python垃圾回收机制

  python垃圾回收机制

  1.引用计数

​ Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。
在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。

1. 导致引用计数+1的情况
   1. 对象被创建，例如a=23
   2. 对象被引用，例如b=a
   3. 对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
   4. 对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]
2. 导致引用计数-1的情况
   1. 对象的别名被显式销毁，例如del a
   2. 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
   3. 一个对象离开它的作用域，例如f函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）
   4. 对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象

优点：

​ 简单、实时（将处理垃圾时间分摊到运行代码时，而不是等到一次回收）

缺点：

​ 1.保存对象引用数会占用一点点内存空间

​ 2.每次执行语句都可能更新引用数，不再使用大的数据结构时，会引起大量对象被回收

​ 3.不能处理循环引用的情况

2.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。

​ 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。

​ 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。

3.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