Python 垃圾回收机制详解

什么是垃圾回收机制

Python 中的垃圾回收机制是自动的内存管理系统，可以帮助开发人员避免手动管理内存带来的问题。在 Python 中，通过垃圾回收机制来监控和清理程序中不再需要的对象。

Python 的垃圾回收机制的实现

引用计数

Python 中最基本的垃圾回收策略是引用计数，即解释器维护每个对象的引用计数，当计数为 0 时，对象就会被销毁。例如：

a = 1
b = a  # a 和 b 都引用了同一个整数对象
a = None  # a 不再引用整数对象
# 这时对象的引用计数变为 1，对象不会被销毁
b = None
# 对象的引用计数变为 0，对象被销毁

Python 中主要对象类型的引用计数更新如下：

• 赋值语句增加引用计数；
• 赋值语句覆盖引用更新；
• 对象作为参数传递给函数时计数增加；
• 其他引用对象的操作均引起计数变化。

引用计数的优点是实现简单，缺点是对于循环引用（两个对象相互引用，但是其他对象不再引用它们）的处理不起作用。

标记-清除算法

当引用计数不能解决循环引用的问题时，Python 会使用标记-清除算法。标记-清除算法分为两个阶段：

1. 标记阶段：遍历内存中所有对象，标记所有可达（reachable）对象，即从根对象（global、local等）出发，可达的对象都被视为存活（live）对象
2. 清除阶段：遍历内存中所有对象，清除所有未标记的对象

示例代码：

def demo():
    a = [1, 2]
    b = [3, 4]
    a.append(b)
    b.append(a)
    del a
    del b

demo()

当 demo 函数运行完毕，可以发现 a 和 b 都被置为 None，但是 [1, 2] 和 [3, 4] 之间的循环引用依旧存在。此时标记-清除算法就可以起作用，在第一阶段中将从根对象出发可以访问到的所有对象标记为可达，第二阶段中清除未被标记的对象。

分代回收

Python 的分代回收算法基于一条简单的原则：新对象容易死亡，老对象容易存活。即刚创建的对象是“垃圾对象”的可能性更大，而生命周期较长的对象则更可能一直存活。Python 的实现中，将对象分为三类：

1. 第 0 代对象（youngsters）：新分配的对象
2. 第 1 代对象（young adults）：survivors，经过一次垃圾回收后仍然存活的 young objects
3. 第 2 代对象（old men）：经过多次垃圾回收后仍然存活的对象

每个对象都有一个代数计数器，当对象新创建时为 0，每次经过垃圾回收时增加 1。对于这三类对象，Python 分别使用不同的策略：

• 第 0 代对象：使用引用计数策略
• 第 1 代和第 2 代对象：使用标记-清除策略

在内存分配过程中，新对象会被放到第 0 代中。当此代占满时，Python 将进行第 0 代垃圾回收，清理其中的垃圾对象。经过垃圾回收后，仍然存活的对象会被移动到第 1 代中。第 1 代内存占满时，Python 进行第 1 代垃圾回收，清理其中的垃圾对象。存活的对象会被移动到第 2 代中。第 2 代内存达到一定大小时，Python 进行第 2 代垃圾回收，清理其中的垃圾对象并将 remaining survivors 移回第 1 代中。

一个简单的例子如下：

class MyClass:
    pass

if __name__ == '__main__':
    objs = []
    for i in range(10000000):
        objs.append(MyClass())

上述代码会构造 10000000 个实例，Python 需要运用垃圾回收机制来释放其中的垃圾内存。可以使用 tracemalloc 模块来检测 Python 的内存使用情况，示例代码如下：

import tracemalloc

class MyClass:
    pass

if __name__ == '__main__':
    tracemalloc.start()
    objs = []
    for i in range(10000000):
        objs.append(MyClass())
    del objs
    tracemalloc.stop()
    print(tracemalloc.get_traced_memory())

运行结果会输出 Python 的内存占用情况，可以通过调整 tracemalloc 的参数来观察内存使用情况的变化。

总结

Python 的垃圾回收机制主要有三个方面：引用计数、标记-清除算法和分代回收。引用计数是 Python 最基本的垃圾回收策略，标记-清除算法则用于处理循环引用，分代回收则基于新对象容易死亡，老对象容易存活的原则，对不同生命周期的对象采用不同的回收策略。在实际开发中，了解 Python 的垃圾回收机制，对于程序的性能优化和内存管理非常重要。