Python中的“垃圾”是怎么回收的？

偏执的太偏执、 2024-02-20 11:37 85阅读 0赞

> 在计算机科学中，GC 是一种自动的内存管理机制。当对应内存不再需要的时候，就应该予以释放，这种内存资源管理，称为垃圾回收。而且垃圾回收器会自行进行垃圾对象的处理，可以让程序员减少很多负担，也减少了程序员犯错误的机会。

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### **垃圾回收** ###

我们作为Python程序员也是非常幸福的，我们日常不太需要关注内存管理和垃圾回收，是因为CPython的解释器有一套自己的机制来处理。那么，在Python的世界里为什么不太需要关注垃圾回收呢？

这是因为Python自己的解释器自动做了垃圾回收相应的处理，在绝大部分场景下是不需要人为的干涉的。另外，大家对于Python的共识就是开发效率。因为其是一个胶水语言，在很多场景下高性能以及内存问题其实并不凸显，而且现在服务器资源很便宜而人力资源很贵的情况下。

使用Python做Web开发，工作很多年也不太会遇到内存管理和垃圾回收的。在Web应用几乎都是使用多进程模型的，一则是会有定期超时重启的机制，二是每次上线的操作也会进程的重启。所以不会有某个进程长时间的驻留，使其占用很多内存，导致内存泄漏。所以，GC的缺陷基本不太会对Web开发产生很大的影响。且CPython也足够完善，基本不太会出现内存泄漏这样的问题。大部分场景下，都是因为开发者错误的使用或者是误判导致内存占用不正常。

### **引用计数** ###

Python的垃圾回收是建立在引用技术上的，所以理解引用计数也是非常重要的。而引用计数的原理就是，当一个对象的引用被创建或者复制时，对象的引用计数加1；当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数减1；当对象的引用计数减少为0时，就意味着对象已经没有被任何人使用了，可以将其所占用的内存立刻释放了。

引用计数这种机制的特点是，有比较好的实时性，但是引用计数会有一个循环引用的问题。比如说A引用了B，而B又引用了A，导致每一个对象的引用计数都不为0，那么A和B占用的内存资源永远都不会被回收。所以，就需要一些回收算法来解决这个问题，而Python就是使用了标记清除和分代回收机制。

sys.getrefcount()

### **标记清除** ###

上面我们说了，标记-清除就是为解决循环引用的问题。最理想的情况下，比如说有两个对象A和B，其中A有一个B的引用，就会将B的引用计数减1。然后顺着引用达到B，因为B有一个引用了A，同样将A的引用计数减少1。这样，就将引用计数中循环引用的环给摘除。

但是，还会存在另外一个问题。假设对象A，它有一个对象C的引用，而C并没有引用A。如果将C的引用计数减少1，而最后A没有被回收，显然我们错误将C的引用计数减少了1。这样，将导致在未来的某个时段出现了一个对C的悬空引用。这就要求我们在C没有被删除的情况下，复用C的引用计数。如果采用这样方案的话，那么维护这个引用计数的复杂度就会成倍的增加。而这个标记清除采用了更好的做法来解决这个问题。

标记清除采用了更好的做法，它并不改动真实的引用计数，而是将集合中对象的引用计数复制一份副本，改动该对象引用的副本。对于副本做任何的改动，都不会影响到对象生命周期的维护。

### **分代回收** ###

分代回收是在面试中，常常会被问到的一个问题。分代回收的核心思想就是，对象存活的时间越长，越不可能是垃圾，应该更少的去回收。且Python将所有的对象分为0、1、2三代，所有的新建对象都是0代对象。但是，当某一代对象经历过垃圾回收，依然存活，那么它就被归入下一代对象，即1代或者2代了。

分代回收的预值，可以使用如下代码进行查看。通常，返回一个元组且包含三个数值，默认值为(700, 10, 10)。其中第一个数值700表示，从上一个垃圾回收到现在分配内存的数目减去释放内存的数目。如果这个数值到了700，则会对第一代的垃圾对象进行回收，并且给第二个数值加1。当第二个数值增加到10的时候，就会对第一代和第二代的垃圾对象进行回收，并且给第三个数值加1。当第三个数值增加到10的时候，则三代都会被回收，然后初始化为(0, 0, 0)并继续开始计数。需要注意的是，如果没有十分必要的场景，这个分代回收的默认值通常是不需要我们人为的改动的。

In [1]: import gc
    
    In [2]: gc.get_threshold()
    Out[2]: (700, 10, 10)

### **强制回收** ###

上面介绍了Python的自动垃圾回收机制，而Python也支持在某一刻特定的时间点，使用gc.collect()方法强制回收。不会，通常我们是不适用强制回收的，而是使用下面这种禁用垃圾回收的方式。

### **禁用垃圾回收** ###

这个垃圾回收机制不是挺好的，那我们会什么还要禁用呢。通常我们禁用GC的一个场景就是，某一段代码中需要加载大量的原始数据，尤其是有大量的新建、删除对象这样的操作。也就是执行某一段代码的时候，会自动触发很多次的垃圾回收。但是，我们需要知道Python执行垃圾回收的时候，它会暂停当前的工作。所以，这种工作耗时越多就会拖累我们程序的运行时间。

那我们怎么办呢？我们通常都会在执行这段代码之前，禁用垃圾回收，执行完之后再手动开启。熟悉开源项目的同学可以会看到，有些项目中会使用gc.set\_threshold(0)而不用gc.disable这种写法。是因为有些第三方的库会隐式的启用GC让gc.disable不起作用了，而使用gc.set\_threshold(0)就不会有第三方的库把垃圾回收开启了，除非我们想要把它开启。

gc.disable()
    do somethings
    gc.enable()

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