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          深入理解Python中的弱引用

          共 6660字,需瀏覽 14分鐘

           ·

          2021-10-13 00:05

          作者 |?fasionchan
          來源 |?小菜學(xué)編程

          背景

          開始討論弱引用( weakref )之前,我們先來看看什么是弱引用?它到底有什么作用?

          假設(shè)我們有一個(gè)多線程程序,并發(fā)處理應(yīng)用數(shù)據(jù):

          #?占用大量資源,創(chuàng)建銷毀成本很高
          class?Data:
          ????def?__init__(self,?key):
          ????????pass

          應(yīng)用數(shù)據(jù) Data 由一個(gè) key 唯一標(biāo)識,同一個(gè)數(shù)據(jù)可能被多個(gè)線程同時(shí)訪問。由于 Data 需要占用很多系統(tǒng)資源,創(chuàng)建和消費(fèi)的成本很高。我們希望 Data 在程序中只維護(hù)一個(gè)副本,就算被多個(gè)線程同時(shí)訪問,也不想重復(fù)創(chuàng)建。

          為此,我們嘗試設(shè)計(jì)一個(gè)緩存中間件 Cacher :

          import?threading
          #?數(shù)據(jù)緩存
          class?Cacher:
          ????def?__init__(self):
          ????????self.pool?=?{}
          ????????self.lock?=?threading.Lock()
          ????def?get(self,?key):
          ????????with?self.lock:
          ????????????data?=?self.pool.get(key)
          ????????????if?data:
          ????????????????return?data
          ????????????self.pool[key]?=?data?=?Data(key)
          ????????????return?data

          Cacher 內(nèi)部用一個(gè) dict 對象來緩存已創(chuàng)建的 Data 副本,并提供 get 方法用于獲取應(yīng)用數(shù)據(jù) Data 。get 方法獲取數(shù)據(jù)時(shí)先查緩存字典,如果數(shù)據(jù)已存在,便直接將其返回;如果數(shù)據(jù)不存在,則創(chuàng)建一個(gè)并保存到字典中。因此,數(shù)據(jù)首次被創(chuàng)建后就進(jìn)入緩存字典,后續(xù)如有其它線程同時(shí)訪問,使用的都是緩存中的同一個(gè)副本。

          感覺非常不錯(cuò)!但美中不足的是:Cacher 有資源泄露的風(fēng)險(xiǎn)!

          因?yàn)?Data 一旦被創(chuàng)建后,就保存在緩存字典中,永遠(yuǎn)都不會釋放!換句話講,程序的資源比如內(nèi)存,會不斷地增長,最終很有可能會爆掉。因此,我們希望一個(gè)數(shù)據(jù)等所有線程都不再訪問后,能夠自動釋放。

          我們可以在 Cacher 中維護(hù)數(shù)據(jù)的引用次數(shù), get 方法自動累加這個(gè)計(jì)數(shù)。于此同時(shí)提供一個(gè) remove 新方法用于釋放數(shù)據(jù),它先自減引用次數(shù),并在引用次數(shù)降為零時(shí)將數(shù)據(jù)從緩存字段中刪除。

          線程調(diào)用 get 方法獲取數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)用完后需要調(diào)用 remove 方法將其釋放。Cacher 相當(dāng)于自己也實(shí)現(xiàn)了一遍引用計(jì)數(shù)法,這也太麻煩了吧!Python 不是內(nèi)置了垃圾回收機(jī)制嗎?為什么應(yīng)用程序還需要自行實(shí)現(xiàn)呢?

          沖突的主要癥結(jié)在于 Cacher 的緩存字典:它作為一個(gè)中間件,本身并不使用數(shù)據(jù)對象,因此理論上不應(yīng)該對數(shù)據(jù)產(chǎn)生引用。那有什么黑科技能夠在不產(chǎn)生引用的前提下,找到目標(biāo)對象嗎?我們知道,賦值都是會產(chǎn)生引用的!

