Python里的垃圾回收机制是什么意思，搞不懂？

Question

简单的例子来说一说Python里的垃圾回收机制，O(∩_∩)O谢谢。

黄舟 · Answer

일반적인 GC 알고리즘

참조 횟수

각 메모리 개체에 대한 참조 횟수를 유지합니다.
새 참조가 개체를 가리키면 개체의 참조 개수가 1씩 증가합니다. 개체에 대한 참조가 소멸되면 개체가 차지하는 개수가 1씩 감소합니다. 객체는 메모리 자원을 재활용합니다.

마크-클리어

두 단계로 나누어지는데, 하나는 마킹(marking), 즉 많은 메모리 객체들 중에서 더 이상 사용되지 않을 가비지 객체를 구별하는 것입니다. 쓰레기 개체. 표시할 때 메모리 개체의 루트 집합을 결정해야 합니다. 집합의 모든 개체에 액세스할 수 있습니다. 루트 집합의 개체가 다른 개체를 참조하는 경우 참조된 개체는 가비지 개체로 표시될 수 없습니다. 그런 다음 루트 세트에서 시작하여 루트 세트가 액세스할 수 있는 모든 개체를 재귀적으로 순회하고 해당 개체를 가비지 개체가 아닌 것으로 표시합니다. 순회가 완료된 후 표시되지 않은 개체는 가비지 개체입니다.

세대별 수집

통계적 결론에 따르면, 마크 과정에서 메모리 객체가 가비지가 아닌 것으로 판명된다면, 그것이 단기적으로 가비지가 될 가능성은 매우 적습니다. 세대별 수집은 여러 가비지 수집 프로세스에서 가비지 개체로 표시되지 않은 메모리 개체를 다른 영역, 즉 이전 영역, 즉 이 영역의 메모리 개체가 더 오래 된 영역으로 수집합니다. 오래된 영역의 메모리 객체는 단기적으로 가비지가 될 확률이 매우 낮기 때문에 이러한 영역의 가비지 컬렉션 빈도는 줄어들 수 있습니다. 반면 젊은 영역의 객체는 높은 빈도의 가비지 컬렉션 대상이 됩니다. 이는 가비지 수집의 전반적인 성능을 향상시킵니다.

Python의 메모리 관리

CPython에서는 대부분의 개체의 수명 주기가 개체의 참조 카운트를 통해 관리됩니다. 참조 카운팅은 다른 주류 GC 알고리즘과 비교할 때 가장 직관적이고 간단한 가비지 컬렉션 카운트이며, 가장 큰 장점은 실시간 성능입니다. 즉, 참조가 없는 메모리는 즉시 재활용됩니다.

그러나 참조 카운팅에는 두 가지 골치 아픈 결함이 있습니다.

프로그램에서 순환 참조가 발생하면 참조 카운트가 이를 감지할 수 없으며, 순환에서 참조하는 메모리 개체는 재활용할 수 없는 메모리가 되어 메모리 누수가 발생합니다. 예:

으아악

은 두 번째 줄이 실행된 후 list1의 GC가 2가 됩니다. list1 작업이 실행된 후 del의 참조 횟수는 1이 되며 0으로 재설정되지 않습니다. . , list1의 메모리 공간이 해제되지 않아 메모리 누수가 발생합니다. list1참조 횟수를 유지하려면 추가 작업이 필요합니다.

메모리 객체가 참조되거나 참조가 파괴될 때마다 참조 횟수를 수정해야 합니다. 이러한 유형의 작업을

이라고 합니다. 참조 횟수footprint가 매우 높아 프로그램 전체 성능에 큰 영향을 미칩니다. footprint

순환 참조 문제를 해결하기 위해 CPython은 GC module 모듈을 특별히 설계했습니다. 이 모듈의 주요 기능은 순환 참조가 있는 가비지 객체를 확인하고 지우는 것입니다. 이 모듈을 구현하면 실제로 앞서 언급한 두 가지 주요 가비지 수집 기술인 마크 지우기와 세대별 수집이 도입됩니다.

참조 카운팅의 성능 문제를 해결하고 메모리 할당 및 해제에서 최고의 효율성을 얻기 위해 Python은 또한 다수의 메모리 풀 메커니즘을 설계했습니다.

大家讲道理 · Answer

Python의 가비지 수집은 참조 계산 방법을 사용합니다. 참조 계산의 원리는 다음 Python 할당자 수준에서 확인할 수 있습니다.

PHP中文网 · Answer

사실 참조 계산뿐만 아니라 마크 스윕 및 세대별 재활용도 이 블로그 게시물에 잘 요약되어 있습니다.

http://hbprotoss.github.io/po...

PHP中文网 · Answer

Python GC는 주로 참조 카운팅을 사용하여 가비지를 추적하고 재활용합니다. 참조 카운팅을 기반으로 컨테이너 객체에서 발생할 수 있는 순환 참조 문제를 해결하기 위해 "마크 앤 스윕"을 사용하고, 시간과 공간을 교환하여 가비지 수집 효율성을 향상시키기 위해 "세대별 수집"을 사용합니다.

참조 횟수 1개

PyObject는 ob_refcnt가 참조 횟수로 사용되는 모든 객체에 필수 콘텐츠입니다. 객체에 새로운 참조가 있으면 해당 ob_refcnt이 증가하고, 이를 참조하는 객체가 삭제되면 해당 ob_refcnt이 감소합니다. 참조 횟수가 0에 도달하면 객체의 수명이 종료됩니다.

장점:

간단
실시간

단점:

참조 카운팅을 유지하면 리소스가 소모됩니다
참고자료

2 마크 클리어 메커니즘

기본 아이디어는 요청 시 먼저 할당하고 여유 메모리가 없을 때 프로그램 스택의 레지스터와 참조에서 시작하여 노드인 객체와 에지인 참조로 구성된 그래프를 순회하고 접근 가능한 모든 객체를 표시하는 것입니다. , 그런 다음 메모리 공간을 정리하고 표시되지 않은 모든 개체를 해제합니다.

3세대 기술

세대별 재활용의 전반적인 아이디어는 시스템의 모든 메모리 블록을 생존 시간에 따라 서로 다른 컬렉션으로 나누는 것입니다. 각 컬렉션은 "세대"의 생존 시간에 따라 가비지 컬렉션 빈도가 증가합니다. 세대". 증가하고 감소하며, 생존 시간은 일반적으로 얼마나 많은 가비지 수집이 필요한지 측정됩니다.