剖析 Python 面试知识点（二）- 内存管理和垃圾回收机制

1.内存管理

Python 中一切皆对象，对象又可以分为可变对象和不可变对象。二者可以通过原地修改，如果修改后地址不变，则是可变对象，否则为不可变对象，地址信息可以通过id()进行查看。

>>> a = 10
>>> id(a)
4339392960
>>> a =11
>>> id(a)
4339392992
>>> a = [1, 2]
>>> id(a)
4342877192
>>> a.append(3)
>>> a
[1, 2, 3]
>>> id(a)
4342877192
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Python 有内存池机制，Pymalloc机制，用于对内存的申请和释放管理。先来看一下为什么有内存池：

当创建大量消耗小内存的对象时，c中频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片，致使效率降低。

内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。

查看源码，可以看到 Pymalloc 对于小的对象，Pymalloc会在内存池中申请空间，一般是少于256kb，如果是大的对象，则直接调用 new/malloc 来申请新的内存空间。

有了内存的创建，那就需要回收，垃圾回收机制，也是 Python 面试当中必问的一个知识点，接下来看看垃圾回收机制是什么？

2. 垃圾回收机制

垃圾回收机制，Python 采用 GC 作为自动内存管理机制，GC要做的有2件事，一是找到内存中无用的垃圾对象资源，二是清除找到的这些垃圾对象，释放内存给其他对象使用。

如何实现上述2点了，Python 采用了引用计数为主，标志清除和分代回收为辅助策略。

2.1 引用计数

查看源码，每一个对象，在源码里就是一个结构体表示，都会有一个计数字段.

typedef struct_object {
 int ob_refcnt;
 struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;
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PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少。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。

此算法的优点和缺点都是非常明显的：

优点：

简单
实时性：一旦没有引用，内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。

缺点:

需要额外的空间维护引用计数。
不能解决对象的循环引用。(主要缺点)

接下来说一下什么是循环引用:

A和B相互引用而且没有外部引用A与B中的任何一个。也就是对象之间互相应用，导致引用链形成一个环。

>>>>>>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1
>>>b['a'] = a  #A的引用计数增1
>>>del a #A的引用减 1，最后A对象的引用为 1
>>>del b #B的引用减 1, 最后B对象的引用为 1
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执行 del 后，A、B对象已经没有任何引用指向这两个对象，但是这两个对象各包含一个对方对象的引用，虽然最后两个对象都无法通过其它变量来引用这两个对象了，这对GC来说就是两个非活动对象或者说是垃圾对象。理论上是需要被回收的。按上面的引用计数原理，要计数为0才会回收，但是他们的引用计数并没有减少到零。因此如果是使用引用计数法来管理这两对象的话，他们并不会被回收，它会一直驻留在内存中，就会造成了内存泄漏（内存空间在使用完毕后未释放）。

为了解决对象的循环引用问题，Python 引入了标记清除和分代回收两种GC机制。

2.2 标记清除

标记清除主要是解决循环引用问题。

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。它分为两个阶段：第一阶段是标记阶段，GC会把所有的活动对象打上标记，第二阶段是把那些没有标记的对象非活动对象进行回收。那么GC又是如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象的呢？

对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，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（reachable）对象标记为活动对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。

在上图中，我们把小黑圈视为全局变量，也就是把它作为root object，从小黑圈出发，对象1可直达，那么它将被标记，对象2、3可间接到达也会被标记，而4和5不可达，那么1、2、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。

标记清除算法作为 Python 的辅助垃圾收集技术主要处理的是容器对象(container，上面讲迭代器有提到概念，可以点击此链接查看迭代器章节，比如list、dict、tuple等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。

Python 这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。

2.3 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容器对象。

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