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Python為什么不太需要關注垃圾回收呢?

開發 后端
垃圾回收器會自行進行垃圾對象的處理,可以讓程序員減少很多負擔,也減少了程序員犯錯誤的機會。

 

  • 垃圾回收

我們作為Python程序員也是非常幸福的,我們日常不太需要關注內存管理和垃圾回收,是因為CPython的解釋器有一套自己的機制來處理。那么,在Python的世界里為什么不太需要關注垃圾回收呢?

這是因為Python自己的解釋器自動做了垃圾回收相應的處理,在絕大部分場景下是不需要人為的干涉的。另外,大家對于Python的共識就是開發效率。因為其是一個膠水語言,在很多場景下高性能以及內存問題其實并不凸顯,而且現在服務器資源很便宜而人力資源很貴的情況下。

使用Python做Web開發,工作很多年也不太會遇到內存管理和垃圾回收的。在Web應用幾乎都是使用多進程模型的,一則是會有定期超時重啟的機制,二是每次上線的操作也會進程的重啟。所以不會有某個進程長時間的駐留,使其占用很多內存,導致內存泄漏。所以,GC的缺陷基本不太會對Web開發產生很大的影響。且CPython也足夠完善,基本不太會出現內存泄漏這樣的問題。大部分場景下,都是因為開發者錯誤的使用或者是誤判導致內存占用不正常。

  •  引用計數

Python的垃圾回收是建立在引用技術上的,所以理解引用計數也是非常重要的。而引用計數的原理就是,當一個對象的引用被創建或者復制時,對象的引用計數加1;當一個對象的引用被銷毀時,對象的引用計數減1;當對象的引用計數減少為0時,就意味著對象已經沒有被任何人使用了,可以將其所占用的內存立刻釋放了。

引用計數這種機制的特點是,有比較好的實時性,但是引用計數會有一個循環引用的問題。比如說A引用了B,而B又引用了A,導致每一個對象的引用計數都不為0,那么A和B占用的內存資源永遠都不會被回收。所以,就需要一些回收算法來解決這個問題,而Python就是使用了標記清除和分代回收機制。

  1. https://mp.weixin.qq.com/s/KJm4cIZ8Ms96r3N9rT8M9w 
  •  標記清除

上面我們說了,標記-清除就是為解決循環引用的問題。最理想的情況下,比如說有兩個對象A和B,其中A有一個B的引用,就會將B的引用計數減1。然后順著引用達到B,因為B有一個引用了A,同樣將A的引用計數減少1。這樣,就將引用計數中循環引用的環給摘除。

但是,還會存在另外一個問題。假設對象A,它有一個對象C的引用,而C并沒有引用A。如果將C的引用計數減少1,而最后A沒有被回收,顯然我們錯誤將C的引用計數減少了1。這樣,將導致在未來的某個時段出現了一個對C的懸空引用。這就要求我們在C沒有被刪除的情況下,復用C的引用計數。如果采用這樣方案的話,那么維護這個引用計數的復雜度就會成倍的增加。而這個標記清除采用了更好的做法來解決這個問題。

標記清除采用了更好的做法,它并不改動真實的引用計數,而是將集合中對象的引用計數復制一份副本,改動該對象引用的副本。對于副本做任何的改動,都不會影響到對象生命周期的維護。

  • 分代回收

分代回收是在面試中,常常會被問到的一個問題。分代回收的核心思想就是,對象存活的時間越長,越不可能是垃圾,應該更少的去回收。且Python將所有的對象分為0、1、2三代,所有的新建對象都是0代對象。但是,當某一代對象經歷過垃圾回收,依然存活,那么它就被歸入下一代對象,即1代或者2代了。

分代回收的預值,可以使用如下代碼進行查看。通常,返回一個元組且包含三個數值,默認值為(700, 10, 10)。其中第一個數值700表示,從上一個垃圾回收到現在分配內存的數目減去釋放內存的數目。如果這個數值到了700,則會對第一代的垃圾對象進行回收,并且給第二個數值加1。當第二個數值增加到10的時候,就會對第一代和第二代的垃圾對象進行回收,并且給第三個數值加1。當第三個數值增加到10的時候,則三代都會被回收,然后初始化為(0, 0, 0)并繼續開始計數。

需要注意的是,如果沒有十分必要的場景,這個分代回收的默認值通常是不需要我們人為的改動的。 

  1. In [1]: import gc  
  2. In [2]: gc.get_threshold()  
  3. Out[2]: (700, 10, 10) 
  • 強制回收

上面介紹了Python的自動垃圾回收機制,而Python也支持在某一刻特定的時間點,使用gc.collect()方法強制回收。不會,通常我們是不適用強制回收的,而是使用下面這種禁用垃圾回收的方式。

  • 禁用垃圾回收

這個垃圾回收機制不是挺好的,那我們會什么還要禁用呢。通常我們禁用GC的一個場景就是,某一段代碼中需要加載大量的原始數據,尤其是有大量的新建、刪除對象這樣的操作。也就是執行某一段代碼的時候,會自動觸發很多次的垃圾回收。但是,我們需要知道Python執行垃圾回收的時候,它會暫停當前的工作。所以,這種工作耗時越多就會拖累我們程序的運行時間。

那我們怎么辦呢?我們通常都會在執行這段代碼之前,禁用垃圾回收,執行完之后再手動開啟。熟悉開源項目的同學可以會看到,有些項目中會使用gc.set_threshold(0)而不用gc.disable這種寫法。是因為有些第三方的庫會隱式的啟用GC讓gc.disable不起作用了,而使用gc.set_threshold(0)就不會有第三方的庫把垃圾回收開啟了,除非我們想要把它開啟。 

  1. gc.disable()  
  2. do somethings  
  3. gc.enable()  

 

責任編輯:龐桂玉 來源: Linux公社
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