Python学习之路-内存管理

Python学习之路-内存管理

简介

Python的内存管理机制可以总结为:引用计数、垃圾回收、内存池。

引用计数

引用计数是一种非常高效的内存管理手段, 当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1, 当其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除。

垃圾回收

引用计数

引用计数也是一种垃圾收集机制,而且也是一种最直观,最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某

个对象的引用计数降为 0 时,说明没有任何引用指向该对象,该对象就成为要被回收的垃圾了。比如

某个新建对象,它被分配给某个引用,对象的引用计数变为 1。如果引用被删除,对象的引用计数为 0,

那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话,引用计数机制就不再起有效的作用了

标记清除

如果两个对象的引用计数都为 1,但是仅仅存在他们之间的循环引用,那么这两个对象都是需要被

回收的,也就是说,它们的引用计数虽然表现为非 0,但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引

用摘掉,就会得出这两个对象的有效计数。

分代回收

从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看,这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统

中总的内存块的数量是相关的,当需要回收的内存块越多时,垃圾检测带来的额外操作就越多,而垃圾

回收带来的额外操作就越少;反之,当需回收的内存块越少时,垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额

外操作。

内存池

简介

Python 的内存机制呈现金字塔形状,-1,-2 层主要有操作系统进行操作,第 0 层是 C 中的 malloc,free 等内存分配和释放函数进行操作,第 1 层和第 2 层是内存池,有 Python 的接口函数 PyMem_Malloc 函数实现,当对象小于256K 时有该层直接分配内存,第 3 层是最上层,也就是我们对 Python 对象的直接操作。

Python 在运行期间会大量地执行 malloc 和 free 的操作,频繁地在用户态和核心态之间进行切换,这将严重影响 Python 的执行效率。为了加速 Python 的执行效率,Python 引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。

Python 内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在 256 个字节,当申请的内存小于 256 字节时,PyObject_Malloc 会在内存池中申请内存;当申请的内存大于 256 字节时,PyObject_Malloc 的行为将蜕化为 malloc 的行为。当然,通过修改 Python 源代码,我们可以改变这个默认值,从而改 变 Python 的默认内存管理行为。

调优手段

  • 手动垃圾回
  • 调高垃圾回收阈值
  • 避免循环引用(手动解循环引用和使用弱引用)

内存泄露

是什么?

指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,失去了对该段内存的控制,因而造成了内存的浪费。导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。 有 del() 函数的对象间的循环引用是导致内存泄漏的主凶。

如何避免?
  • 不使用一个对象时使用:del object 来删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄漏问题。

  • 通过 Python 扩展模块 gc 来查看不能回收的对象的详细信息。

  • 可以通过 sys.getrefcount(obj) 来获取对象的引用计数,并根据返回值是否为 0 来判断是否内存

泄漏。

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