一文读懂Python垃圾回收机制收藏版

Posted 走召大爷

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了一文读懂Python垃圾回收机制收藏版相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

得益于Python的自动垃圾回收机制,在Python中创建对象时无须手动释放。这对开发者非常友好,让开发者无须关注低层内存管理。但如果对其垃圾回收机制不了解,很多时候写出的Python代码会非常低效。

垃圾回收算法有很多,主要有:引用计数标记-清除分代收集等。

python中,垃圾回收算法以引用计数为主,标记-清除分代收集两种机制为辅。

1 引用计数

1.1 引用计数算法原理

引用计数原理比较简单:

  1. 每个对象有一个整型的引用计数属性。用于记录对象被引用的次数。
  2. 例如对象A,如果有一个对象引用了A,则A的引用计数+1
  3. 当引用删除时,A的引用计数-1
  4. A的引用计数为0时,即表示对象A不可能再被使用,直接回收。

Python中,可以通过sys模块的getrefcount函数获取指定对象的引用计数器的值,我们以实际例子来看。

import sys

class A():
    def __init__(self):
        pass
        
a = A()
print(sys.getrefcount(a))

运行上面代码,可以得到输出结果为2

1.2 计数器增减条件

上面我们看到,创建一个A对象,并将对象赋值给a变量后,对象的引用计数器值为2。那么什么时候计数器会+1,什么时候计数器会-1呢?

1.2.1 引用计数+1的条件

  • 对象被创建,如A()
  • 对象被引用,如a=A()
  • 对象作为函数的参数,如func(a)
  • 对象作为容器的元素,如arr=[a,a]

1.2.2 引用计数-1的条件

  • 对象被显式销毁,如del a
  • 变量重新赋予新的对象,例如a=0
  • 对象离开它的作用域,如func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。

1.2.3 代码实战

为了更好的理解计数器的增减,我们运行实际代码,一目了然。

import sys
 
class A():

    def __init__(self):
        pass
 
print("创建对象 0 + 1 =", sys.getrefcount(A()))

a = A()
print("创建对象并赋值 0 + 2 =", sys.getrefcount(a))

b = a
c = a
print("赋给2个变量 2 + 2 =", sys.getrefcount(a))

b = None
print("变量重新赋值 4 - 1 =", sys.getrefcount(a))

del c
print("del对象 3 - 1 =", sys.getrefcount(a))

d = [a, a, a]
print("3次加入列表 2 + 3 =", sys.getrefcount(a))


def func(c):
    print('传入函数 1 + 2 = ', sys.getrefcount(c))
func(A())

输出结果如下:

创建对象 0 + 1 = 1
创建对象并赋值 0 + 2 = 2
赋给2个变量 2 + 2 = 4
变量重新赋值 4 - 1 = 3
del对象 3 - 1 = 2
3次加入列表 2 + 3 = 5
传入函数 1 + 2 =  3

1.3 引用计数的优点与缺点

1.3.1 引用计数优点

  • 高效、逻辑简单,只需根据规则对计数器做加减法。
  • 实时性。一旦对象的计数器为零,就说明对象永远不可能再被用到,无须等待特定时机,直接释放内存。

1.3.2 引用计数缺点

  • 需要为对象分配引用计数空间,增大了内存消耗。
  • 当需要释放的对象比较大时,如字典对象,需要对引用的所有对象循环嵌套调用,可能耗时比较长。
  • 循环引用。这是引用计数的致命伤,引用计数对此是无解的,因此必须要使用其它的垃圾回收算法对其进行补充。

2 标记-清除

上一小节提到,引用计数算法无法解决循环引用问题,循环引用的对象会导致大家的计数器永远都不会等于0,带来无法回收的问题。

标记-清除算法主要用于潜在的循环引用问题,该算法分为2步:

  1. 标记阶段。将所有的对象看成图的节点,根据对象的引用关系构造图结构。从图的根节点遍历所有的对象,所有访问到的对象被打上标记,表明对象是“可达”的。
  2. 清除阶段。遍历所有对象,如果发现某个对象没有标记为“可达”,则就回收。

以具体代码示例说明:

class A():
    def __init__(self):
        self.obj = None
 
def func():
    a = A()
    b = A()
    c = A()
    d = A()

    a.obj = b
    b.obj = a
    return [c, d]

e = func()

上面代码中,a和b相互引用,e引用了c和d。整个引用关系如下图所示:

如果采用引用计数器算法,那么a和b两个对象将无法被回收。而采用标记清除法,从根节点(即e对象)开始遍历,c、d、e三个对象都会被标记为可达,而a和b无法被标记。因此a和b会被回收。

这是读者可能会有疑问,为什么确定根节点是e,而不会是a、b、c、d呢?这里就有讲究了,什么样的对象会被看成是根节点呢?一般而言,根节点的选取包括(但不限于)如下几种:

  • 当前栈帧中的本地变量表中引用的对象,如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、 局部变量、 临时变量等。
  • 全局静态变量

3 分代收集

3.1 分代收集原理

在执行垃圾回收过程中,程序会被暂停,即stop-the-world。这里很好理解:你妈妈在打扫房间的时候,肯定不允许你在房间内到处丢垃圾,要不然永远也无法打扫干净。

为了减少程序的暂停时间,采用分代回收(Generational Collection)降低垃圾收集耗时。

分代回收基于这样的法则:

  1. 接大部分的对象生命周期短,大部分对象都是朝生夕灭。
  2. 经历越多次数的垃圾收集且活下来的对象,说明该对象越不可能是垃圾,应该越少去收集。

Python中,对象一共有3种世代:G0,G1,G2

  1. 对象刚创建时为G0
  2. 如果在一轮GC扫描中存活下来,则移至G1,处于G1的对象被扫描次数会减少。
  3. 如果再次在扫描中活下来,则进入G2,处于G1的对象被扫描次数将会更少。

3.2 触发GC时机

当某世代中分配的对象数量与被释放的对象之差达到某个阈值的时,将触发对该代的扫描。当某世代触发扫描时,比该世代年轻的世代也会触发扫描。

那么这个阈值是多少呢?我们可以通过代码查看或者修改,示例代码如下

import gc
threshold = gc.get_threshold()
print("各世代的阈值:", threshold)

# 设置各世代阈值
# gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]])
gc.set_threshold(800, 20, 20)

输出结果如下:

各世代的阈值: (700, 10, 10)

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