之前已经讲过垃圾回收机制了, 就是引用计数为 0 的时候, 解释器就会回收这个变量值, 但是引用计数机制还存在着一个致命的弱点, 就是循环引用, 也叫作交叉引用.
- # 如下我们定义了两个列表, 简称列表 1 与列表 2, 变量名 l1 指向列表 1, 变量名 l2 指向列表 2
- >>> l1=['xxx'] # 列表 1 被引用一次, 列表 1 的引用计数变为 1
- >>> l2=['yyy'] # 列表 2 被引用一次, 列表 2 的引用计数变为 1
- >>> l1.append(l2) # 把列表 2 追加到 l1 中作为第二个元素, 列表 2 的引用计数变为 2
- >>> l2.append(l1) # 把列表 1 追加到 l2 中作为第二个元素, 列表 1 的引用计数变为 2
- # l1 与 l2 之间有相互引用
- # l1 = ['xxx'的内存地址, 列表 2 的内存地址]
- # l2 = ['yyy'的内存地址, 列表 1 的内存地址]
- >>> l1
- ['xxx', ['yyy', [...]]]
- >>> l2
- ['yyy', ['xxx', [...]]]
- >>> l1[1][1][0]
- 'xxx'
循环引用会导致: 值不再被任何名字关联, 但是值的引用计数并不会为 0, 应该被回收但不
能被回收, 什么意思呢? 试想一下, 请看如下操作
- >>> del l1 # 列表 1 的引用计数减 1, 列表 1 的引用计数变为 1
- >>> del l2 # 列表 2 的引用计数减 1, 列表 2 的引用计数变为 1
此时, 只剩下列表 1 与列表 2 之间的相互引用, 两个列表的引用计数均不为 0, 但两个列表不
再被任何其他对象关联, 没有任何人可以再引用到它们, 所以它俩占用内存空间应该被回
收, 但由于相互引用的存在, 每一个对象的引用计数都不为 0, 因此这些对象所占用的内存
永远不会被释放, 所以循环引用是致命的, 这与手动进行内存管理所产生的内存泄露毫无区
别.
所以 Python 引入了 "标记 - 清除" 与 "分代回收" 来分别解决引用计数的循环引用与效率低的问题
标记 - 清除
容器对象 (比如: list,set,dict,class,instance) 都可以包含对其他对象的引用, 所以都
可能产生循环引用. 而 "标记 - 清除" 计数就是为了解决循环引用的问题.
在了解标记清除算法前, 我们需要明确一点, 关于变量的存储, 内存中有两块区域: 堆区与
栈区, 在定义变量时, 变量名与值内存地址的关联关系存放于栈区, 变量值存放于堆区, 内
存管理回收的则是堆区的内容, 详解如下图
定义了两个变量 x = 10,y = 20
当我们执行 x=y 时, 内存中的栈区与堆区变化如下
标记 / 清除算法的做法是当应用程序可用的内存空间被耗尽的时, 就会停止整个程序, 然后
进行两项工作, 第一项则是标记, 第二项则是清除
#1, 标记
标记的过程其实就是, 遍历所有的 GC Roots 对象(栈区中的所有内容或者线程都可以作为 GC Roots 对象), 然后将所
有 GC Roots 的对象可以直接或间接访问到的对象标记为存活的对象, 其余的均为非存活对象, 应该被清除.
#2, 清除
清除的过程将遍历堆中所有的对象, 将没有标记的对象全部清除掉.
直接引用指的是从栈区出发直接引用到的内存地址, 间接引用指的是从栈区出发引用到堆区
后再进一步引用到的内存地址, 以我们之前的两个列表 l1 与 l2 为例画出如下图像
当我们同时删除 l1 与 l2 时, 会清理掉栈区中 l1 与 l2 的内容
这样在启用标记清除算法时, 发现栈区内不再有 l1 与 l2(只剩下堆区内二者的相互引用),
于是列表 1 与列表 2 都没有被标记为存活, 二者会被清理掉, 这样就解决了循环引用带来的内
存泄漏问题.
分代回收
基于引用计数的回收机制, 每次回收内存, 都需要把所有对象的引用计数都遍历一遍, 这是
非常消耗时间的, 于是引入了分代回收来提高回收效率, 分代回收采用的是用 " 空间换时
间 " 的策略.
分代:
分代回收的核心思想是: 在历经多次扫描的情况下, 都没有被回收的变量, gc 机制就会认
为, 该变量是常用变量, gc 对其扫描的频率会降低, 具体实现原理如下:
分代指的是根据存活时间来为变量划分不同等级(也就是不同的代)
新定义的变量, 放到新生代这个等级中, 假设每隔 1 分钟扫描新生代一次, 如果发现变量依然被引用, 那么该对象的权重 (权重本质就是个整数) 加一, 当变量的权重大于某个设定得值 (假设为 3), 会将它移动到更高一级的青春代, 青春代的 gc 扫描的频率低于新生代(扫描时间间隔更长), 假设 5 分钟扫描青春代一次, 这样每次 gc 需要扫描的变量的总个数就变少了, 节省了扫描的总时间, 接下来, 青春代中的对象, 也会以同样的方式被移动到老年代中. 也就是等级(代) 越高, 被垃圾回收机制扫描的频率越低
回收:
回收依然是使用引用计数作为回收的依据
虽然分代回收可以起到提升效率的效果, 但也存在一定的缺点:
例如一个变量刚刚从新生代移入青春代, 该变量的绑定关系就解除了, 该变量应该被回收, 但青春代的扫描频率低于新
生代, 所以该变量的回收就会被延迟.
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3273018.html