垃圾回收机制

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

生命周期、算法说明

垃圾回收机制负责回收堆区的的数据

引用计数

全局上有变量指向堆区的数据就是引用 ,如果无引用计数就会删除堆区上的数据

引用计数会有致命问题,就是嵌套引用(堆区上的属性指向另外一个堆区整体,反之也是)


标记清除

Python 中的垃圾回收机制

参考技术A

python采用的是 引用计数 机制为主, 标记-清除 分代收集(隔代回收) 两种机制为辅的策略。

python里每一个东西都是对象,它们的核心就是一个结构体:PyObject

PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的ob_refcnt就会增加,当引用它的对象被删除,它的ob_refcnt就会减少

引用计数为0时,该对象生命就结束了。

引用计数机制的优点:

1、简单

2、实时性:一旦没有引用,内存就直接释放了,不用像其他机制得等到特定时机。实时性还带来一个好处:处理回收内存的时间分摊到了平时。

引用计数机制的缺点:

1、维护引用计数消耗资源

2、循环引用

案例:

循环引用导致内存泄露

有三种情况会触发垃圾回收:

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

gc实践案例

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。

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,该对象存活下来,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。

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(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。 mark-sweepg 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。

以上是关于垃圾回收机制的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

垃圾回收机制与内存管理

JAVA垃圾回收机制的工作原理?

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Python的垃圾回收机制原理

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