如何實(shí)現(xiàn)Python垃圾回收機(jī)制

小編這次要給大家分享的是如何實(shí)現(xiàn)Python垃圾回收機(jī)制，文章內(nèi)容豐富，感興趣的小伙伴可以來了解一下，希望大家閱讀完這篇文章之后能夠有所收獲。

引用計(jì)數(shù)

Python語言默認(rèn)采用的垃圾收集機(jī)制是『引用計(jì)數(shù)法 Reference Counting』，該算法最早George E. Collins在1960的時(shí)候首次提出，50年后的今天，該算法依然被很多編程語言使用。

『引用計(jì)數(shù)法』的原理是：每個(gè)對(duì)象維護(hù)一個(gè)ob_ref字段，用來記錄該對(duì)象當(dāng)前被引用的次數(shù)，每當(dāng)新的引用指向該對(duì)象時(shí)，它的引用計(jì)數(shù)ob_ref加1，每當(dāng)該對(duì)象的引用失效時(shí)計(jì)數(shù)ob_ref減1，一旦對(duì)象的引用計(jì)數(shù)為0，該對(duì)象立即被回收，對(duì)象占用的內(nèi)存空間將被釋放

缺點(diǎn)：它的缺點(diǎn)是需要額外的空間維護(hù)引用計(jì)數(shù)，這個(gè)問題是其次的，不過最主要的問題是它不能解決對(duì)象的“循環(huán)引用”，因此，也有很多語言比如Java并沒有采用該算法做來垃圾的收集機(jī)制。

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

實(shí)例化c1，c2后，這兩個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)都是1，執(zhí)行c1.t=c2和c2.t=c1后，引用計(jì)數(shù)變成2.
在del c1后，內(nèi)存c1的對(duì)象的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?，由于不是為0，所以c1的對(duì)象不會(huì)被銷毀,同理，在del c2后也是一樣的。
雖然它們兩個(gè)的對(duì)象都是可以被銷毀的，但是由于循環(huán)引用，導(dǎo)致垃圾回收器都不會(huì)回收它們，所以就會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄露。

標(biāo)記清楚

標(biāo)記清除（Mark—Sweep）』算法是一種基于追蹤回收（tracing GC）技術(shù)實(shí)現(xiàn)的垃圾回收算法。它分為兩個(gè)階段：第一階段是標(biāo)記階段，GC會(huì)把所有的『活動(dòng)對(duì)象』打上標(biāo)記，第二階段是把那些沒有標(biāo)記的對(duì)象『非活動(dòng)對(duì)象』進(jìn)行回收。那么GC又是如何判斷哪些是活動(dòng)對(duì)象哪些是非活動(dòng)對(duì)象的呢？

對(duì)象之間通過引用（指針）連在一起，構(gòu)成一個(gè)有向圖，對(duì)象構(gòu)成這個(gè)有向圖的節(jié)點(diǎn)，而引用關(guān)系構(gòu)成這個(gè)有向圖的邊。從根對(duì)象（root object）出發(fā)，沿著有向邊遍歷對(duì)象，可達(dá)的（reachable）對(duì)象標(biāo)記為活動(dòng)對(duì)象，不可達(dá)的對(duì)象就是要被清除的非活動(dòng)對(duì)象。根對(duì)象就是全局變量、調(diào)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(fā)，對(duì)象1可直達(dá)，那么它將被標(biāo)記，對(duì)象2、3可間接到達(dá)也會(huì)被標(biāo)記，而4和5不可達(dá)，那么1、2、3就是活動(dòng)對(duì)象，4和5是非活動(dòng)對(duì)象會(huì)被GC回收。

標(biāo)記清除算法作為 Python 的輔助垃圾收集技術(shù)主要處理的是一些容器對(duì)象，比如 list、dict、tuple，instance 等，因?yàn)閷?duì)于字符串、數(shù)值對(duì)象是不可能造成循環(huán)引用問題。Python使用一個(gè)雙向鏈表將這些容器對(duì)象組織起來。不過，這種簡單粗暴的標(biāo)記清除算法也有明顯的缺點(diǎn)

缺點(diǎn)：清除非活動(dòng)的對(duì)象前它必須順序掃描整個(gè)堆內(nèi)存，哪怕只剩下小部分活動(dòng)對(duì)象也要掃描所有對(duì)象

分代回收

分代回收是一種以空間換時(shí)間的操作方式，Python 將內(nèi)存根據(jù)對(duì)象的存活時(shí)間劃分為不同的集合，每個(gè)集合稱為一個(gè)代，Python將內(nèi)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(duì)應(yīng)的是3個(gè)鏈表，它們的垃圾收集頻率與對(duì)象的存活時(shí)間的增大而減小。

新創(chuàng)建的對(duì)象都會(huì)分配在年輕代，年輕代鏈表的總數(shù)達(dá)到上限時(shí)，Python垃圾收集機(jī)制就會(huì)被觸發(fā)，把那些可以被回收的對(duì)象回收掉，而那些不會(huì)回收的對(duì)象就會(huì)被移到中年代去，依此類推，老年代中的對(duì)象是存活時(shí)間最久的對(duì)象，甚至是存活于整個(gè)系統(tǒng)的生命周期內(nèi)。

同時(shí)，分代回收是建立在標(biāo)記清除技術(shù)基礎(chǔ)之上。分代回收同樣作為Python的輔助垃圾收集技術(shù)處理那些容器對(duì)象

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