【5】进程管理-5-Python内存释放--gc

Python作为一种动态类型的语言,其对象和引用分离。这与曾经的面向过程语言有很大的区别。为了有效的释放内存,Python内置了垃圾回收的支持。Python采取了一种相对简单的垃圾回收机制,即引用计数,并因此需要解决孤立引用环的问题

python话说会自己管理内存,实际上,对于占用很大内存的对象,并不会马上释放。举例,a=range(10000*10000),会发现内存飙升一个多G,del a 或者a=[]都不能将内存降下来。 del 可以删除多个变量,del a,b,c,d 办法:

import gc (garbage collector)
del a
gc.collect()

马上内存就释放了。

一、gc模块

gc.enable() 打开自动回收garbage
gc.disable() 关闭自动回收垃圾
gc.isenabled 返回自动回收垃圾是否打开
gc.collect() 开始回收垃圾,然有三个参数0,1,2 分别代表不同级别的回收
gc.set_debug(flags) debug的结果会写入sys.stderr
gc.set_debug() 返回debug的结果
gc.get_objects 返回被删除的东西的名称

更多函数参见官网 gc 

二 python内存管理机制

主要参考的 Python深入06 Python的内存管理 

Python作为一种动态类型的语言,其对象和引用分离。这与曾经的面向过程语言有很大的区别。为了有效的释放内存,Python内置了垃圾回收的支持。Python采取了一种相对简单的垃圾回收机制,即引用计数,并因此需要解决孤立引用环的问题。Python与其它语言既有共通性,又有特别的地方。对该内存管理机制的理解,是提高Python性能的重要一步

2.1 对象的内存使用

为了探索对象在内存的存储,我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(identity)。其实,这里所谓的身份,就是该对象的内存地址。

 a = 1
 print(id(a))
 print(hex(id(a)))
 在我的计算机上,它们返回的是:
 11246696
 '0xab9c68'
 分别为内存地址的十进制和十六进制表示。

在Python中,整数和短小的字符,Python都会缓存这些对象,以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时,实际上是让所有这些引用指向同一个对象。

# True
 a = 1
 b = 1
 print(a is b)

# True
 a = "good"
 b = "good"
 print(a is b)

# False
 a = "very good morning"
 b = "very good morning"
 print(a is b)

# False
 a = []
 b = []
 print(a is b)

2.2 引用机制

在Python中,每个对象都有存有指向该对象的引用总数,即引用计数(reference count)

我们可以使用sys包中的getrefcount(),来查看某个对象的引用计数。需要注意的是,当使用某个引用作为参数,传递给getrefcount()时,参数实际上创建了一个临时的引用。因此,getrefcount()所得到的结果,会比期望的多1。

from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
print(getrefcount(a))
b = a
print(getrefcount(b))
由于上述原因,两个getrefcount将返回2和3,而不是期望的1和2。

Python的一个容器对象(container),比如表、词典等,可以包含多个对象。实际上,容器对象中包含的并不是元素对象本身,是指向各个元素对象的引用

2.3 垃圾回收

从基本原理上,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。比如下面的表:

a = [1, 2, 3]
del a

del a后,已经没有任何引用指向之前建立的[1, 2, 3]这个表。用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象。这个对象如果继续待在内存里,就成了不健康的脂肪。当垃圾回收启动时,Python扫描到这个引用计数为0的对象,就将它所占据的内存清空。

然而,减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时,Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多,就没有必要总启动垃圾回收。所以,Python只会在特定条件下,自动启动垃圾回收。当Python运行时,会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时,垃圾回收才会启动。

我们可以通过gc模块的get_threshold()方法,查看该阈值:

import gc
 print(gc.get_threshold())

返回(700, 10, 10),后面的两个10是与分代回收相关的阈值,后面可以看到。700即是垃圾回收启动的阈值。可以通过gc中的set_threshold()方法重新设置。

2.4 分代(generation)回收

Python同时采用了分代(generation)回收的策略。这一策略的基本假设是,存活时间越久的对象,越不可能在后面的程序中变成垃圾。我们的程序往往会产生大量的对象,许多对象很快产生和消失,但也有一些对象长期被使用。出于信任和效率,对于这样一些“长寿”对象,我们相信它们的用处,所以减少在垃圾回收中扫描它们的频率。

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。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。垃圾回收启动时,一定会扫描所有的0代对象。如果0代经过一定次数垃圾回收,那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一定次数的垃圾回收后,那么会启动对0,1,2,即对所有对象进行扫描。

这两个次数即上面get_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的两个10。也就是说,每10次0代垃圾回收,会配合1次1代的垃圾回收;而每10次1代的垃圾回收,才会有1次的2代垃圾回收。

同样可以用set_threshold()来调整,比如对2代对象进行更频繁的扫描。

import gc
 gc.set_threshold(700, 10, 5)

2.5 孤立的引用环

引用环的存在会给上面的垃圾回收机制带来很大的困难。这些引用环可能构成无法使用,但引用计数不为0的一些对象。

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

del a
del b

上面我们先创建了两个表对象,并引用对方,构成一个引用环。删除了a,b引用之后,这两个对象不可能再从程序中调用,就没有什么用处了。但是由于引用环的存在,这两个对象的引用计数都没有降到0,不会被垃圾回收。

为了回收这样的引用环,Python复制每个对象的引用计数,可以记为gc_ref。假设,每个对象i,该计数为gc_ref_i。Python会遍历所有的对象i。对于每个对象i引用的对象j,将相应的gc_ref_j减1。

在结束遍历后,gc_ref不为0的对象,和这些对象引用的对象,以及继续更下游引用的对象,需要被保留。而其它的对象则被垃圾回收。

参考资料:

http://my.oschina.net/u/867090/blog/143170

Python的内存管理 http://www.cnblogs.com/vamei/p/3232088.html(超赞)

https://docs.python.org/2/library/gc.html?highlight=gc#module-gc

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