Python 内存管理机制与内存泄漏防范

Python 内存管理机制与内存泄漏防范

一、Python 内存管理核心机制

1. 引用计数（主机制）

Python 通过引用计数跟踪对象被引用的次数，当引用归零时立即回收内存。

import sys

a = []  # 对象引用计数=1
b = a   # 引用计数+1 → 总计数=2
print(sys.getrefcount(a))  # 显示引用计数（临时+1）
del b    # 引用计数-1
del a    # 引用计数归零 → 内存回收

2. 标记-清除（处理循环引用）

解决容器对象的循环引用问题：

# 循环引用示例
list1 = []; list2 = []
list1.append(list2); list2.append(list1)

• 标记阶段：从根对象（全局变量、调用栈）出发标记可达对象
• 清除阶段：回收不可达对象

3. 分代回收（性能优化）

• 三代对象：0代（新对象）、1代（存活一次GC）、2代（存活多次GC）
• 回收频率：0代 > 1代 > 2代
• 阈值触发：当分配数 - 释放数 > 阈值时触发对应代GC

4. 内存池机制

• 小对象（<=256字节）使用专用内存池，避免频繁malloc/free
• 大对象直接使用系统malloc

二、常见内存泄漏场景

1. 循环引用 + 析构缺失

class Node:
    def __init__(self):
        self.parent = None
        self.children = []

# 泄漏示例
node1 = Node()
node2 = Node()
node1.children.append(node2)
node2.parent = node1  # 循环引用
del node1, node2      # 引用计数不为零，需依赖GC

解决方案：

# 方法1：手动打破循环
node1.children.clear()
node2.parent = None

# 方法2：使用weakref
import weakref
class Node:
    def __init__(self):
        self.parent = weakref.ref(None)  # 弱引用

2. 全局容器累积

cache = {
   }

def process_data(data):
    result = heavy_computation(data