目录
另一篇关于java的垃圾回收机制：
Java 技术之垃圾回收机制
一.垃圾回收机制
Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。
在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。
# encoding=utf-8
import gc
import time
class ClassA():
def __init__(self):
print 'object born,id:%s' % str(hex(id(self)))
def __del__(self):
print 'object del,id:%s' % str(hex(id(self)))
def f1():
while True:
c1 = ClassA()
del c1
f1()执行f1()会循环输出这样的结果，而且进程占用的内存基本不会变动
object born,id:0x237cf58
object del,id:0x237cf58c1=ClassA()会创建一个对象，放在0x237cf58内存中，c1变量指向这个内存，这时候这个内存的引用计数是1
del c1后，c1变量不再指向0x237cf58内存，所以这块内存的引用计数减一，等于0，所以就销毁了这个对象，然后释放内存。
导致引用计数+1的情况
- 对象被创建，例如a=23
- 对象被引用，例如b=a
- 对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
- 对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]
导致引用计数-1的情况
- 对象的别名被显式销毁，例如del a
- 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
- 一个对象离开它的作用域，例如f函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）
- 对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象
import sys
def func(c, d):
print 'in func function', sys.getrefcount(c) - 1
print 'init', sys.getrefcount(11) - 1
a = 11
print 'after a=11', sys.getrefcount(11) - 1
b = a
print 'after b=11', sys.getrefcount(11) - 1
func(11, 11)
print 'after func(a)', sys.getrefcount(11) - 1
list1 = [a, 12, 14]
print 'after list1=[a,12,14]', sys.getrefcount(11) - 1
a = 12
print 'after a=12', sys.getrefcount(11) - 1
del a
print 'after del a', sys.getrefcount(11) - 1
del b
print 'after del b', sys.getrefcount(11) - 1
# list1.pop(0)
# print 'after pop list1',sys.getrefcount(11)-1
del list1
print 'after del list1', sys.getrefcount(11) - 1查看一个对象的引用计数
sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1
二.循环引用导致内存泄露
def f2():
while True:
c1=ClassA()
c2=ClassA()
c1.t=c2
c2.t=c1
del c1
del c2
print '111111111111111'
print gc.garbage
print '222222222222222'
print gc.collect() # 显式执行垃圾回收
print '333333333333333'
print gc.garbage
f2()
执行f2()，进程占用的内存会不断增大。
创建了c1，c2后，0x237cf30（c1对应的内存，记为内存1）,0x237cf58（c2对应的内存，记为内存2）这两块内存的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，这两块内存的引用计数变成2.
在del c1后，内存1的对象的引用计数变为1，由于不是为0，所以内存1的对象不会被销毁，所以内存2的对象的引用数依然是2，在del c2后，同理，内存1的对象，内存2的对象的引用数都是1。
虽然它们两个的对象都是可以被销毁的，但是由于循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。
三.垃圾回收
def f3():
# print gc.collect()
c1=ClassA()
c2=ClassA()
c1.t=c2
c2.t=c1
del c1
del c2
print '11'*50
print gc.garbage
print '22'*50
print gc.collect() #显式执行垃圾回收
print '33'*50
print gc.garbage
# time.sleep(10)
if __name__ == '__main__':
gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #设置gc模块的日志
f3()输出：
object born,id:0x6b1af08L
gc: uncollectable <ClassA instance at 0000000006B1AF08>
object born,id:0x6c4e048L
1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
gc: uncollectable <ClassA instance at 0000000006C4E048>
[]
gc: uncollectable <dict 0000000006C48488>
2222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222
gc: uncollectable <dict 0000000006C48268>
4
3333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333
[<__main__.ClassA instance at 0x0000000006B1AF08>, <__main__.ClassA instance at 0x0000000006C4E048>, {'t': <__main__.ClassA instance at 0x0000000006C4E048>}, {'t': <__main__.ClassA instance at 0x0000000006B1AF08>}]
- 垃圾回收后的对象会放在gc.garbage列表里面
- gc.collect()会返回不可达的对象数目，4等于两个对象以及它们对应的dict
有三种情况会触发垃圾回收：
1.调用gc.collect(), 2.当gc模块的计数器达到阀值的时候。 3.程序退出的时候
四.gc模块常用功能解析
gc模块的自动垃圾回收机制
必须要import gc模块，并且is_enable()=True才会启动自动垃圾回收。
这个机制的主要作用就是发现并处理不可达的垃圾对象。
垃圾回收=垃圾检查+垃圾回收
在Python中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在创建的时候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾检查中，改对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中。
gc模块里面会有一个长度为3的列表的计数器，可以通过gc.get_count()获取。
例如(488,3,0)，其中488是指距离上一次一代垃圾检查，Python分配内存的数目减去释放内存的数目，注意是内存分配，而不是引用计数的增加。例如：
print gc.get_count() # (590, 8, 0)
a = ClassA()
print gc.get_count() # (591, 8, 0)
del a
print gc.get_count() # (590, 8, 0)3是指距离上一次二代垃圾检查，一代垃圾检查的次数，同理，0是指距离上一次三代垃圾检查，二代垃圾检查的次数。
gc模快有一个自动垃圾回收的阀值，即通过gc.get_threshold函数获取到的长度为3的元组，例如(700,10,10)
每一次计数器的增加，gc模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目，如果是，就会执行对应的代数的垃圾检查，然后重置计数器
例如，假设阀值是(700,10,10)：
- 当计数器从(699,3,0)增加到(700,3,0)，gc模块就会执行gc.collect(0),即检查一代对象的垃圾，并重置计数器为(0,4,0)
- 当计数器从(699,9,0)增加到(700,9,0)，gc模块就会执行gc.collect(1),即检查一、二代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,1)