Python垃圾回收機制三種實現方法

這篇文章主要介紹了Python垃圾回收機制三種實現方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

引用計數



Python語言默認採用的垃圾收集機制是『引用計數法 Reference Counting』，該算法最早George E. Collins在1960的時候首次提出，50年後的今天，該算法依然被很多編程語言使用。

『引用計數法』的原理是：每個對象維護一個ob_ref字段，用來記錄該對象當前被引用的次數，每當新的引用指向該對象時，它的引用計數ob_ref加1，每當該對象的引用失效時計數ob_ref減1，一旦對象的引用計數為0，該對象立即被回收，對象佔用的內存空間將被釋放

缺點：它的缺點是需要額外的空間維護引用計數，這個問題是其次的，不過最主要的問題是它不能解決對象的“循環引用”，因此，也有很多語言比如Java並沒有採用該算法做來垃圾的收集機制。

import sys class A(): def __init__(self): '''初始化對象''' print('object born id:%s' %str(hex(id(self)))) def f1(): '''循環引用''' while True: c1=A() c2=A() c1.t=c2 c2.t=c1 del c1 del c2

實例化c1，c2後，這兩個對象的引用計數都是1，執行c1.t=c2和c2.t=c1後，引用計數變成2.

在del c1後，內存c1的對象的引用計數變為1，由於不是為0，所以c1的對象不會被銷燬,同理，在del c2後也是一樣的。

雖然它們兩個的對象都是可以被銷燬的，但是由於循環引用，導致垃圾回收器都不會回收它們，所以就會導致內存洩露。

標記清楚



標記清除（Mark―Sweep）』算法是一種基於追蹤回收（tracing GC）技術實現的垃圾回收算法。它分為兩個階段：第一階段是標記階段，GC會把所有的『活動對象』打上標記，第二階段是把那些沒有標記的對象『非活動對象』進行回收。那麼GC又是如何判斷哪些是活動對象哪些是非活動對象的呢？

對象之間通過引用（指針）連在一起，構成一個有向圖，對象構成這個有向圖的節點，而引用關係構成這個有向圖的邊。從根對象（root object）出發，沿著有向邊遍歷對象，可達的（reachable）對象標記為活動對象，不可達的對象就是要被清除的非活動對象。根對象就是全局變量、調用棧、寄存器。 mark-sweepg 在上圖中，我們把小黑圈視為全局變量，也就是把它作為root object，從小黑圈出發，對象1可直達，那麼它將被標記，對象2、3可間接到達也會被標記，而4和5不可達，那麼1、2、3就是活動對象，4和5是非活動對象會被GC回收。

標記清除算法作為 Python 的輔助垃圾收集技術主要處理的是一些容器對象，比如 list、dict、tuple，instance 等，因為對於字符串、數值對象是不可能造成循環引用問題。Python使用一個雙向鏈表將這些容器對象組織起來。不過，這種簡單粗暴的標記清除算法也有明顯的缺點

缺點：清除非活動的對象前它必須順序掃描整個堆內存，哪怕只剩下小部分活動對象也要掃描所有對象

分代回收



分代回收是一種以空間換時間的操作方式，Python 將內存根據對象的存活時間劃分為不同的集合，每個集合稱為一個代，Python將內存分為了3“代”，分別為年輕代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他們對應的是3個鏈表，它們的垃圾收集頻率與對象的存活時間的增大而減小。



新創建的對象都會分配在年輕代，年輕代鏈表的總數達到上限時，Python垃圾收集機制就會被觸發，把那些可以被回收的對象回收掉，而那些不會回收的對象就會被移到中年代去，依此類推，老年代中的對象是存活時間最久的對象，甚至是存活於整個系統的生命週期內。



同時，分代回收是建立在標記清除技術基礎之上。分代回收同樣作為Python的輔助垃圾收集技術處理那些容器對象