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python 垃圾收集機制的實例詳解

2019-11-25 15:55:05
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供稿:網友

 python 垃圾收集機制的實例詳解

pythonn垃圾收集方面的內容如果要細講還是挺多的,這里只是做一個大概的概括

Python最主要和絕大多數時候用的都是引用計數,每一個PyObject定義如下:

#define PyObject_HEAD          /   Py_ssize_t ob_refcnt;        /   struct _typeobject *ob_type; typedef struct _object {   PyObject_HEAD } PyObject; 

每個pyobject都有一個refcnt來記錄他們自己的引用數,一旦引用數為0,就進行回收

引用計數的優點在于實時性,一旦沒有其他對象引用了,就能立馬進行回收,看起來十分不錯,但為什么好多語言都沒有采用該方案,因為引用計數有一個致命的缺點,無法解決循環引用問題,比如:

a = [] b = [] a.append(b) b.append(a) 

其實并沒有其他變量引用a,b那么他們實際上應該被回收掉,但由于相互引用的關系,他們的引用數都為1,無法被回收。

在python中,相互引用的問題僅僅存在與容器里面,例如list,dictionary,class,instance。為了解決該問題,python引入了標記――清除和分代――回收另外兩種機制。

事實上,python中的容器并沒有之前講的那么簡單,在pyobject_head之前,還有一個PyGC_head,也就是專門用來處理容器的循環引用問題的。

typedef union _gc_head {   struct {     union _gc_head *gc_next;     union _gc_head *gc_prev;     Py_ssize_t gc_refs;   } gc;   long double dummy; /* force worst-case alignment */ } PyGC_Head; 

所有創建的容器類的對象都會被記錄到可收集對象鏈表中,通過上面的結構我們可以知道其實是構建了一個雙向鏈表,這樣我們就可以來跟蹤所有可能產生循環引用的情況了。而像int,string等簡單的不是容器類型的,只要引用技術為0,就會被回收。但是如果頻繁的malloc和free會嚴重影響效率,所以python采用了大量的對象池來提高效率。

標記――清除包括了垃圾回收的兩個方面:(1)尋找可以回收的對象(2)回收對象,python中的標記會從root object開始,遍歷所有容器類對象,查找出可以通過引用來到達的一些對象,把他們放到由reachable維護的鏈表中,對于不能到達的放到unbreachable維護的鏈表中,此過程結束之后,對unreachable里面的元素進行回收即可。

那么如何對應之前循環引用的情況呢?python里面會產生一個有效的引用數,存在gc.gc_refs里面,像上面的a,b真實引用數為1,但有效的引用數為0(循環中的引用數都減1),由于不能直接改pyobjec里面的refcnt,否則會產生一系列問題,我們可以將有效的引用數記到gc.gc_refs里面,那么a,b 的真實有效引用數都為0,所以他們可以被回收。

下面是另外一種情況:

a = [] b = [] c = a a.append(b) b.append(a) 

這里ab也是循環引用,但是多了c來引用a,通過計算循環中的有效引用計數可得a的引用數為1,b的引用數為0,看起來b應該被回收,但實際上因為a是不可被回收的,a又引用了b,所以b也會被放入在reachable鏈表中,不被回收,其gc.gc_refs還是會被置1的。

另外一種分代回收,是說內存中有的對象會頻繁的malloc和free,有的則比較長久,如果一個對象經過多次垃圾收集和清除之后還存在的話,那么我們就可以認為,這個對象是長時間有用的,不用去頻繁檢測回收它。python中分為3代,分別是3個鏈表維護,0代最多維護700個對象,1代10個,2代10個,如果對象超過這個數了,就會調用標記――清除算法來進行回收。可以想到,0代的對象經過一段時間后會到1代2代中去,然后對它們的檢測回收會相比于0代的不那么頻繁了

要注意的是,python主要的機制還是引用技術,標記――清除和分代收集只是為了彌補引用計數的缺點而添加的,也就是說,后兩者基本只在容器類的循環引用上能發揮作用

以上就是python 垃圾收集機制的實例詳解,如有疑問請留言或者到本站社區交流討論,感謝閱讀,希望能幫助到大家,謝謝大家對本站的支持!

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