          典型用法

          這時(shí),弱引用weakref )隆重登場了!弱引用是一種特殊的對象,能夠在不產(chǎn)生引用的前提下,關(guān)聯(lián)目標(biāo)對象。

          #?創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)
          >>>?d?=?Data('fasionchan.com')
          >>>?d
          <__main__.Data?object?at?0x1018571f0>

          #?創(chuàng)建一個(gè)指向該數(shù)據(jù)的弱引用
          >>>?import?weakref
          >>>?r?=?weakref.ref(d)

          #?調(diào)用弱引用對象,即可找到指向的對象
          >>>?r()
          <__main__.Data?object?at?0x1018571f0>
          >>>?r()?is?d
          True

          #?刪除臨時(shí)變量d,Data對象就沒有其他引用了,它將被回收
          >>>?del?d
          #?再次調(diào)用弱引用對象,發(fā)現(xiàn)目標(biāo)Data對象已經(jīng)不在了(返回None)
          >>>?r()

          這樣一來,我們只需將 Cacher 緩存字典改成保存弱引用,問題便迎刃而解!

          import?threading
          import?weakref
          #?數(shù)據(jù)緩存
          class?Cacher:
          ????def?__init__(self):
          ????????self.pool?=?{}
          ????????self.lock?=?threading.Lock()
          ????def?get(self,?key):
          ????????with?self.lock:
          ????????????r?=?self.pool.get(key)
          ????????????if?r:
          ????????????????data?=?r()
          ????????????????if?data:
          ????????????????????return?data
          ????????????data?=?Data(key)
          ????????????self.pool[key]?=?weakref.ref(data)
          ????????????return?data

          由于緩存字典只保存 Data 對象的弱引用,因此 Cacher 不會影響 Data 對象的引用計(jì)數(shù)。當(dāng)所有線程都用完數(shù)據(jù)后,引用計(jì)數(shù)就降為零因而被釋放。

          實(shí)際上,用字典緩存數(shù)據(jù)對象的做法很常用,為此 weakref 模塊還提供了兩種只保存弱引用的字典對象:

          • weakref.WeakKeyDictionary ,鍵只保存弱引用的映射類(一旦鍵不再有強(qiáng)引用,鍵值對條目將自動消失);
          • weakref.WeakValueDictionary ,值只保存弱引用的映射類(一旦值不再有強(qiáng)引用,鍵值對條目將自動消失);

          因此,我們的數(shù)據(jù)緩存字典可以采用 weakref.WeakValueDictionary 來實(shí)現(xiàn),它的接口跟普通字典完全一樣。這樣我們不用再自行維護(hù)弱引用對象,代碼邏輯更加簡潔明了:

          import?threading
          import?weakref
          #?數(shù)據(jù)緩存
          class?Cacher:
          ????def?__init__(self):
          ????????self.pool?=?weakref.WeakValueDictionary()
          ????????self.lock?=?threading.Lock()
          ????def?get(self,?key):
          ????????with?self.lock:
          ????????????data?=?self.pool.get(key)
          ????????????if?data:
          ????????????????return?data
          ????????????self.pool[key]?=?data?=?Data(key)
          ????????????return?data

          weakref 模塊還有很多好用的工具類和工具函數(shù),具體細(xì)節(jié)請參考官方文檔,這里不再贅述。

          工作原理

          那么,弱引用到底是何方神圣,為什么會有如此神奇的魔力呢?接下來,我們一起揭下它的面紗,一睹真容!

          >>>?d?=?Data('fasionchan.com')

          #?weakref.ref?是一個(gè)內(nèi)置類型對象
          >>>?from?weakref?import?ref
          >>>?ref
          <class?'weakref'>

          #?調(diào)用weakref.ref類型對象,創(chuàng)建了一個(gè)弱引用實(shí)例對象
          >>>?r?=?ref(d)
          >>>?r
          <weakref?at?0x1008d5b80;?to?'Data'?at?0x100873d60>

          經(jīng)過前面章節(jié),我們對閱讀內(nèi)建對象源碼已經(jīng)輕車熟路了,相關(guān)源碼文件如下:

          • Include/weakrefobject.h 頭文件包含對象結(jié)構(gòu)體和一些宏定義;
          • Objects/weakrefobject.c 源文件包含弱引用類型對象及其方法定義;

          我們先扒一扒弱引用對象的字段結(jié)構(gòu),定義于 Include/weakrefobject.h 頭文件中的第 10-41 行:

          typedef?struct?_PyWeakReference?PyWeakReference;

          /*?PyWeakReference?is?the?base?struct?for?the?Python?ReferenceType,?ProxyType,
          ?*?and?CallableProxyType.
          ?*/

