python——垃圾回收机制

python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略。

引用计数

• Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。
• 『引用计数法』的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1，一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。
• 它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”，因此，也有很多语言比如Java并没有采用该算法做来垃圾的收集机制。

import sys
class A():
    def __init__(self):
        '''初始化对象'''
        print('object born id:%s' %str(hex(id(self))))

def f1():
    '''循环引用变量与删除变量'''
    while True:
        c1=A()
        del c1

def func(c):
    print('obejct refcount is: ',sys.getrefcount(c)) #getrefcount()方法用于返回对象的引用计数

if __name__ == '__main__':
   #生成对象
    a=A()
    func(a)
   
    #增加引用
    b=a
    func(a)

    #销毁引用对象b
    del b
    func(a)

'''
结果输出
'''
object born id:0x2b32cf0c2b0
obejct refcount is:  4
obejct refcount is:  5
obejct refcount is:  4

导致引用计数+1的情况

- 对象被创建，例如a=23
- 对象被引用，例如b=a
- 对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
- 对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]

导致引用计数-1的情况

- 对象的别名被显式销毁，例如del a
- 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
- 一个对象离开它的作用域，例如f函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）
- 对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象

循环引用导致内存泄露

（内存泄漏（Memory Leak）是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放，造成系统内存的浪费，导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。）

def f2():
    '''循环引用'''
    while True:
        c1=A()
        c2=A()
        c1.t=c2
        c2.t=c1
        del c1
        del c2

'''
结果输出
'''
d:0x1266410ca58
object born id:0x1266410c240
object born id:0x1266410c9e8
object born id:0x1266410c320
object born id:0x1266410c278
object born id:0x1266410c0f0
object born id:0x1266410c3c8
object born id:0x1266410c518
object born id:0x1266410c588
object born id:0x1266309d9e8
object born id:0x1266309da58
object born id:0x1266309d898

• 创建了c1，c2后，这两个对象的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，引用计数变成2.
• 在del c1后，内存c1的对象的引用计数变为1，由于不是为0，所以c1的对象不会被销毁,同理，在del c2后也是一样的。
• 虽然它们两个的对象都是可以被销毁的，但是由于循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。

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那些容器对象

垃圾回收

有三种情况会触发垃圾回收：

- 调用gc.collect(),需要先导入gc模块。
- 当gc模块的计数器达到阀值的时候。
- 程序退出的时候。

gc模块

gc模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。

常用函数：

1、gc.set_debug(flags) 设置gc的debug日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK

2、gc.collect([generation])
显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查第一代的对象，1代表检查一，二代的对象，2代表检查一，二，三代的对象，如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。返回不可达（unreachable objects）对象的数目。

3、gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
设置自动执行垃圾回收的频率。

4、gc.get_count() 获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表

gc模块的自动垃圾回收机制

必须要import gc模块，并且is_enable()=True才会启动自动垃圾回收。
这个机制的主要作用就是发现并处理不可达的垃圾对象。
垃圾回收=垃圾检查+垃圾回收

在Python中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在创建的时候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾检查中，改对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中。

gc模块里面会有一个长度为3的列表的计数器，可以通过gc.get_count()获取。

def gc_count():
    '''垃圾自动回收'''
    print(gc.get_count())
    a=A()
    print(gc.get_count())
    del a
    print(gc.get_count())

(692, 8, 6)
object born id:0x22aa4ffd898
(694, 8, 6)
(693, 8, 6)

• 692指距离上一次一代垃圾检查，Python分配内存的数目减去释放内存的数目，注意:是内存分配，而不是引用计数的增加。
• 8指距离上一次二代垃圾检查，一代垃圾检查的次数。
• 6是指距离上一次三代垃圾检查，二代垃圾检查的次数。

自动回收阈值

gc模快有一个自动垃圾回收的阀值，即通过gc.get_threshold函数获取到的长度为3的元组，例如(700,10,10)
每一次计数器的增加，gc模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目，如果是，就会执行对应的代数的垃圾检查，然后重置计数器

注意：
如果循环引用中，两个对象都定义了__del__方法，gc模块不会销毁这些不可达对象，因为gc模块不知道应该先调用哪个对象的__del__方法，所以为了安全起见，gc模块会把对象放到gc.garbage中，但是不会销毁对象。

标记清除

『标记清除（Mark—Sweep）』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一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance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。不过，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。

reference

http://www.cnblogs.com/Xjng/p/5128269.html.
https://foofish.net/python-gc.html.