垃圾回收機制

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垃圾回收機制

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　　咱們定義變量會申請內存空間來存放變量的值，而內存的容量是有限的，當一個變量值沒有用了（稱爲垃圾），就應該將其佔用的內存給回收掉。變量名是訪問到變量的惟一方式，因此當一個變量值沒有任何關聯的變量名時，咱們就沒法訪問到該變量了，該變量就是一個垃圾，會被python解釋的垃圾回收機制自動回收。

　　1、什麼是垃圾回收機制

　　垃圾回收機制（簡稱GC）是python解釋器自帶的一種機制，專門用來回收不可用的變量值所佔用的內存空間

　　2、爲何要有垃圾回收機制

　　程序運行過程當中會申請大量的內存空間，而對於一些無用的內存空間，若是不及時清理的話，會致使內存使用完（內存溢出），致使程序崩潰，所以，內存管理是一件重要且繁雜的事情，而python解釋器自帶的垃圾回收機制把程序員從繁雜的內存管理中解放出來。

　　3、垃圾回收機制原理分析

　　python的GC模塊主要採用了‘引用計數’來跟蹤和回收垃圾。在引用計數的基礎上，還能夠經過‘標記-清除’來解決容器對象可能產生的循環引用的問題，而且經過‘分代回收’來以空間換取時間的方式進一步提升垃圾回收的效率。

　　1，引用計數

　　引用計數就是：變量值被變量名關聯的次數

　　如：

　　引用計數增長

　　x=10（此時，變量值10的引用次數爲1）

　　y=x（此時，把x的內存地址給了y，此時，變量值10 的引用計數爲2）

　　引用計數減小

　　x=3（此時，x和10解除關係，與3創建關係，變量值10的引用計數爲1）

　　del y（del是解除變量名y與變量值10之間的關係，變量值10的引用計數爲0），變量值10的引用計數爲0，其佔用的內存空間就會被回收

　　2，循環引用

　　引用計數機制執行效率問題：變量值被關聯次數的增長或減小，都會引起引用計數機制的執行，這明顯存在效率問題，這就是引用計數的一個軟肋，但引用計數還存在一個致命弱點，即循環引用（也稱交叉引用）。

# 變量名l1指向列表1，變量名l2指向列表2，以下
>>> l1=['列表1中的第一個元素']  # 列表1被引用一次   
>>> l2=['列表2中的第一個元素']  # 列表2被引用一次 
>>> l1.append(l2)             # 把列表2追加到l1中做爲第二個元素，列表2的引用計數爲2
>>> l2.append(l1)             # 把列表1追加到l2中做爲第二個元素，列表1的引用計數爲2
# l1與l2
del l1     #列表1的引用計數爲1del l2     #列表2的引用計數爲1

　　如今列表1和列表2都沒被其餘變量名關聯，但引用計數不爲0，因此不會被回收，這就是循環引用的危害，爲解決這問題，python引進了‘標記-清除’，‘分代回收’。

　　3，標記-清除

　　容器對象（list，set，dict，class，instance）均可以包含其餘對象的引用，因此均可能產生循環引用。在瞭解‘標記-清除’以前，先得知道一個知識點：內存中有兩塊區域：堆區與棧區，在定義變量時，變量名放在棧區，變量值放在堆區，內存管理是對堆區的管理。

　　當有效內存空間被耗盡的時候，就會中止整個程序，而後進行兩項工做，第一是標記，第二是清除

　　標記：遍歷全部的GC Roots對象（棧區中的全部內容或者線程均可以做爲GC Roots對象），而後將全部GC Roots對象能夠直接訪問或間接訪問的對象標記爲存活對象。

　　清除：遍歷堆區中全部的對象，將沒有標記的對象所有清除

　　4，分代回收

　　基於引用計數的回收機制，每次回收內存，須要把全部的對象的引用計數都遍歷一遍，這是很是耗費時間的，因而引入分代回收提升回收效率，採用‘空間換取時間的策略’。

　　分代：在屢次掃描的狀況下，都沒有被回收的變量值，GC機制會認爲，該變量值的級別會增高，對其掃描的頻率會下降。

　　分代指的是根據存活時間來劃分變量值的等級（也就是不一樣的代）

　　新定義的變量值，會放在新生代中，假設每隔1分鐘掃描一次，若是發現變量值依然存活，那該變量值的等級會提升，當權重大於3（假設爲3），會放到青春代中，每隔5分鐘掃描一次，繼續存活下去，權重繼續增高，當權重大於10（假設爲10），會被放到老年代中，次時每隔10分鐘掃描一次，以此類推。等級越高，被垃圾回收掃描的頻率越低。

　　回收：依然是引用計數做爲回收依據