我也来扒一扒python的内存回收机制！

python的内存回收是面试中经常会问到一个问题，今天我来给大家深度剖析下python的内存回收和缓存机制

1、引用计数器

我们知道，python是通过引用计数器来做内存回收的，下面我们来重点讲下引用计数器

提到引用计数器，我们需要先讲下python中的环状双向链表refchain。

1.1 双向链表refchain

在python程序中，创建的任意一个对象，都会加到这个refchain双向链表中

不同的类型的对象在放到refchain中会有不同的地方，也会有相同的地方

1.2 refchain结构体

可以看下，cpython中的源码中定义的结构体

PyObject这个结构体封装了四个值，其他类型的对象会基于PyObject这个结构体作为基类，在封装其他需要的类型

下面我们看不同给类型的结构体封装格式

比如float类型

比如int类型

list类型

tuple类型

dict类型

1.3 引用计数器

我们上面讲的引用计数器

Ob_refcnt就是引用计数器，默认是1，当有其他对象引用对象的时候，这个值就会发生变化

name = "test"  #ob_refcnt的值是1

new = name      #ob_refcnt的值是2

del new        #ob_refcnt的值是1

当ob_refcnt为0的时候，就会对该对象做垃圾回收，会做两件事情

1、从refchain双向链表中移除

2、将这个对象进行销毁，归还内存给操作系统

2、标记清除

大家认为引用计数器的方式很牛逼，但是其实这里有个场景，引用计数器是解决不了的

# 存在双向引用的场景，引用计数器就会出问题

v1 = [1,2,3]

v2 = [4,5,6]

v1.append(v2)

v2.append(v1)

# 此时

# v1的ob_refcnt为2

# v2的ob_refcnt为2

del  v1

del  v2

# 此时

# v1的ob_refcnt为1

# v2的ob_refcnt为1

#

# 此时v1和v2不会被回收，但是其实已经没有对象引用v1和v2了 此时就会出现内存泄露的现象

为了解决上面的场景，python又引入了标记清除

在python底层，会维护另外一个链表（A），这个链表中存放可能存在双向应用的对象。在python中，只有list，tupule、dict、set会存在双向引用的场景，如果我们创建这样的对象，这个对象会被存在到两个链表中

在python内部，会有规律的扫描这个链表A中的每个元素，检查是否有双向引用，如果有，会让双方的引用计数器分别减1，然后在判断ob_refcnt来判断是否做垃圾回收

3、分代回收

那在链表A中，扫描一次链表A还是比较耗时的，因为每个元素都要扫描一次，扫描一次的代价比较大，python是以什么规律下会触发扫描链表A呢？

在分代回收中，把链表A中的数据，也就是可能存在双向引用的元素，划成3个链表，依次来提升扫描的效率

0代：0代中的对象个数达到700个，在触发扫描一次0代链表；第一次扫描0代中的对象，如果0代中有垃圾，则回收，如果不是垃圾，则清空0代，把不是垃圾的对象放到1代

1代：0代扫描超过10次，则1代扫描一次

如果1代中有垃圾，则回收，如果不是垃圾，则清空1代，把不是垃圾的对象放到2代

2代：1代扫描超过10次，则2代扫描一次

如果2代中有垃圾，则回收，如果不是垃圾，则清空2代

4、缓存机制

Python中还有些内存管理的机制，用来优化性能，就是这里准备讲的缓存机制

4.1 池

在python中，为了避免重复申请内存和销毁内存，python会对一部分常见的对象，会提前把这些常见的对象提前申请好

Int类型是用池来做缓存

比如 -5，-4 .。。。。。。。256 这部分对象python认为非常常用，会在python启动的时候提前创建好对象，且不会去走销毁流程，

可以看到v1和v2的内存地址是一样的

4.2 free_list机制

Free_list机制（float、tupule、list、dict为典型代表）

当引用计数器ob_refcnt为0的时候，按理说应该回收的，但是在python中，为了优化性能，不会回收，而是将对象添加到free_list链表中，当作缓存，以后再次创建相同的对象，就会重新创建对象，而是直接使用free_list中的对象

v3 = 3.14

del  v3  #会放到free_list中

v4 = 4.14   #会对v3的内存地址重新赋值，就不需要重新申请内存

float类型

# float类型，维护free_list链表中最多可以缓存100个float对象

v9 = 3.14

print(id(v9))

del  v3  #会放到free_list中

v10 = 3.14   #会对v3的内存地址重新赋值，就不需要重新申请内存

print(id(v10))

# 当前引用计数器为0的时候，会先去判断free_list是否满，未满在缓存到free_list中，满了则销毁

list类型

# list类型，维护一个free_list对多可缓存个80个list对象

v11 = [1,2,3]

print(id(v11))

del v11

v11 = ["2b","2b"]

print(id(v11))

# 输出

# 2303949405888

# 2303949405888

dict类型

# dict类型，会维护一个free_list最多可缓存80个dict对象

v13 = {"k1":"v1","k2":"v2"}

print(id(v13))

del v13

v13 = {"k3":"v1","k4":"v2"}

print(id(v13))

# 2291100371392

# 2291100371392

tuple类型

会维护一个20个元素的free_list的表。其中0号元素，缓存在只有一个元素的tuple，1号元素缓存只有2个元素的tuple。。。。。。20号元素缓存只有21个元素的tuple。其中每个元素中最多可以存储2000个列表

str类型

1、首先会把所有的ascii码元素全部会缓存起来，不会销毁

2、除此之外，python还对常用的字符串做了驻留机制，争对只有数字，字母，下划线组成的字符串做了驻留缓存，如果内存中存在相同的值，则不会去重新申请内存，而是直接使用驻留内存中的地址