大话Python的垃圾回收机制

垃圾回收

1.1 refchain

在Python的C源码中有一个refchain的环状双向链表，Python程序当中一旦创建对象都会把这个对象添加到refchain这个链表当中，保存着所有的对象。

name = "皮卡丘"
width = 5

1.2引用计数器

在refchain中所有对象内部都有一个ob_refcnt用来保存当前对象的引用计数器

name = "皮卡丘"
width = 5
nickname = name

上述代码表示内存中有5和”皮卡丘“两个值，他们的引用计数器分别为1、2

当值被多次引用时候，不会再内存中重复创建数据，而是引用计数器+1。当对象被销毁时候同时会让引用计数器-1，如果引用计数器为0，则将对象从refchain链表中删除，同时在内存中进行销毁（暂时不考虑缓存等特殊情况）。

name = "皮卡丘"nickname = name # 对象”皮卡丘“的引用计数器+1del name  对象"皮卡丘"的引用计数器-1def run(arg):
    print(arg)

run(nickname) # 刚开始执行函数时，对象”皮卡丘“引用计数器+1，当函数执行完毕之后，对象引用计数器-1name_list = ["张三","法外狂徒",name] # 对象”皮卡丘“的引用计数器+1

但是这样还是存在一个BUG，当出现循环引用的时候，就会无法正常的回收一些数据，例如

v1 = [11,22,33]        # refchain中创建一个列表对象，由于v1=对象，所以列表引对象用计数器为1.
v2 = [44,55,66]        # refchain中再创建一个列表对象，因v2=对象，所以列表对象引用计数器为1.
v1.append(v2)        # 把v2追加到v1中，则v2对应的[44,55,66]对象的引用计数器加1，最终为2.
v2.append(v1)        # 把v1追加到v1中，则v1对应的[11,22,33]对象的引用计数器加1，最终为2.
del v1    # 引用计数器-1del v2    # 引用计数器-1

对于上面的代码，执行del操作之后，没有变量再会去使用那两个列表对象，但由于循环引用的问题，他们的引用计数器不为0，所以他们的状态：永远不会被使用、也不会被销毁。项目中如果这种代码太多，就会导致内存一直被消耗，直到内存被耗尽，程序崩溃。

1.3标记清除&分代回收

标记清除:创建特殊链表专门用于保存 列表、元组、字典、集合、自定义类等对象，之后再去检查这个链表中的对象是否存在循环引用，如果存在则让双方的引用计数器均 - 1 。
分代回收:对标记清楚中的链表进行优化，将那些可能存在循环引用的对象拆分到3个链表，链表成为0/1/2三代，每代都可以存储对象和阈值，当达到阈值时，就会对相应的链表中的每个对象做一次扫描，除循环引用各自减1并且销毁引用计数器为0的对象。`

// 分代的C源码#define NUM_GENERATIONS 3struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {
    /* PyGC_Head,                                    threshold,    count */
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(0), (uintptr_t)_GEN_HEAD(0)},   700,        0}, // 0代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(1), (uintptr_t)_GEN_HEAD(1)},   10,         0}, // 1代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(2), (uintptr_t)_GEN_HEAD(2)},   10,         0}, // 2代};

0代，count表示0代链表中对象的数量，threshold表示0代链表对象个数阈值，超过则执行一次0代扫描检查。

1代，count表示0代链表扫描的次数，threshold表示0代链表扫描的次数阈值，超过则执行一次1代扫描检查。

2代，count表示1代链表扫描的次数，threshold表示1代链表扫描的次数阈值，超过则执行一2代扫描检查。

1.4缓存机制

实际上他不是这么的简单粗暴，因为反复的创建和销毁会使程序的执行效率变低。Python中引入了“缓存机制”机制。 
例如：引用计数器为0时，不会真正销毁对象，而是将他放到一个名为free_list的链表中，之后会再创建对象时不会在重新开辟内存，而是在free_list中将之前的对象来并重置内部的值来使用。

float类型，维护的free_list链表最多可缓存100个float对象。

   1.   `v1 =  3.14  # 开辟内存来存储float对象，并将对象添加到refchain链表。`
    2.   `print( id(v1)  )  # 内存地址：4436033488`
    3.   `del v1 # 引用计数器-1，如果为0则在rechain链表中移除，不销毁对象，而是将对象添加到float的free_list.`
    4.   `v2 =  9.999  # 优先去free_list中获取对象，并重置为9.999，如果free_list为空才重新开辟内存。`
    5.   `print( id(v2)  )  # 内存地址：4436033488`
    
