python垃圾回收算法

标准python垃圾回收器由两部分组成，即引用计数回收器和分代垃圾回收器（即python包中的gc module）。其中，引用计数模块不能被禁用，而GC模块可以被禁用。

引用计数算法

python中每个变量都是对象，每个对象核心都包含一个结构体PyObject：

 typedef struct_object {

 int ob_refcnt;

 struct_typeobject *ob_type;

} PyObject;

其中ob_refcnt变量记录了这个对象被引用的数量，当这个对象的引用被赋值给另一个变量或者这个引用被删除(如del a)。那么ob_refcnt就会随之加1或者减1。引用计数增加的场景有：

赋值操作
参数传递
添加object到list末尾

如果某个对象的引用计数为0，那么python会立马调用函数释放内存空间，此时可能导致这个对象引用的其他对象引用计数也为0，因此一个对象消亡可能引起一连串对象内存空间被释放。

一般说来，全局变量(定义在函数，类和代码块之外的变量)随python进程退出而释放，因此引用计数永远不会减为0。局部变量(定义在函数，类和代码块之内的变量)反之。

引用计数算法原理简单明了，但是存在循环引用，线程锁和内存性能开销等问题。

分代垃圾回收算法

引用计数算法最大问题就是循环引用，这种情况下循环引用的每个对象的引用计数最终都不会归零，如下图所示：

因此，python在gc module实现了循环检测算法来解决这个问题。循环引用只可能发生在容器对象之间，因此，GC循环检测也只对容器对象使用。对于只包含常量的容器(如包含常量的tuple)，GC也会把这部分排除掉。

GC将容器对象分为3代，定期清理每代的垃圾对象。新分配的对象总是在第0代，如果经历过一次垃圾回收依然存活则移入下一代。新生代的回收频率比老年代高，大部分新对象很快就会释放，因此生命周期都只是停留在第0代。这种分代回收方式可以提高GC性能，减少停顿时间。

GC进行时需要停止程序的执行以免引用关系改变。

为了确定何时可以执行垃圾回收，GC每一代维护都会count和threshold两个变量，其中count=上一次垃圾回收后分配的新对象-上一次垃圾回收后已经消亡对象（因为引用计数为0而被释放），每次对象创建时候都会比较count和threshold大小,如果count>threshold,python就会启动垃圾回收进程。

以下详细说明CPython循环检测的原理，CPython维护两个双向链表：一个是需要检测的对象关系链表(objects list)，一个是存放无法访达的对象链表(Unreachable list)。

如下图所示，假设现在清理的是第0代的垃圾对象。左边的需要扫描的对象列表中link4是一个循环引用。varA是link1的外部引用，可能是其他代的对象。每个对象除了有一个引用计数变量ref count外，还维护一个gc_ref变量，初始时ref count=gc_ref.
GC遍历objects list每个对象，将这个对象所引用的其他对象的gc_ref减1。
GC将步骤2中gc_ref=0的对象挪到Unreachable list中，下图表示将已经处理的link3和link4移到Unreachable list，但是还没有处理link1和link2.
当GC扫描link1时候，发现gc_ref=1，是可以访达的，那么GC就会循环遍历link1引用的对象，将其标记为可以访达。因为link3经过此轮后标记为可以访达，那么就会将其从Unreachable list移到之前的list中。
GC扫描完所有的对象后，就会启动垃圾回收进程，将Unreachable list中的对象清理掉。

为了性能考虑，我们应该尽量避免循环引用，可以使用weakrefmodule,weakref.ref不会增加对象的引用计数并且对象被回收后返回None。此外，可以使用gc.disable()手动关闭GC垃圾回收，这在某些特殊情况下有帮助。

参考资料

[1] Garbage collection in Python: things you need to know

[2] Python垃圾回收机制

[3] The Garbage Collector

[4] Python垃圾回收（GC）三层心法,你了解到第几层