原文地址：https://sutune.me/2018/10/14/python-GC/

前言

前不久去面试，面试官看我简历上面写了熟悉 Python，于是就问我 Python 垃圾回收机制，但是我更多的是熟悉 Python 来做自动化，但是对这些原理没怎么深入了解过，所以遇到这个问题就懵了（以后简历估计得改成 “了解一点 Python 了 ”），后面针对这个问题进行了梳理，希望以后面试的同学遇到这个问题可以从容的回答。

概述

python 采用的是引用计数机制为主，标记 - 清除和分代收集两种机制为辅的策略。

引用计数

• Python 语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早 George E. Collins 在 1960 的时候首次提出，50 年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。
• 『引用计数法』的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，对象占用的内存空间将被释放。
• 它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，不过最主要的问题是它不能解决对象的 “循环引用”，因此，也有很多语言比如 Java 并没有采用该算法做来垃圾的收集机制。

引用计数案例

import sys
class A():
    def __init__(self):
        '''初始化对象'''
        print('object born id:%s' %str(hex(id(self))))

def f1():
    '''循环引用变量与删除变量'''
    while True:
        c1=A()
        del c1

def func(c):
    print('obejct refcount is: ',sys.getrefcount(c)) #getrefcount()方法用于返回对象的引用计数


if __name__ == '__main__':
   #生成对象
    a=A()
    func(a)

    #增加引用
    b=a
    func(a)

    #销毁引用对象b
    del b
    func(a)

执行结果：

object born id:0x265c56a56d8
obejct refcount is:  4
obejct refcount is:  5
obejct refcount is:  4

导致引用计数 +1 的情况

• 对象被创建，例如 a=23
• 对象被引用，例如 b=a
• 对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
• 对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]

导致引用计数-1 的情况

• 对象的别名被显式销毁，例如del a
• 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
• 一个对象离开它的作用域，例如 f 函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）
• 对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象

循环引用导致内存泄露

def f2():
    '''循环引用'''
    while True:
        c1=A()
        c2=A()
        c1.t=c2
        c2.t=c1
        del c1
        del c2

执行结果

id:0x1feb9f691d0
object born id:0x1feb9f69438
object born id:0x1feb9f690b8
object born id:0x1feb9f69d68
object born id:0x1feb9f690f0
object born id:0x1feb9f694e0
object born id:0x1feb9f69f60
object born id:0x1feb9f69eb8
object born id:0x1feb9f69128
object born id:0x1feb9f69c88
object born id:0x1feb9f69470
object born id:0x1feb9f69e48
object born id:0x1feb9f69ef0
object born id:0x1feb9f69dd8
object born id:0x1feb9f69e10
object born id:0x1feb9f69ac8
object born id:0x1feb9f69198
object born id:0x1feb9f69cf8
object born id:0x1feb9f69da0
object born id:0x1feb9f69c18
object born id:0x1feb9f69d30
object born id:0x1feb9f69ba8
...

• 创建了c1，c2后，这两个对象的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，引用计数变成2.
• 在del c1后，内存c1的对象的引用计数变为1，由于不是为0，所以c1的对象不会被销毁,同理，在del c2后也是一样的。
• 虽然它们两个的对象都是可以被销毁的，但是由于循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。

分代回收

• 分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python 将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python 将内存分为了 3“代”，分别为年轻代（第 0 代）、中年代（第 1 代）、老年代（第 2 代），他们对应的是 3 个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。
• 新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python 垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。
• 同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为 Python 的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象

垃圾回收

有三种情况会触发垃圾回收：

1. 调用gc.collect(),需要先导入gc模块。
2. 当gc模块的计数器达到阀值的时候。
3. 程序退出的时候。

gc 模块

gc 模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而 gc 模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。

常用函数：

1. gc.set_debug(flags) 设置 gc 的 debug 日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK

2. gc.collect([generation])
   显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查第一代的对象，1代表检查一，二代的对象，2代表检查一，二，三代的对象，如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传 2。返回不可达（unreachable objects）对象的数目。

3. gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
   设置自动执行垃圾回收的频率。

4. gc.get_count() 获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为 3 的列表

扩展资料：Garbage Collector interface

gc 实践案例

def f3():
    '''循环引用'''
    while True:
        c1=A()
        c2=A()
        c1.t=c2
        c2.t=c1
        del c1
        del c2
        #增加垃圾回收机制
        print(gc.garbage)
        print(gc.collect())
        print(gc.garbage)
        time.sleep(10)

执行结果

object born id:0x21d1a5dc470
object born id:0x21d1a5dc9e8
[]
4
gc: collectable <A 0x0000021D1A5DC470>
[<__main__.A object at 0x0000021D1A5DC470>, <__main__.A object at 0x0000021D1A5DC9E8>, {'t': <__main__.A object at 0x0000021D1A5DC9E8>}, {'t': <__main__.A object at 0x0000021D1A5DC470>}]
gc: collectable <A 0x0000021D1A5DC9E8>
gc: collectable <dict 0x0000021D1A156C88>
gc: collectable <dict 0x0000021D1A5CABC8>

gc 模块的自动垃圾回收机制

必须要 import gc 模块，并且 is_enable()=True 才会启动自动垃圾回收。
这个机制的主要作用就是发现并处理不可达的垃圾对象。

垃圾回收=垃圾检查+垃圾回收

在 Python 中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在创建的时候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾检查中，改对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中。

gc 模块里面会有一个长度为 3 的列表的计数器，可以通过gc.get_count()获取。

def f4():
    '''垃圾自动回收'''
    print(gc.get_count())
    a=A()
    print(gc.get_count())
    del a
    print(gc.get_count())

执行结果

(621, 10, 0)
object born id:0x2ca32a8c588
(624, 10, 0)
(623, 10, 0)

• 621指距离上一次一代垃圾检查，Python 分配内存的数目减去释放内存的数目，注意:是内存分配，而不是引用计数的增加。
• 10指距离上一次二代垃圾检查，一代垃圾检查的次数。
• 0是指距离上一次三代垃圾检查，二代垃圾检查的次数。

自动回收阈值

gc 模快有一个自动垃圾回收的阀值，即通过gc.get_threshold函数获取到的长度为 3 的元组，例如(700,10,10)
每一次计数器的增加，gc 模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目，如果是，就会执行对应的代数的垃圾检查，然后重置计数器

注意：
如果循环引用中，两个对象都定义了__del__方法，gc 模块不会销毁这些不可达对象，因为 gc 模块不知道应该先调用哪个对象的__del__方法，所以为了安全起见，gc 模块会把对象放到gc.garbage中，但是不会销毁对象。

标记清除

标记清除（Mark—Sweep）』算法是一种基于追踪回收（tracing GC）技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段：第一阶段是标记阶段，GC 会把所有的『活动对象』打上标记，第二阶段是把那些没有标记的对象『非活动对象』进行回收。那么 GC 又是如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象的呢？

对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象（root object）出发，沿着有向边遍历对象，可达的（reachable）对象标记为活动对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。 mark-sweepg 在上图中，我们把小黑圈视为全局变量，也就是把它作为 root object，从小黑圈出发，对象 1 可直达，那么它将被标记，对象 2、3 可间接到达也会被标记，而 4 和 5 不可达，那么 1、2、3 就是活动对象，4 和 5 是非活动对象会被 GC 回收。

标记清除算法作为 Python 的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如 list、dict、tuple，instance 等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python 使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。

扩展资料： Java 垃圾回收机制

参考资料

• http://www.cnblogs.com/Xjng/p/5128269.html
• https://foofish.net/python-gc.html