    7.   `# 注意：引用计数器为0时，会先判断free_list中缓存个数是否满了，未满则将对象缓存，已满则直接将对象销毁。`

int类型，不是基于free_list，而是维护一个small_ints链表保存常见数据（小数据池），小数据池范围：-5 <= value < 257。即：重复使用这个范围的整数时，不会重新开辟内存。

 v1 = 38    # 去小数据池small_ints中获取38整数对象，将对象添加到refchain并让引用计数器+1。
  print( id(v1))  #内存地址：4514343712
  v2 = 38 # 去小数据池small_ints中获取38整数对象，将refchain中的对象的引用计数器+1。
  print( id(v2) ) #内存地址：4514343712
  # 注意：在解释器启动时候-5~256就已经被加入到small_ints链表中且引用计数器初始化为1，代码中使用的值时直接去small_ints中拿来用并将引用计数器+1即可。另外，small_ints中的数据引用计数器永远不会为0（初始化时就设置为1了），所以也不会被销毁。

str类型，维护unicode_latin1[256]链表，内部将所有的ascii字符缓存起来，以后使用时就不再反复创建。

 v1 = "A"
  print( id(v1) ) # 输出：4517720496
  del v1
  v2 = "A"
  print( id(v1) ) # 输出：4517720496
  # 除此之外，Python内部还对字符串做了驻留机制，针对那么只含有字母、数字、下划线的字符串（见源码Objects/codeobject.c），如果内存中已存在则不会重新在创建而是使用原来的地址里（不会像free_list那样一直在内存存活，只有内存中有才能被重复利用）。
  v1 = "wupeiqi"
  v2 = "wupeiqi"
  print(id(v1) == id(v2)) # 输出：True

list类型，维护的free_list数组最多可缓存80个list对象。

v1 = [11,22,33]
  print( id(v1) ) # 输出：4517628816
  del v1
  v2 = ["小猪","佩奇"]
  print( id(v2) ) # 输出：4517628816

tuple类型，维护一个free_list数组且数组容量20，数组中元素可以是链表且每个链表最多可以容纳2000个元组对象。元组的free_list数组在存储数据时，是按照元组可以容纳的个数为索引找到free_list数组中对应的链表，并添加到链表中。

 v1 = (1,2)
  print( id(v1) )  del v1  # 因元组的数量为2，所以会把这个对象缓存到free_list[2]的链表中。
  v2 = ("小猪","佩奇")  # 不会重新开辟内存，而是去free_list[2]对应的链表中拿到一个对象来使用。
  print( id(v2) )

dict类型，维护的free_list数组最多可缓存80个dict对象。

v1 = {"k1":123}
  print( id(v1) )  # 输出：4515998128
  del v1
  v2 = {"name":"武沛齐","age":18,"gender":"男"}
  print( id(v1) ) # 输出：4515998128

2 C语言源码分析

2.1两个重要的结构体

#define PyObject_HEAD       PyObject ob_base;#define PyObject_VAR_HEAD      PyVarObject ob_base;// 宏定义，包含 上一个、下一个，用于构造双向链表用。(放到refchain链表中时，要用到)#define _PyObject_HEAD_EXTRA            \
    struct _object *_ob_next;           \
    struct _object *_ob_prev;typedef struct _object {
    _PyObject_HEAD_EXTRA // 用于构造双向链表
    Py_ssize_t ob_refcnt;  // 引用计数器
    struct _typeobject *ob_type;    // 数据类型} PyObject;typedef struct {
    PyObject ob_base;   // PyObject对象
    Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part，即：元素个数 */} PyVarObject;

