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  • python之MRO和垃圾回收机制

    一、MOR

    1、C3算法简介

    为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级,和单调性的问题。
    python2.3版本之后不管是新式类还是经典类,查找继承顺序都采用C3算法

    2、算法原理

    C3算法的本质就是Merge, 不断地把mro()函数返回的队列进行Merge,规则如下:
    (0)
        首先把要查找的类的所有父类的mro找出来,再把所有父类的mro和所有父类进行归并算法
    
    (1) 
        如果第一个序列的第一个元素,是后续序列的第一个元素,或者在后续序列中没有再次出现,则将这个元素合并到最终的方法解析顺序序列中,
        并从当前操作的全部序列中删除。
    
    (2)
        如果不符合,则跳过此元素,查找下一个列表的第一个元素,重复1的判断规则。

    3、示例

    class A(object): pass
    class B(A): pass
    class C(A): pass
    class D(B): pass
    class E(C): pass
    class F(D,E): pass
    
    # F的mro顺序:
    # 第一步 找出F所有的父类的MRO
    # D  [DBAO]
    # E  [ECAO]
    # 第二步 把所有父类的MRO 以及 所有的父类做归并算法
    # [DBAO] [ECAO] [DE]
    # F + merge([DBAO] [ECAO] [DE])
    # 取第一个序列的第一个元素D,它是后续序列[DE]的第一个元素,那么D是最终序列的第一个元素
    # 把D从全部序列中删除
    # FD + merge([BAO] [ECAO] [E])
    # B在后续序列中没有再次出现,那么B是最终序列的第二个元素
    # 把B从全部序列中删除
    # FDB + merge([AO] [ECAO] [E])
    # A在后续序列中出现了,跳过A,查找下一个列表的第一个元素E,E是后续序列的第一个元素,取E
    # FDBE + merge([AO] [CAO])
    # FDBEC + merge([AO] [AO])
    # FDBECAO
    print(F.__mro__)

    二、垃圾回收机制

    1、引用计数机制

    python中的垃圾回收机制是:引用计数为主、标记清除和分代回收为辅
    python里每一个东西都是对象,它们的核心就是一个结构体:PyObject
    Python对象和引用是分离的
    
    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。
    
    当引用计数为0时,该对象生命就结束了,就会被清除了。
    
    
    查看某个变量的引用计数
    from sys import getrefcount
    print(getrefcount(变量))
    
    
    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. 循环引用的时候,这个对象的引用计数永远不会为0,这个对象就会一直存在
        d = [1,2,3]
        f = [4,5,6]
        d.append(f)
        f.append(d)

    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非活动对象进行回收。
    
    如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象:
    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。
    
    示例图:
    
    
    在上图中,我们把小圈当做全局变量,也就是把它作为root object,
    从小圈出发,对象1可直达,那么它将被标记,对象2、3、6可间接到达也会被标记,
    而4和5不可达,那么1、2、3、6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

    1. 理论解释
    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。
    
    
    
    2. 简单来说
    python内存中存放了三代数据,每一代都是链表
        0代 年轻的一代
        域值(700, 10, 10)
        当0代链表达到域值上限后,触发0带的回收
        0代被触发回收之后没有被回收的对象放入1代
        0代被回收10次的时候触发1代回收
        1代没有被回收对象放入2代
        1代触发10次的时候触发2代回收

    4、总结

    当某个条件达到后,触发了垃圾回收机制,首先在0代中先做引用计数,把引用为0的对象清除,然后再做标记清除,把没用的循环引用对象也清除,
    再把没有清除的对象放到1代,当触发了10次0代回收机制后,会触发1代的垃圾回收,然后先做引用计数,再做标记清除,触发10次1代垃圾回收后,
    会触发2代垃圾回收...
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