Python垃圾回收
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，GC 是一種自動(dòng)的內(nèi)存管理機(jī)制。當(dāng)對(duì)應(yīng)內(nèi)存不再需要的時(shí)候，就應(yīng)該予以釋放，這種內(nèi)存資源管理，稱(chēng)為垃圾回收。而且垃圾回收器會(huì)自行進(jìn)行垃圾對(duì)象的處理，可以讓程序員減少很多負(fù)擔(dān)，也減少了程序員犯錯(cuò)誤的機(jī)會(huì)。
垃圾回收
我們作為Python程序員也是非常幸福的，我們?nèi)粘２惶枰P(guān)注內(nèi)存管理和垃圾回收，是因?yàn)?/span>CPython的解釋器有一套自己的機(jī)制來(lái)處理。那么，在Python的世界里為什么不太需要關(guān)注垃圾回收呢？
這是因?yàn)?/span>Python自己的解釋器自動(dòng)做了垃圾回收相應(yīng)的處理，在絕大部分場(chǎng)景下是不需要人為的干涉的。另外，大家對(duì)于Python的共識(shí)就是開(kāi)發(fā)效率。因?yàn)槠涫且粋€(gè)膠水語(yǔ)言，在很多場(chǎng)景下高性能以及內(nèi)存問(wèn)題其實(shí)并不凸顯，而且現(xiàn)在服務(wù)器資源很便宜而人力資源很貴的情況下。
使用Python做Web開(kāi)發(fā)，工作很多年也不太會(huì)遇到內(nèi)存管理和垃圾回收的。在Web應(yīng)用幾乎都是使用多進(jìn)程模型的，一則是會(huì)有定期超時(shí)重啟的機(jī)制，二是每次上線的操作也會(huì)進(jìn)程的重啟。所以不會(huì)有某個(gè)進(jìn)程長(zhǎng)時(shí)間的駐留，使其占用很多內(nèi)存，導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。所以，GC的缺陷基本不太會(huì)對(duì)Web開(kāi)發(fā)產(chǎn)生很大的影響。且CPython也足夠完善，基本不太會(huì)出現(xiàn)內(nèi)存泄漏這樣的問(wèn)題。大部分場(chǎng)景下，都是因?yàn)殚_(kāi)發(fā)者錯(cuò)誤的使用或者是誤判導(dǎo)致內(nèi)存占用不正常。
引用計(jì)數(shù)
Python的垃圾回收是建立在引用技術(shù)上的，所以理解引用計(jì)數(shù)也是非常重要的。而引用計(jì)數(shù)的原理就是，當(dāng)一個(gè)對(duì)象的引用被創(chuàng)建或者復(fù)制時(shí)，對(duì)象的引用計(jì)數(shù)加1；當(dāng)一個(gè)對(duì)象的引用被銷(xiāo)毀時(shí)，對(duì)象的引用計(jì)數(shù)減1；當(dāng)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)減少為0時(shí)，就意味著對(duì)象已經(jīng)沒(méi)有被任何人使用了，可以將其所占用的內(nèi)存立刻釋放了。
引用計(jì)數(shù)這種機(jī)制的特點(diǎn)是，有比較好的實(shí)時(shí)性，但是引用計(jì)數(shù)會(huì)有一個(gè)循環(huán)引用的問(wèn)題。比如說(shuō)A引用了B，而B又引用了A，導(dǎo)致每一個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)都不為0，那么A和B占用的內(nèi)存資源永遠(yuǎn)都不會(huì)被回收。所以，就需要一些回收算法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，而Python就是使用了標(biāo)記清除和分代回收機(jī)制。
sys.getrefcount()標(biāo)記清除
A和B，其中A有一個(gè)B的引用，就會(huì)將B的引用計(jì)數(shù)減1。然后順著引用達(dá)到B，因?yàn)?/span>B有一個(gè)引用了A，同樣將A的引用計(jì)數(shù)減少1。這樣，就將引用計(jì)數(shù)中循環(huán)引用的環(huán)給摘除。A，它有一個(gè)對(duì)象C的引用，而C并沒(méi)有引用A。如果將C的引用計(jì)數(shù)減少1，而最后A沒(méi)有被回收，顯然我們錯(cuò)誤將C的引用計(jì)數(shù)減少了1。這樣，將導(dǎo)致在未來(lái)的某個(gè)時(shí)段出現(xiàn)了一個(gè)對(duì)C的懸空引用。這就要求我們?cè)?/span>C沒(méi)有被刪除的情況下，復(fù)用C的引用計(jì)數(shù)。如果采用這樣方案的話，那么維護(hù)這個(gè)引用計(jì)數(shù)的復(fù)雜度就會(huì)成倍的增加。而這個(gè)標(biāo)記清除采用了更好的做法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。分代回收
Python將所有的對(duì)象分為0、1、2三代，所有的新建對(duì)象都是0代對(duì)象。但是，當(dāng)某一代對(duì)象經(jīng)歷過(guò)垃圾回收，依然存活，那么它就被歸入下一代對(duì)象，即1代或者2代了。(700, 10, 10)。其中第一個(gè)數(shù)值700表示，從上一個(gè)垃圾回收到現(xiàn)在分配內(nèi)存的數(shù)目減去釋放內(nèi)存的數(shù)目。如果這個(gè)數(shù)值到了700，則會(huì)對(duì)第一代的垃圾對(duì)象進(jìn)行回收，并且給第二個(gè)數(shù)值加1。當(dāng)?shù)诙€(gè)數(shù)值增加到10的時(shí)候，就會(huì)對(duì)第一代和第二代的垃圾對(duì)象進(jìn)行回收，并且給第三個(gè)數(shù)值加1。當(dāng)?shù)谌齻€(gè)數(shù)值增加到10的時(shí)候，則三代都會(huì)被回收，然后初始化為(0, 0, 0)并繼續(xù)開(kāi)始計(jì)數(shù)。In [1]: import gcIn [2]: gc.get_threshold()Out[2]: (700, 10, 10)
強(qiáng)制回收
Python的自動(dòng)垃圾回收機(jī)制，而Python也支持在某一刻特定的時(shí)間點(diǎn)，使用gc.collect()方法強(qiáng)制回收。不會(huì)，通常我們是不適用強(qiáng)制回收的，而是使用下面這種禁用垃圾回收的方式。禁用垃圾回收
GC的一個(gè)場(chǎng)景就是，某一段代碼中需要加載大量的原始數(shù)據(jù)，尤其是有大量的新建、刪除對(duì)象這樣的操作。也就是執(zhí)行某一段代碼的時(shí)候，會(huì)自動(dòng)觸發(fā)很多次的垃圾回收。但是，我們需要知道Python執(zhí)行垃圾回收的時(shí)候，它會(huì)暫停當(dāng)前的工作。所以，這種工作耗時(shí)越多就會(huì)拖累我們程序的運(yùn)行時(shí)間。gc.set_threshold(0)而不用gc.disable這種寫(xiě)法。是因?yàn)橛行┑谌降膸?kù)會(huì)隱式的啟用GC讓gc.disable不起作用了，而使用gc.set_threshold(0)就不會(huì)有第三方的庫(kù)把垃圾回收開(kāi)啟了，除非我們想要把它開(kāi)啟。gc.disable()do somethingsgc.enable()
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文章轉(zhuǎn)載：Python編程學(xué)習(xí)圈
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