Python 中的垃圾回收机制

GC作为现代编程语言的自动内存管理机制,专注于两件事:1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。GC彻底把程序员从资源管理的重担中解放出来,让他们有更多的时间放在业务逻辑上。但这并不意味着码农就可以不去了解GC,毕竟多了解GC知识还是有利于我们写出更健壮的代码。

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。

什么是循环引用?A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个,它们的引用计数虽然都为1,但显然应该被回收,例子:

recycle-refrence.jpg

在这个例子中程序执行完del语句后,A、B对象已经没有任何引用指向这两个对象,但是这两个对象各包含一个对方对象的引用,虽然最后两个对象都无法通过其它变量来引用这两个对象了,这对GC来说就是两个非活动对象或者说是垃圾对象,但是他们的引用计数并没有减少到零。因此如果是使用引用计数法来管理这两对象的话,他们并不会被回收,它会一直驻留在内存中,就会造成了内存泄漏(内存空间在使用完毕后未释放)。为了解决对象的循环引用问题,Python引入了标记-清除和分代回收两种GC机制。

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。

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。

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

参考:

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