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垃圾回收机制

W的一天 2019-01-30 16:52:00 阅读数:167 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

我们定义变量会申请内存空间来存放变量的值,而内存的容量是有限的,当一个变量值没有用了(称为垃圾),就应该将其占用的内存给回收掉。变量名是访问到变量的唯一方式,所以当一个变量值没有任何关联的变量名时,我们就无法访问到该变量了,该变量就是一个垃圾,会被python解释的垃圾回收机制自动回收。

一、什么是垃圾回收机制

垃圾回收机制(简称GC)是python解释器自带的一种机制,专门用来回收不可用的变量值所占用的内存空间

二、为什么要有垃圾回收机制

程序运行过程中会申请大量的内存空间,而对于一些无用的内存空间,如果不及时清理的话,会导致内存使用完(内存溢出),导致程序崩溃,因此,内存管理是一件重要且繁杂的事情,而python解释器自带的垃圾回收机制把程序员从繁杂的内存管理中解放出来。

三、垃圾回收机制原理分析

python的GC模块主要采用了‘引用计数’来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,还可以通过‘标记-清除’来解决容器对象可能产生的循环引用的问题,并且通过‘分代回收’来以空间换取时间的方式进一步提高垃圾回收的效率。

1,引用计数

引用计数就是:变量值被变量名关联的次数

如:

引用计数增加

x=10(此时,变量值10的引用次数为1)

y=x(此时,把x的内存地址给了y,此时,变量值10 的引用计数为2)

引用计数减少

x=3(此时,x和10解除关系,与3建立关系,变量值10的引用计数为1)

del y(del是解除变量名y与变量值10之间的关系,变量值10的引用计数为0),变量值10的引用计数为0,其占用的内存空间就会被回收

2,循环引用

引用计数机制执行效率问题:变量值被关联次数的增加或减少,都会引发引用计数机制的执行,这明显存在效率问题,这就是引用计数的一个软肋,但引用计数还存在一个致命弱点,即循环引用(也称交叉引用)。

# 变量名l1指向列表1,变量名l2指向列表2,如下
>>> l1=['列表1中的第一个元素'] # 列表1被引用一次 
>>> l2=['列表2中的第一个元素'] # 列表2被引用一次 
>>> 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的引用计数为2
# l1与l2
del l1 #列表1的引用计数为1
del l2 #列表2的引用计数为1

现在列表1和列表2都没被其他变量名关联,但引用计数不为0,所以不会被回收,这就是循环引用的危害,为解决这问题,python引进了‘标记-清除’,‘分代回收’。

3,标记-清除

容器对象(list,set,dict,class,instance)都可以包含其他对象的引用,所以都可能产生循环引用。在了解‘标记-清除’之前,先得知道一个知识点:内存中有两块区域:堆区与栈区,在定义变量时,变量名放在栈区,变量值放在堆区,内存管理是对堆区的管理。

当有效内存空间被耗尽的时候,就会停止整个程序,然后进行两项工作,第一是标记,第二是清除

标记: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对象可以直接访问或间接访问的对象标记为存活对象。

清除:遍历堆区中所有的对象,将没有标记的对象全部清除

4,分代回收

基于引用计数的回收机制,每次回收内存,需要把所有的对象的引用计数都遍历一遍,这是非常耗费时间的,于是引入分代回收提高回收效率,采用‘空间换取时间的策略’。

分代:在多次扫描的情况下,都没有被回收的变量值,GC机制会认为,该变量值的级别会增高,对其扫描的频率会降低。

分代指的是根据存活时间来划分变量值的等级(也就是不同的代)

新定义的变量值,会放在新生代中,假设每隔1分钟扫描一次,如果发现变量值依然存活,那该变量值的等级会提高,当权重大于3(假设为3),会放到青春代中,每隔5分钟扫描一次,继续存活下去,权重继续增高,当权重大于10(假设为10),会被放到老年代中,次时每隔10分钟扫描一次,以此类推。等级越高,被垃圾回收扫描的频率越低。

回收:依然是引用计数作为回收依据

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