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為主，分代收集為輔。引用計數的缺陷是循環引用的問題。
在Python中，如果一個對象的引用數為0，Python虛擬機就會回收這個對象的內存。

#encoding=utf-8
__author__ = '[e-mail]'

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，而且進程占用的內存基本不會變動

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

c1=ClassA()會創建一個對象，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后，c1變量不再指向0x237cf58內存，所以這塊內存的引用計數減一，等於0，所以就銷毀了這個對象，然后釋放內存。

1. 導致引用計數+1的情況

   1. 對象被創建，例如a=23
   2. 對象被引用，例如b=a
   3. 對象被作為參數，傳入到一個函數中，例如func(a)
   4. 對象作為一個元素，存儲在容器中，例如list1=[a,a]

2. 導致引用計數-1的情況

   1. 對象的別名被顯式銷毀，例如del a
   2. 對象的別名被賦予新的對象，例如a=24
   3. 一個對象離開它的作用域，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毀，或從容器中刪除對象

   demo

    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：

    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：為什么調用函數會令引用計數+2

3. 查看一個對象的引用計數

sys.getrefcount(a)可以查看a對象的引用計數，但是比正常計數大1，因為調用函數的時候傳入a，這會讓a的引用計數+1

二.循環引用導致內存泄露

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

執行f2()，進程占用的內存會不斷增大。

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

創建了c1，c2后，0x237cf30（c1對應的內存，記為內存1）,0x237cf58（c2對應的內存，記為內存2）這兩塊內存的引用計數都是1，執行c1.t=c2和c2.t=c1后，這兩塊內存的引用計數變成2.
在del c1后，內存1的對象的引用計數變為1，由於不是為0，所以內存1的對象不會被銷毀，所以內存2的對象的引用數依然是2，在del c2后，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可以被銷毀的，但是由於循環引用，導致垃圾回收器都不會回收它們，所以就會導致內存泄露。

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模塊的日志
    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

• 垃圾回收后的對象會放在gc.garbage列表里面
• 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
• 有三種情況會觸發垃圾回收：
  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模塊常用功能解析

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，采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。

常用函數：

1. gc.set_debug(flags)
   設置gc的debug日志，一般設置為gc.DEBUG_LEAK
2. gc.collect([generation])
   顯式進行垃圾回收，可以輸入參數，0代表只檢查第一代的對象，1代表檢查一，二代的對象，2代表檢查一，二，三代的對象，如果不傳參數，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，返回一個長度為3的列表

gc模塊的自動垃圾回收機制

必須要import gc模塊，並且is_enable()=True才會啟動自動垃圾回收。
這個機制的主要作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，采用分代收集的方法。把對象分為三代，一開始，對象在創建的時候，放在一代中，如果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模塊里面會有一個長度為3的列表的計數器，可以通過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加。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，即通過gc.get_threshold函數獲取到的長度為3的元組，例如(700,10,10)
每一次計數器的增加，gc模塊就會檢查增加后的計數是否達到閥值的數目，如果是，就會執行對應的代數的垃圾檢查，然后重置計數器
例如，假設閥值是(700,10,10)：

• 當計數器從(699,3,0)增加到(700,3,0)，gc模塊就會執行gc.collect(0),即檢查一代對象的垃圾，並重置計數器為(0,4,0)
• 當計數器從(699,9,0)增加到(700,9,0)，gc模塊就會執行gc.collect(1),即檢查一、二代對象的垃圾，並重置計數器為(0,0,1)
• 當計數器從(699,9,9)增加到(700,9,9)，gc模塊就會執行gc.collect(2),即檢查一、二、三代對象的垃圾，並重置計數器為(0,0,0)

其他

1. 如果循環引用中，兩個對象都定義了__del__方法，gc模塊不會銷毀這些不可達對象，因為gc模塊不知道應該先調用哪個對象的__del__方法，所以為了安全起見，gc模塊會把對象放到gc.garbage中，但是不會銷毀對象。

五.應用

1. 項目中避免循環引用
2. 引入gc模塊，啟動gc模塊的自動清理循環引用的對象機制
3. 由於分代收集，所以把需要長期使用的變量集中管理，並盡快移到二代以后，減少GC檢查時的消耗
4. gc模塊唯一處理不了的是循環引用的類都有__del__方法，所以項目中要避免定義__del__方法，如果一定要使用該方法，同時導致了循環引用，需要代碼顯式調用gc.garbage里面的對象的__del__來打破僵局

轉載請帶上我

參考：

python的內存管理機制