Python垃圾回收機制詳解

一.垃圾回收機制

Python中的垃圾回收是以引用計數爲主,分代收集爲輔。引用計數的缺陷是循環引用的問題。
在Python中,若是一個對象的引用數爲0,Python虛擬機就會回收這個對象的內存。html

#encoding=utf-8
__author__ = 'kevinlu1010@qq.com'

class ClassA():
    def __init__(self):
        print 'object born,id:%s'%str(hex(id(self)))
    def __del__(self):
        print 'object del,id:%s'%str(hex(id(self)))

def f1():
    while True:
        c1=ClassA()
        del c1

執行f1()會循環輸出這樣的結果,並且進程佔用的內存基本不會變更python

object born,id:0x237cf58
object del,id:0x237cf58

c1=ClassA()會建立一個對象,放在0x237cf58內存中,c1變量指向這個內存,這時候這個內存的引用計數是1
del c1後,c1變量再也不指向0x237cf58內存,因此這塊內存的引用計數減一,等於0,因此就銷燬了這個對象,而後釋放內存。安全

  1. 致使引用計數+1的狀況
    1. 對象被建立,例如a=23
    2. 對象被引用,例如b=a
    3. 對象被做爲參數,傳入到一個函數中,例如func(a)
    4. 對象做爲一個元素,存儲在容器中,例如list1=[a,a]
  2. 致使引用計數-1的狀況
    1. 對象的別名被顯式銷燬,例如del a
    2. 對象的別名被賦予新的對象,例如a=24
    3. 一個對象離開它的做用域,例如f函數執行完畢時,func函數中的局部變量(全局變量不會)
    4. 對象所在的容器被銷燬,或從容器中刪除對象

    demo函數

    def func(c,d):
         print 'in func function', sys.getrefcount(c) - 1
    
    
     print 'init', sys.getrefcount(11) - 1
     a = 11
     print 'after a=11', sys.getrefcount(11) - 1
     b = a
     print 'after b=1', sys.getrefcount(11) - 1
     func(11)
     print 'after func(a)', sys.getrefcount(11) - 1
     list1 = [a, 12, 14]
     print 'after list1=[a,12,14]', sys.getrefcount(11) - 1
     a=12
     print 'after a=12', sys.getrefcount(11) - 1
     del a
     print 'after del a', sys.getrefcount(11) - 1
     del b
     print 'after del b', sys.getrefcount(11) - 1
     # list1.pop(0)
     # print 'after pop list1',sys.getrefcount(11)-1
     del list1
     print 'after del list1', sys.getrefcount(11) - 1

    輸出:debug

    init 24
     after a=11 25
     after b=1 26
     in func function 28
     after func(a) 26
     after list1=[a,12,14] 27
     after a=12 26
     after del a 26
     after del b 25
     after del list1 24

    問題:爲何調用函數會令引用計數+2日誌

  3. 查看一個對象的引用計數code

sys.getrefcount(a)能夠查看a對象的引用計數,可是比正常計數大1,由於調用函數的時候傳入a,這會讓a的引用計數+1htm

二.循環引用致使內存泄露

def f2():
    while True:
        c1=ClassA()
        c2=ClassA()
        c1.t=c2
        c2.t=c1
        del c1
        del c2

執行f2(),進程佔用的內存會不斷增大。對象

object born,id:0x237cf30
object born,id:0x237cf58

建立了c1,c2後,0x237cf30(c1對應的內存,記爲內存1),0x237cf58(c2對應的內存,記爲內存2)這兩塊內存的引用計數都是1,執行c1.t=c2c2.t=c1後,這兩塊內存的引用計數變成2.
在del c1後,內存1的對象的引用計數變爲1,因爲不是爲0,因此內存1的對象不會被銷燬,因此內存2的對象的引用數依然是2,在del c2後,同理,內存1的對象,內存2的對象的引用數都是1。
雖然它們兩個的對象都是能夠被銷燬的,可是因爲循環引用,致使垃圾回收器都不會回收它們,因此就會致使內存泄露。blog

三.垃圾回收

deff3():
    # print gc.collect()
    c1=ClassA()
    c2=ClassA()
    c1.t=c2
    c2.t=c1
    del c1
    del c2
    print gc.garbage
    print gc.collect() #顯式執行垃圾回收
    print gc.garbage
    time.sleep(10)
if __name__ == '__main__':
    gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #設置gc模塊的日誌
    f3()

