对象,如果不传递参数,执行 FULL COLLECT,也就是默认传递 2
gc.collect([generation])
设置执行垃圾回收机制的频率
gc.set_threshold(threshold0 [,threshold2 [,threshold3]])
获取程序对象引用的计数器
gc.get_count()
获取程序自动执行 GC 的引用计数阈值
gc.get_threshold()

以上是 PYTHON 中垃圾回收机制的基本操作,在程序开发过程中需要注意:
⚫ 项目代码中尽量避免循环引用
⚫ 引入 gc 模块,启用 gc 模块自动清理循环引用对象的机制
⚫ 将需要长期使用的对象集中管理,减少 GC 资源消耗
⚫ gc模块处理不了重写del方法导致的循环引用,如果一定要添加该方法,需要显式调用 gc模块的garbage中对象的del方法进行处理。

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