          #ifndef?Py_LIMITED_API
          struct?_PyWeakReference?{
          ????PyObject_HEAD

          ????/*?The?object?to?which?this?is?a?weak?reference,?or?Py_None?if?none.
          ?????*?Note?that?this?is?a?stealth?reference:??wr_object's?refcount?is
          ?????*?not?incremented?to?reflect?this?pointer.
          ?????*/

          ????PyObject?*wr_object;

          ????/*?A?callable?to?invoke?when?wr_object?dies,?or?NULL?if?none.?*/
          ????PyObject?*wr_callback;

          ????/*?A?cache?for?wr_object's?hash?code.??As?usual?for?hashes,?this?is?-1
          ?????*?if?the?hash?code?isn't?known?yet.
          ?????*/

          ????Py_hash_t?hash;

          ????/*?If?wr_object?is?weakly?referenced,?wr_object?has?a?doubly-linked?NULL-
          ?????*?terminated?list?of?weak?references?to?it.??These?are?the?list?pointers.
          ?????*?If?wr_object?goes?away,?wr_object?is?set?to?Py_None,?and?these?pointers
          ?????*?have?no?meaning?then.
          ?????*/

          ????PyWeakReference?*wr_prev;
          ????PyWeakReference?*wr_next;
          };
          #endif

          由此可見,PyWeakReference 結(jié)構(gòu)體便是弱引用對象的肉身。它是一個(gè)定長對象,除固定頭部外還有 5 個(gè)字段:

          • wr_object ,對象指針,指向被引用對象,弱引用根據(jù)該字段可以找到被引用對象,但不會產(chǎn)生引用;
          • wr_callback ,指向一個(gè)可調(diào)用對象,當(dāng)被引用的對象銷毀時(shí)將被調(diào)用;
          • hash ,緩存被引用對象的哈希值;
          • wr_prevwr_next 分別是前后向指針,用于將弱引用對象組織成雙向鏈表;

          結(jié)合代碼中的注釋,我們知道:

          • 弱引用對象通過 wr_object 字段關(guān)聯(lián)被引用的對象,如上圖虛線箭頭所示;
          • 一個(gè)對象可以同時(shí)被多個(gè)弱引用對象關(guān)聯(lián),圖中的 Data 實(shí)例對象被兩個(gè)弱引用對象關(guān)聯(lián);
          • 所有關(guān)聯(lián)同一個(gè)對象的弱引用,被組織成一個(gè)雙向鏈表,鏈表頭保存在被引用對象中,如上圖實(shí)線箭頭所示;
          • 當(dāng)一個(gè)對象被銷毀后,Python 將遍歷它的弱引用鏈表,逐一處理:
            • 將 wr_object 字段設(shè)為 None ,弱引用對象再被調(diào)用將返回 None ,調(diào)用者便知道對象已經(jīng)被銷毀了;
            • 執(zhí)行回調(diào)函數(shù) wr_callback (如有);

          由此可見,弱引用的工作原理其實(shí)就是設(shè)計(jì)模式中的 觀察者模式Observer )。當(dāng)對象被銷毀,它的所有弱引用對象都得到通知,并被妥善處理。

          實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

          掌握弱引用的基本原理,足以讓我們將其用好。如果您對源碼感興趣,還可以再深入研究它的一些實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

          前面我們提到,對同一對象的所有弱引用,被組織成一個(gè)雙向鏈表,鏈表頭保存在對象中。由于能夠創(chuàng)建弱引用的對象類型是多種多樣的,很難由一個(gè)固定的結(jié)構(gòu)體來表示。因此,Python 在類型對象中提供一個(gè)字段 tp_weaklistoffset ,記錄弱引用鏈表頭指針在實(shí)例對象中的偏移量。

          由此一來,對于任意對象 o ,我們只需通過 ob_type 字段找到它的類型對象 t ,再根據(jù) t 中的 tp_weaklistoffset 字段即可找到對象 o 的弱引用鏈表頭。

          Python 在 Include/objimpl.h 頭文件中提供了兩個(gè)宏定義:

          /*?Test?if?a?type?supports?weak?references?*/
          #define?PyType_SUPPORTS_WEAKREFS(t)?((t)->tp_weaklistoffset?>?0)

