深入解析Python中的垃圾回收機制

小云云
發布: 2022-07-15 09:26:19
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深入解析Python中的垃圾回收機制

得益於Python的自動垃圾回收機制,在Python中建立物件時無須手動釋放。這對開發者非常友好,讓開發者無須關注低層記憶體管理。但如果對其垃圾回收機制不了解,很多時候寫出的Python程式碼會非常低效。

垃圾回收演算法很多,主要有:引用計數標記-清除分代收集等。

python中,垃圾回收演算法以引用計數為主,標記-清除分代收集兩種機制為輔。

1 引用計數

1.1 引用計數演算法原理

引用計數原理比較簡單:

  • 每個物件都有一個整數型的參考計數屬性。用於記錄物件被引用的次數。

  • 例如物件A,如果有物件引用了A,則A的參考計數+1

  • 當引用刪除時,A的參考計數-1

  • A的參考計數為0時,即表示物件A不可能再被使用,直接回收。

Python中,可以透過sys模組的getrefcount函數取得指定物件的參考計數器的值,我們以實際例子來看。

import sys

class A():
    def __init__(self):
        pass
        
a = A()
print(sys.getrefcount(a))
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執行上面程式碼,可以得到輸出結果為2

1.2 計數器增減條件

上面我們看到,創建一個A對象,並將對象賦值給a變量後,物件的參考計數器值為2。那什麼時候計數器會+1,什麼時候計數器會-1呢?

1.2.1 引用計數+1的條件

  • #物件被創建,如A()
  • 物件被引用,如a=A()
  • 物件作為函數的參數,如func(a)
  • 物件作為容器的元素,如arr=[a,a]

1.2.2 引用計數-1的條件

  • 物件被明確銷毀,如del a
  • 變數重新賦予新的對象,例如a=0
  • 物件離開它的作用域,如func函數執行完畢時,func函數中的局部變數(全域變數不會)。
  • 物件所在的容器被銷毀,或從容器中刪除物件。

1.2.3 程式碼實戰

為了更好的理解計數器的增減,我們運行實際程式碼,一目了然。

import sys
 
class A():

    def __init__(self):
        pass
 
print("创建对象 0 + 1 =", sys.getrefcount(A()))

a = A()
print("创建对象并赋值 0 + 2 =", sys.getrefcount(a))

b = a
c = a
print("赋给2个变量 2 + 2 =", sys.getrefcount(a))

b = None
print("变量重新赋值 4 - 1 =", sys.getrefcount(a))

del c
print("del对象 3 - 1 =", sys.getrefcount(a))

d = [a, a, a]
print("3次加入列表 2 + 3 =", sys.getrefcount(a))


def func(c):
    print('传入函数 1 + 2 = ', sys.getrefcount(c))
func(A())
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輸出結果如下:

创建对象 0 + 1 = 1
创建对象并赋值 0 + 2 = 2
赋给2个变量 2 + 2 = 4
变量重新赋值 4 - 1 = 3
del对象 3 - 1 = 2
3次加入列表 2 + 3 = 5
传入函数 1 + 2 =  3
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1.3 引用計數的優點與缺點

1.3.1 引用計數優點

  • 有效率、邏輯簡單,只要依照規則對計數器做加減法。
  • 實時性。一旦物件的計數器為零,就表示物件永遠不可能再被用到,無須等待特定時機,直接釋放記憶體。

1.3.2 引用計數缺點

  • #需要為物件分配引用計數空間,增大了記憶體消耗。
  • 當需要釋放的物件比較大時,如字典對象,需要對引用的所有物件循環嵌套調用,可能耗時比較長。
  • 循環引用。 這是引用計數的致命傷,引用計數對此是無解的,因此必須要使用其它的垃圾回收演算法對其進行補充。

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2 標記-清除

上一小節提到,引用計數演算法無法解決循環引用問題,循環引用的物件會導致大家的計數器永遠不會等於0,帶來無法回收的問題。

標記-清除演算法主要用於潛在的循環引用問題,演算法分為2步驟:

  • ##標記階段。將所有的物件看成圖的節點,根據物件的引用關係建構圖結構。從圖的根節點遍歷所有的對象,所有訪問到的對像被打上標記,表示對像是「可達」的。

  • 清除階段。遍歷所有對象,如果發現某個對象沒有標記為“可達”,則回收。

以具體程式碼範例說明:

class A():
    def __init__(self):
        self.obj = None
 
def func():
    a = A()
    b = A()
    c = A()
    d = A()

    a.obj = b
    b.obj = a
    return [c, d]

e = func()
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上面程式碼中,a和b互相引用,e引用了c和d。整個引用關係如下圖所示:

深入解析Python中的垃圾回收機制

如果采用引用计数器算法,那么a和b两个对象将无法被回收。而采用标记清除法,从根节点(即e对象)开始遍历,c、d、e三个对象都会被标记为可达,而a和b无法被标记。因此a和b会被回收。

这是读者可能会有疑问,为什么确定根节点是e,而不会是a、b、c、d呢?这里就有讲究了,什么样的对象会被看成是根节点呢?一般而言,根节点的选取包括(但不限于)如下几种:

  • 当前栈帧中的本地变量表中引用的对象,如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、 局部变量、 临时变量等。
  • 全局静态变量
  • ...

3 分代收集

3.1 分代收集原理

在执行垃圾回收过程中,程序会被暂停,即stop-the-world。这里很好理解:你妈妈在打扫房间的时候,肯定不允许你在房间内到处丢垃圾,要不然永远也无法打扫干净。

为了减少程序的暂停时间,采用分代回收(Generational Collection)降低垃圾收集耗时。

分代回收基于这样的法则:

  • 接大部分的对象生命周期短,大部分对象都是朝生夕灭。

  • 经历越多次数的垃圾收集且活下来的对象,说明该对象越不可能是垃圾,应该越少去收集。

Python中,对象一共有3种世代:G0,G1,G2

  • 对象刚创建时为G0

  • 如果在一轮GC扫描中存活下来,则移至G1,处于G1的对象被扫描次数会减少。

  • 如果再次在扫描中活下来,则进入G2,处于G1的对象被扫描次数将会更少。

3.2 触发GC时机

当某世代中分配的对象数量与被释放的对象之差达到某个阈值的时,将触发对该代的扫描。当某世代触发扫描时,比该世代年轻的世代也会触发扫描。

那么这个阈值是多少呢?我们可以通过代码查看或者修改,示例代码如下

import gc
threshold = gc.get_threshold()
print("各世代的阈值:", threshold)

# 设置各世代阈值
# gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]])
gc.set_threshold(800, 20, 20)
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输出结果如下:

各世代的阈值: (700, 10, 10)
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原文地址:https://juejin.cn/post/7119018622906957854

作者:SuperHua1001

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來源:juejin.cn
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