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    Python的內存管理機制

       

    什么是內存管理器(what)

    Python作為一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言,與大多數編程語言不同,Python中的變量無需事先申明,變量無需指定類型,程序員無需關心內存管理,Python解釋器給你自動回收。開發人員不用過多的關心內存管理機制,這一切全部由python內存管理器承擔了復雜的內存管理工作。

    內存不外乎創建和銷毀兩部分,本文將圍繞python的內存池和垃圾回收兩部分進行分析。

    Python 內存池

    1.為什么要引入內存池(why)

    當創建大量消耗小內存的對象時,頻繁調用 new/malloc 會導致大量的內存碎片,致使效率降低。內存池的作用就是預先在內存中申請一定數量的,大小相等的內存塊留作備用,當有新的內存需求時,就先從內存池中分配內存給這個需求,不夠之后再申請新的內存。這樣做最顯著的優勢就是能夠減少內存碎片,提升效率。

    python?中的內存管理機制為?Pymalloc

    2.內存池是如何工作的(how)

    首先,我們看一張 CPython (Python 解釋器)的內存架構圖:

    Python的內存管理機制

    • Python 的對象管理主要位于 Level+1~Level+3 層。

    • Level+3 層:對于Python內置的對象(比如int,dict等)都有獨立的私有內存池,對象之間的內存池不共享,即int釋放的內存,不會被分配給float使用。

    • Level+2 層:當申請的內存大小小于256KB時,內存分配主要由 Python 對象分配器(Python’s object allocator)實施。

    • Level+1 層:當申請的內存大小大于256KB時,由Python原生的內存分配器進行分配,本質上是調用C標準庫中的malloc/realloc等函數。

    關于釋放內存方面,當一個對象的引用計數變為0時,Python 就會調用它的析構函數。調用析構函數并不意味著最終一定會調用 free 來釋放內存空間,如果真是這樣的話,那頻繁地申請、釋放內存空間會使 Python 的執行效率大打折扣。因此在析構時也采用了內存池機制,從內存池申請到的內存會被歸還到內存池中,以避免頻繁地申請和釋放動作。

    垃圾回收機制

    Python的垃圾回收機制采用引用計數機制為主,標記-清除和分代回收機制為輔的策略。其中,標記-清除機制用來解決計數引用帶來的循環引用而無法釋放內存的問題,分代回收機制是為提升垃圾回收的效率。

    引用計數
    Python通過引用計數來保存內存中的變量追蹤,即記錄該對象被其他使用的對象引用的次數。
    Python中有個內部跟蹤變量叫做引用計數器,每個變量有多少個引用,簡稱引用計數。當某個對象的引用計數為0時,就列入了垃圾回收隊列。
    1. >>> a=[1,2]
    2. >>> import sys
    3. >>> sys.getrefcount(a) ## 獲取對象a的引用次數
    4. 2
    5. >>> b=a
    6. >>> sys.getrefcount(a)
    7. 3
    8. >>> del b ## 刪除b的引用
    9. >>> sys.getrefcount(a)
    10. 2
    11. >>> c=list()
    12. >>> c.append(a) ## 加入到容器中
    13. >>> sys.getrefcount(a)
    14. 3
    15. >>> del c ## 刪除容器,引用-1
    16. >>> sys.getrefcount(a)
    17. 2
    18. >>> b=a
    19. >>> sys.getrefcount(a)
    20. 3
    21. >>> a=[3,4] ## 重新賦值
    22. >>> sys.getrefcount(a)
    23. 2

    注意:當把a作為參數傳遞給getrefcount時,會產生一個臨時的引用,因此得出來的結果比真實情況+1

    • 引用計數增加的情況:

    1. 一個對象被分配給一個新的名字(例如:a=[1,2])

    2. 將其放入一個容器中(如列表、元組或字典)(例如:c.append(a))

    • 引用計數減少的情況:

    1. 使用del語句對對象別名顯式的銷毀(例如:del b)

    2. 對象所在的容器被銷毀或從容器中刪除對象(例如:del c )

    3. 引用超出作用域或被重新賦值(例如:a=[3,4])

    引用計數能夠解決大多數垃圾回收的問題,但是遇到兩個對象相互引用的情況,del語句可以減少引用次數,但是引用計數不會歸0,對象也就不會被銷毀,從而造成了內存泄漏問題。針對該情況,Python引入了標記-清除機制。

    標記-清除

    標記-清除用來解決引用計數機制產生的循環引用,進而導致內存泄漏的問題 。循環引用只有在容器對象才會產生,比如字典,元組,列表等。

    顧名思義,該機制在進行垃圾回收時分成了兩步,分別是:

