python 垃圾收集机制的实例详解

 python 垃圾收集机制的实例详解

pythonn垃圾收集方面的内容如果要细讲还是挺多的，这里只是做一个大概的概括

Python最主要和绝大多数时候用的都是引用计数,每一个PyObject定义如下：

#define PyObject_HEAD          /   Py_ssize_t ob_refcnt;        /   struct _typeobject *ob_type; typedef struct _object {   PyObject_HEAD } PyObject; 

每个pyobject都有一个refcnt来记录他们自己的引用数，一旦引用数为0，就进行回收

引用计数的优点在于实时性，一旦没有其他对象引用了，就能立马进行回收，看起来十分不错，但为什么好多语言都没有采用该方案，因为引用计数有一个致命的缺点，无法解决循环引用问题，比如:

a = [] b = [] a.append(b) b.append(a) 

其实并没有其他变量引用a,b那么他们实际上应该被回收掉，但由于相互引用的关系，他们的引用数都为1，无法被回收。

在python中，相互引用的问题仅仅存在与容器里面，例如list,dictionary,class,instance。为了解决该问题，python引入了标记——清除和分代——回收另外两种机制。

事实上，python中的容器并没有之前讲的那么简单，在pyobject_head之前，还有一个PyGC_head,也就是专门用来处理容器的循环引用问题的。

typedef union _gc_head {   struct {     union _gc_head *gc_next;     union _gc_head *gc_prev;     Py_ssize_t gc_refs;   } gc;   long double dummy; /* force worst-case alignment */ } PyGC_Head; 

所有创建的容器类的对象都会被记录到可收集对象链表中，通过上面的结构我们可以知道其实是构建了一个双向链表，这样我们就可以来跟踪所有可能产生循环引用的情况了。而像int,string等简单的不是容器类型的，只要引用技术为0，就会被回收。但是如果频繁的malloc和free会严重影响效率，所以python采用了大量的对象池来提高效率。

标记——清除包括了垃圾回收的两个方面：（1）寻找可以回收的对象（2）回收对象，python中的标记会从root object开始，遍历所有容器类对象，查找出可以通过引用来到达的一些对象，把他们放到由reachable维护的链表中,对于不能到达的放到unbreachable维护的链表中，此过程结束之后，对unreachable里面的元素进行回收即可。

那么如何对应之前循环引用的情况呢？python里面会产生一个有效的引用数，存在gc.gc_refs里面，像上面的a，b真实引用数为1，但有效的引用数为0（循环中的引用数都减1），由于不能直接改pyobjec里面的refcnt，否则会产生一系列问题，我们可以将有效的引用数记到gc.gc_refs里面，那么a,b 的真实有效引用数都为0，所以他们可以被回收。

下面是另外一种情况：