          #define?PyObject_GET_WEAKREFS_LISTPTR(o)?\
          ????((PyObject?**)?(((char?*)?(o))?+?Py_TYPE(o)->tp_weaklistoffset))

          • PyType_SUPPORTS_WEAKREFS 用于判斷類型對象是否支持弱引用,僅當(dāng) tp_weaklistoffset 大于零才支持弱引用,內(nèi)置對象 list 等都不支持弱引用;
          • PyObject_GET_WEAKREFS_LISTPTR 用于取出一個(gè)對象的弱引用鏈表頭,它先通過 Py_TYPE 宏找到類型對象 t ,再找通過 tp_weaklistoffset 字段確定偏移量,最后與對象地址相加即可得到鏈表頭字段的地址;

          我們創(chuàng)建弱引用時(shí),需要調(diào)用弱引用類型對象 weakref 并將被引用對象 d 作為參數(shù)傳進(jìn)去。弱引用類型對象 weakref 是所有弱引用實(shí)例對象的類型,是一個(gè)全局唯一的類型對象,定義在 Objects/weakrefobject.c 中,即:_PyWeakref_RefType(第 350 行)。

          根據(jù)對象模型中學(xué)到的知識,Python 調(diào)用一個(gè)對象時(shí),執(zhí)行的是其類型對象中的 tp_call 函數(shù)。因此,調(diào)用弱引用類型對象 weakref 時(shí),執(zhí)行的是 weakref 的類型對象,也就是 typetp_call 函數(shù)。tp_call 函數(shù)則回過頭來調(diào)用 weakref 的 tp_new 和 tp_init 函數(shù),其中 tp_new 為實(shí)例對象分配內(nèi)存,而 tp_init 則負(fù)責(zé)初始化實(shí)例對象。

          回到 Objects/weakrefobject.c 源文件,可以看到 _PyWeakref_RefType 的 tp_new 字段被初始化成 weakref___new__ (第 276 行)。該函數(shù)的主要處理邏輯如下:

          1. 解析參數(shù),得到被引用的對象(第 282 行);
          2. 調(diào)用 PyType_SUPPORTS_WEAKREFS 宏判斷被引用的對象是否支持弱引用,不支持就拋異常(第 286 行);
          3. 調(diào)用 GET_WEAKREFS_LISTPTR 行取出對象的弱引用鏈表頭字段,為方便插入返回的是一個(gè)二級指針(第 294 行);
          4. 調(diào)用 get_basic_refs 取出鏈表最前那個(gè) callback 為空 基礎(chǔ)弱引用對象(如有,第 295 行);
          5. 如果 callback 為空,而且對象存在 callback 為空的基礎(chǔ)弱引用,則復(fù)用該實(shí)例直接將其返回(第 296 行);
          6. 如果不能復(fù)用,調(diào)用 tp_alloc 函數(shù)分配內(nèi)存、完成字段初始化,并插到對象的弱引用鏈表(第 309 行);
            • 如果 callback 為空,直接將其插入到鏈表最前面,方便后續(xù)復(fù)用(見第 4 點(diǎn));
            • 如果 callback 非空,將其插到基礎(chǔ)弱引用對象(如有)之后,保證基礎(chǔ)弱引用位于鏈表頭,方便獲取;

          當(dāng)一個(gè)對象被回收后,tp_dealloc 函數(shù)將調(diào)用 PyObject_ClearWeakRefs 函數(shù)對它的弱引用進(jìn)行清理。該函數(shù)取出對象的弱引用鏈表,然后逐個(gè)遍歷,清理 wr_object 字段并執(zhí)行 wr_callback 回調(diào)函數(shù)(如有)。具體細(xì)節(jié)不再展開,有興趣的話可以自行查閱 Objects/weakrefobject.c 中的源碼,位于 880 行。

          好了,經(jīng)過本節(jié)學(xué)習(xí),我們徹底掌握了弱引用相關(guān)知識。弱引用可以在不產(chǎn)生引用計(jì)數(shù)的前提下,對目標(biāo)對象進(jìn)行管理,常用于框架和中間件中。弱引用看起來很神奇,其實(shí)設(shè)計(jì)原理是非常簡單的觀察者模式。弱引用對象創(chuàng)建后便插到一個(gè)由目標(biāo)對象維護(hù)的鏈表中,觀察(訂閱)對象的銷毀事件。

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