    • 標記階段,遍歷所有的對象,如果是可達的(reachable),也就是還有對象引用它,那么就標記該對象為可達。

    • 清除階段,再次遍歷對象,如果發現某個對象沒有標記為可達(即為Unreachable),則就將其回收。

    1. >>> a=[1,2]
    2. >>> b=[3,4]
    3. >>> sys.getrefcount(a)
    4. 2
    5. >>> sys.getrefcount(b)
    6. 2
    7. >>> a.append(b)
    8. >>> sys.getrefcount(b)
    9. 3
    10. >>> b.append(a)
    11. >>> sys.getrefcount(a)
    12. 3
    13. >>> del a
    14. >>> del b
    • a引用b,b引用a,此時兩個對象各自被引用了2次(去除getrefcout()的臨時引用)

    Python的內存管理機制

    • 執行del之后,對象a,b的引用次數都-1,此時各自的引用計數器都為1,陷入循環引用

    Python的內存管理機制

    • 標記:找到其中的一端a,因為它有一個對b的引用,則將b的引用計數-1

    Python的內存管理機制

    • 標記:再沿著引用到b,b有一個a的引用,將a的引用計數-1,此時對象a和b的引用次數全部為0,被標記為不可達(Unreachable)

    Python的內存管理機制

    清除: 被標記為不可達的對象就是真正需要被釋放的對象。

    面描述的垃圾回收的階段,會暫停整個應用程序,等待標記清除結束后才會恢復應用程序的運行。為了減少應用程序暫停的時間,Python 通過“分代回收”(Generational Collection)以空間換時間的方法提高垃圾回收效率。

    分代回收

    分代回收是基于這樣的一個統計事實,對于程序,存在一定比例的內存塊的生存周期比較短;而剩下的內存塊,生存周期會比較長,甚至會從程序開始一直持續到程序結束。
    生存期較短對象的比例通常在 80%~90%之間。因此,簡單地認為:對象存在時間越長,越可能不是垃圾,應該越少去收集。這樣在執行標記-清除算法時可以有效減小遍歷的對象數,從而提高垃圾回收的速度,是一種以空間換時間的方法策略。
    Python 將所有的對象分為年輕代(第0代)、中年代(第1代)、老年代(第2代)三代。所有的新建對象默認是 第0代對象。當在第0代的gc掃描中存活下來的對象將被移至第1代,在第1代的gc掃描中存活下來的對象將被移至第2代。
    gc掃描次數(第0代>第1代>第2代)
    當某一代中被分配的對象與被釋放的對象之差達到某一閾值時,就會觸發當前一代的gc掃描。當某一代被掃描時,比它年輕的一代也會被掃描,因此,第2代的gc掃描發生時,第0,1代的gc掃描也會發生,即為全代掃描。
    1. >>> import gc
    2. >>> gc.get_threshold() ## 分代回收機制的參數閾值設置
    3. (700, 10, 10)
    • 700=新分配的對象數量-釋放的對象數量,第0代gc掃描被觸發。

    • 第一個10:第0代gc掃描發生10次,則第1代的gc掃描被觸發。

    • 第二個10:第1代的gc掃描發生10次,則第2代的gc掃描被觸發。

    思考

    在標記-清除中,如果對象c也引用a,執行del操作后,會發生什么?對象a,b,c的引用關系如下圖所示:

    1. >>> a=[1,2]
    2. >>> b=[3,4]
    3. >>> c=a
    4. >>> a.append(b)
    5. >>> b.append(a)
    Python的內存管理機制
    • ref_count表示引用計數
    • 對象a,b,c全部為reachable

    執行del之后,引用關系如下圖所示:

    1. >>> del a
    2. >>> del b
    Python的內存管理機制
    • a,b,c的ref_count減1

    執行gc掃描

    • 標記: a引用b,將b的refcount減1到0,b引用a,將a的refcount減1到1,將b放在unreachable下 。
    • Python的內存管理機制
    • 再循環:因為a是可達的,所以會遞歸地將從a節點出發可以達到的所有節點標記為reachable下,即為:?
      Python的內存管理機制
    • 清除:unreachable下沒有可清除的對象,因此a,b,c對象不會被清除。

    總結

    總體而言,python通過內存池來減少內存碎片化,提高執行效率。主要通過引用計數來完成垃圾回收,通過標記-清除解決容器對象循環引用造成的問題,通過分代回收提高垃圾回收的效率。
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