pythonGC主要使用引用計(jì)數(shù)(referencecounting)來跟蹤和回收垃圾。

在引用計(jì)數(shù)的基礎(chǔ)上，通過“標(biāo)記-清除”(markandsweep)解決容器對(duì)象可能產(chǎn)生的循環(huán)引用問題，通過“分代回收”(generationcollection)以空間換時(shí)間的方法提高垃圾回收效率。

1引用計(jì)數(shù)

PyObject是每個(gè)對(duì)象必有的內(nèi)容，其中ob_refcnt就是做為引用計(jì)數(shù)。當(dāng)一個(gè)對(duì)象有新的引用時(shí)，它的ob_refcnt就會(huì)增加，當(dāng)引用它的對(duì)象被刪除，它的ob_refcnt就會(huì)減少.引用計(jì)數(shù)為0時(shí)，該對(duì)象生命就結(jié)束了。

優(yōu)點(diǎn):

簡(jiǎn)單

實(shí)時(shí)性

缺點(diǎn):

維護(hù)引用計(jì)數(shù)消耗資源

循環(huán)引用

2標(biāo)記-清除機(jī)制

基本思路是先按需分配，等到?jīng)]有空閑內(nèi)存的時(shí)候從寄存器和程序棧上的引用出發(fā)，遍歷以對(duì)象為節(jié)點(diǎn)、以引用為邊構(gòu)成的圖，把所有可以訪問到的對(duì)象打上標(biāo)記，然后清掃一遍內(nèi)存空間，把所有沒標(biāo)記的對(duì)象釋放。

3分代技術(shù)

分代回收的整體思想是：將系統(tǒng)中的所有內(nèi)存塊根據(jù)其存活時(shí)間劃分為不同的集合，每個(gè)集合就成為一個(gè)“代”，垃圾收集頻率隨著“代”的存活時(shí)間的增大而減小，存活時(shí)間通常利用經(jīng)過幾次垃圾回收來度量。

Python默認(rèn)定義了三代對(duì)象集合，索引數(shù)越大，對(duì)象存活時(shí)間越長(zhǎng)。

舉例：當(dāng)某些內(nèi)存塊M經(jīng)過了3次垃圾收集的清洗之后還存活時(shí)，我們就將內(nèi)存塊M劃到一個(gè)集合A中去，而新分配的內(nèi)存都劃分到集合B中去。當(dāng)垃圾收集開始工作時(shí)，大多數(shù)情況都只對(duì)集合B進(jìn)行垃圾回收，而對(duì)集合A進(jìn)行垃圾回收要隔相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間后才進(jìn)行，這就使得垃圾收集機(jī)制需要處理的內(nèi)存少了，效率自然就提高了。在這個(gè)過程中，集合B中的某些內(nèi)存塊由于存活時(shí)間長(zhǎng)而會(huì)被轉(zhuǎn)移到集合A中，當(dāng)然，集合A中實(shí)際上也存在一些垃圾，這些垃圾的回收會(huì)因?yàn)檫@種分代的機(jī)制而被延遲。

以上內(nèi)容為大家介紹了Python垃圾回收機(jī)制，希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。