輸出:

gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E918>
gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E940>
gc: uncollectable <dict 0230B810>
gc: uncollectable <dict 02301ED0>
object born,id:0x230e918
object born,id:0x230e940
4
  • 垃圾回收後的對象會放在gc.garbage列表裏面
  • gc.collect()會返回不可達的對象數目,4等於兩個對象以及它們對應的dict
  • 有三種狀況會觸發垃圾回收:
    1.調用gc.collect(),
    2.當gc模塊的計數器達到閥值的時候。
    3.程序退出的時候

四.gc模塊經常使用功能解析

Garbage Collector interface
gc模塊提供一個接口給開發者設置垃圾回收的選項。上面說到,採用引用計數的方法管理內存的一個缺陷是循環引用,而gc模塊的一個主要功能就是解決循環引用的問題。

經常使用函數:

  1. gc.set_debug(flags)
    設置gc的debug日誌,通常設置爲gc.DEBUG_LEAK
  2. gc.collect([generation])
    顯式進行垃圾回收,能夠輸入參數,0表明只檢查第一代的對象,1表明檢查一,二代的對象,2表明檢查一,二,三代的對象,若是不傳參數,執行一個full collection,也就是等於傳2。
    返回不可達(unreachable objects)對象的數目
  3. gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
    設置自動執行垃圾回收的頻率。
  4. gc.get_count()
    獲取當前自動執行垃圾回收的計數器,返回一個長度爲3的列表

gc模塊的自動垃圾回收機制

必需要import gc模塊,而且is_enable()=True纔會啓動自動垃圾回收。
這個機制的主要做用就是發現並處理不可達的垃圾對象。
垃圾回收=垃圾檢查+垃圾回收
在Python中,採用分代收集的方法。把對象分爲三代,一開始,對象在建立的時候,放在一代中,若是在一次一代的垃圾檢查中,改對象存活下來,就會被放到二代中,同理在一次二代的垃圾檢查中,該對象存活下來,就會被放到三代中。

gc模塊裏面會有一個長度爲3的列表的計數器,能夠經過gc.get_count()獲取。
例如(488,3,0),其中488是指距離上一次一代垃圾檢查,Python分配內存的數目減去釋放內存的數目,注意是內存分配,而不是引用計數的增長。例如:

print gc.get_count()  # (590, 8, 0)
a = ClassA()
print gc.get_count()  # (591, 8, 0)
del a
print gc.get_count()  # (590, 8, 0)

3是指距離上一次二代垃圾檢查,一代垃圾檢查的次數,同理,0是指距離上一次三代垃圾檢查,二代垃圾檢查的次數。

gc模快有一個自動垃圾回收的閥值,即經過gc.get_threshold函數獲取到的長度爲3的元組,例如(700,10,10)
每一次計數器的增長,gc模塊就會檢查增長後的計數是否達到閥值的數目,若是是,就會執行對應的代數的垃圾檢查,而後重置計數器
例如,假設閥值是(700,10,10)

  • 當計數器從(699,3,0)增長到(700,3,0),gc模塊就會執行gc.collect(0),即檢查一代對象的垃圾,並重置計數器爲(0,4,0)
  • 當計數器從(699,9,0)增長到(700,9,0),gc模塊就會執行gc.collect(1),即檢查1、二代對象的垃圾,並重置計數器爲(0,0,1)
  • 當計數器從(699,9,9)增長到(700,9,9),gc模塊就會執行gc.collect(2),即檢查1、2、三代對象的垃圾,並重置計數器爲(0,0,0)

其餘

  1. 若是循環引用中,兩個對象都定義了__del__方法,gc模塊不會銷燬這些不可達對象,由於gc模塊不知道應該先調用哪一個對象的__del__方法,因此爲了安全起見,gc模塊會把對象放到gc.garbage中,可是不會銷燬對象。

五.應用

  1. 項目中避免循環引用
  2. 引入gc模塊,啓動gc模塊的自動清理循環引用的對象機制
  3. 因爲分代收集,因此把須要長期使用的變量集中管理,並儘快移到二代之後,減小GC檢查時的消耗
  4. gc模塊惟一處理不了的是循環引用的類都有__del__方法,因此項目中要避免定義__del__方法,若是必定要使用該方法,同時致使了循環引用,須要代碼顯式調用gc.garbage裏面的對象的__del__來打破僵局

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參考:

python的內存管理機制

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