这两个结构体PyObject和PyVarObject是基石，他们保存这其他数据类型公共部分，例如：每个类型的对象在创建时都有PyObject中的那4部分数据；list/set/tuple等由多个元素组成对象创建时都有PyVarObject中的那5部分数据。

2.2常见类型结构体

平时我们在创建一个对象时，本质上就是实例化一个相关类型的结构体，在内部保存值和引用计数器等。

float类型

 typedef struct {
      PyObject_HEAD      double ob_fval;
  } PyFloatObject;

int类型

struct _longobject {
      PyObject_VAR_HEAD
      digit ob_digit[1];
  };  /* Long (arbitrary precision) integer object interface */
  typedef struct _longobject PyLongObject; /* Revealed in longintrepr.h */

str类型

typedef struct {
      PyObject_HEAD
      Py_ssize_t length;          /* Number of code points in the string */
      Py_hash_t hash;             /* Hash value; -1 if not set */
      struct {
          unsigned int interned:2;          /* Character size:
         - PyUnicode_WCHAR_KIND (0):
           * character type = wchar_t (16 or 32 bits, depending on the
             platform)
         - PyUnicode_1BYTE_KIND (1):
           * character type = Py_UCS1 (8 bits, unsigned)
           * all characters are in the range U+0000-U+00FF (latin1)
           * if ascii is set, all characters are in the range U+0000-U+007F
             (ASCII), otherwise at least one character is in the range
             U+0080-U+00FF
         - PyUnicode_2BYTE_KIND (2):
           * character type = Py_UCS2 (16 bits, unsigned)
           * all characters are in the range U+0000-U+FFFF (BMP)
           * at least one character is in the range U+0100-U+FFFF
         - PyUnicode_4BYTE_KIND (4):
           * character type = Py_UCS4 (32 bits, unsigned)
           * all characters are in the range U+0000-U+10FFFF
           * at least one character is in the range U+10000-U+10FFFF
         */
          unsigned int kind:3;          unsigned int compact:1;          unsigned int ascii:1;          unsigned int ready:1;          unsigned int :24;
      } state;      wchar_t *wstr;              /* wchar_t representation (null-terminated) */
  } PyASCIIObject;  typedef struct {
      PyASCIIObject _base;
      Py_ssize_t utf8_length;     /* Number of bytes in utf8, excluding the
                                   * terminating \0. */
      char *utf8;                 /* UTF-8 representation (null-terminated) */
      Py_ssize_t wstr_length;     /* Number of code points in wstr, possible
                                   * surrogates count as two code points. */
  } PyCompactUnicodeObject;  typedef struct {
      PyCompactUnicodeObject _base;      union {          void *any;
          Py_UCS1 *latin1;
          Py_UCS2 *ucs2;
          Py_UCS4 *ucs4;
      } data;                     /* Canonical, smallest-form Unicode buffer */
  } PyUnicodeObject;

list类型

 typedef struct {
      PyObject_VAR_HEAD
      PyObject **ob_item;
      Py_ssize_t allocated;
  } PyListObject;

tuple类型

typedef struct {
      PyObject_VAR_HEAD
      PyObject *ob_item[1];
  } PyTupleObject;

dict类型

 typedef struct {
      PyObject_HEAD
      Py_ssize_t ma_used;
      PyDictKeysObject *ma_keys;
      PyObject **ma_values;
  } PyDictObject;

通过常见结构体可以基本了解到本质上每个对象内部会存储的数据。

扩展：在结构体部分你应该发现了str类型比较繁琐，那是因为python字符串在处理时需要考虑到编码的问题，在内部规定（见源码结构体）：

字符串只包含ascii，则每个字符用1个字节表示，即：latin1字符串包含中文等，则每个字符用2个字节表示，即：ucs2字符串包含emoji等，则每个字符用4个字节表示，即：ucs4

课程教程：大话Python的垃圾回收机制

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