python中的垃圾回收机制及原理

序言：

来一起看看：

不同于C/C++，像Python这样的语言是不需要程序员写代码来管理内存的，它的GC(Garbage Collection)机制 实现了自动内存管理。GC做的事情就是解放程序员的双手，找出内存中不用的资源并释放这块内存。 下面我们来看看Python的GC是怎么做的：

Python自带的解释器CPython主要使用了三种垃圾回收机制(引用计数为主，标记-清除和分代回收为辅)：

• 引用计数
• 标记清除
• 分代回收

下面让我们分别了解下这几种机制：

1.引用计数

引用计数法Reference Counting的原理是，每个对象都维护一个引用计数字段，记录这个对象被引用的次数(如果不清楚变量->引用->对象 的问题，可以查看深拷贝与浅拷贝),如果有新的引用指向对象，对象引用计数就加一，引用被销毁时，对象引用计数减一，当用户的引用计数为0时，该内存被释放。可以通过sys.getrefcount()函数查看对象被引用的个数。

这种方法主要存在两种问题：

• 需要去维护引用计数，存在执行效率问题
• 无法解决循环引用问题

所谓循环引用就是：有一组对象的引用计数不为0，但是这组对象实际上并没有被变量引用，它们之间是相互引用，而且也不会有其他的变量再去引用这组对象，最终导致如果使用 引用计数法 这些对象占用的内存永远不会被释放。

可以举个实际

得到的结果估计你们心中产生困惑，咋不报错呢：看下面

可以看到，现在a b都出现了循环引用，此时就算使用del语句删除变量，被使用的内存也不会被回收，所以就需要第二种GC机制：

2.标记清除

标记清除Mark-Sweep是针对循环引用问题的回收机制，作用的对象是容器类型的对象(比如：list、set、dict等)。
原理是：通过根节点对象(不会被删除的对象)对有向图把所有活动对象打上标记，然后回收没有被标记的非活动对象。

原理：1. 寻找跟对象（root object）的集合作为垃圾检测动作的起点，跟对象也就是一些全局引用和函数栈中的引用，这些引用所指向的对象是不可被删除的；2. 从root object集合出发，沿着root object集合中的每一个引用，如果能够到达某个对象，则说明这个对象是可达的，那么就不会被删除，这个过程就是垃圾检测阶段；3. 当检测阶段结束以后，所有的对象就分成可达和不可达两部分，所有的可达对象都进行保留，其它的不可达对象所占用的内存将会被回收，这就是垃圾回收阶段。（底层采用的是链表将这些集合的对象连接在一起）

缺点：标记和清除的过程效率不高。

3.分代回收

分代回收是建立在标记清除基础上的一种辅助回收容器对象的GC机制。 无论开发的程序类型如何，规模如何，都有这样的相同之处：一些比例的内存生存周期都很短，而另一些内存的生存周期比较长，可能会伴随着整个程序的开始和结束。 所以分代回收就根据系统中内存存活时间把它们划分成不同的集合：一共分成三个集合，每个集合称为一个代。 它们的垃圾收集频率 随 对象 存活存活时间的增大 而 减小。也就是说：对于存活时间越长的对象，就越不可能是垃圾，减少对其的收集频率。而新创建的对象都在第一代，第一代集合总数达到上限后，会触发GC机制：可以回收的对象所占的内存被释放，不能被回收的移到中年代。内部垃圾处理机制扫描不能被回收的产生新生代-----第一代集合总数达到上限后，会触发GC机制 将还继续被引用，移到中年代-----》》》时间周期变长，同样触发GC回收机制-----》》》老年代

　　------》》》其实垃圾回收机制内部是咱们Cpython 解释器GIL全局锁的底层原理