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Python GC
对象
内存:
垃圾回收
传统的 GC
Debug memory leaks
Python GC
##Python 垃圾回收原理
对象
Python所谓的“一切皆对象”,实际上说的是:
python有一个Common Object Structures通用对象结构的东西,所有在内存中是PyObject和PyVarObject类型的,都会共享少量字段,如引用计数和指向相应类型对象的指针。
PyObject 此类型扩展出了所有的Python对象。它包含引用计数和指向相应类型对象的指针
PyVarObject 是对PyObject类型的扩展。添加了ob_size属性,并且仅用于具有length概念的对象
引用计数ob_refcnt原理
当为对象分配了新名称,将对象作为参数传递给函数,或将其放置在诸如元组或字典的数据结构中,引用计数会增加
当重新分配对对象的引用,对象的引用超出范围或删除对象时,引用计数也会减少
# 可以通过 sys 模块中下面的方法获取参数的引用计数
sys.getrefcount(a)
内存:
是一个堆
包含程序中使用的对象和其他数据结构
内存堆空间的分配和取消分配是通过Python内存管理器使用API函数管理的。
和其他语言不同,Python不一定会把内存释放回操作系统
Python解释器为小于512字节的对象提供了专用的对象分配器,从而保留了一些已分配的内存块,以备使用
对内存需做更深的研究
垃圾回收
python释放不再使用的内存,这项工作就称为垃圾回收。
何时回收:
当引用计数为0
引用计数的优点是原理简单、将消耗均摊到运行时;缺点是无法处理循环引用
三代垃圾收集器(目前只有三代)中的每一代都有一个阈值和一个计数器。计数器值为上次GC后对象分配数量-释放数量。当计数器超过该阈值,则触发这一代GC。内存释放过后仍存在的对象,将会移植到更老的一代。
分代回收可以处理引用计数无法处理的情况:循环引用,但是无法处理循环引用中的对象定义了__del__的情况
分代回收并不是实时工作,而是定期运行,每次回收会造成一定的卡顿
老一代的回收频率比新一代的低,而且新一代的回收更多。
循环引用示例:
>>> from ctypes import *
>>> class ObjRnt(Structure):
... _fields_ = [('refcnt',c_int)]
...
>>> l = []
>>> l.append(l)
>>> l_address = id(l)
>>> del(l)
>>> ObjRnt.from_address(l_address).refcnt
可以看出,如果del对象后,lst不可再被 Python 内部访问了,但是他的地址上来看,他的循环引用计数并不是0。更详细的Debug方法可以往下看
如果没有禁用垃圾回收,那么Python中的内存泄露有两种情况:
要么是对象被生命周期更长的对象所引用,比如global作用域对象;
要么是循环引用中存在__del__;
垃圾回收比较耗性能,解除循环引用,就可以禁用垃圾回收。解除循环引用的办法:
手动解除
使用weakref(弱引用)
wakref py3.6
传统的 GC
比如标记-清除或停止-复制的工作机制如下:
1.找出系统的根对象。包含全局环境(例如Python中的main模块)和堆栈上的对象
2.从这些对象中搜索并找到所有可到达的对象。找到的对象都是“活着的”
3.释放所有其他对象
其存在的问题很明显:与其说访问所有可以访问,并且“活着的”对象,不如尝试查找不可访问的对象。
所以,GC 的算法原理是这样的:
因为只有容器对象(如list,dict,class等;int,str不是容器对象)可能存在循环引用的情况。所以,我们只跟踪所有容器对象。具体来说使用了doubly linked lists的数据结构。
1.对容器对象添加了gc_refs字段和两个链接指针
2.将每一个容器对象的gc_refs设置为等于该对象的引用计数
3.找到每一个容器对象它所引用的容器对象,并减少所引用容器的gc_refs字段。
4.所有具有gc_refs字段大于1的容器对象,这些对象被外部容器对象集所引用,并且无法被释放,于是我们将这些对象移动到另一个集合
5.我们要释放的对象是,保留在原始集中的对象,而且仅由该集中的对象引用(即,它们无法从Python访问并且是垃圾)
算法的开销
最大的成本之一是每个容器对象需要三个额外的内存(上面原理中1.)
其次容器对象集的维护也是一个开销
Debug memory leaks
gc模块主要提供了禁用收集器,调整收集频率以及设置调试选项的功能,对收集器找到但无法释放的无法访问对象的访问。
objgraph模块可以用于定位内存泄漏
gc(garbage collector)是Python 标准库。功能:
可以开关gc、调整垃圾回收的频率、输出调试信息。gc模块是很多其他模块(比如objgraph)封装的基础。核心API:
gc.enable() 开启gc(默认情况下是开启的);
gc.disable() 关闭gc;
gc.isenabled() 判断gc是否开启;
gc.collect() 执行一次垃圾回收,不管gc是否处于开启状态都能使用
gc.set_threshold(th0[, th1[, th2]]) 设置垃圾回收阈值;
gc.get_threshold() 获得当前的垃圾回收阈值
gc.get_objects()返回所有被垃圾回收器(collector)管理的对象。只要python解释器运行起来,就有大量的对象被collector管理,因此,该函数的调用比较耗时!
gc.set_debug(flags) 设置调试选项 flags参数根据python版本有很大差异
gc.garbage 返回 unreachable 的 could not be freed (uncollectable 对象)