垃圾回收机制学习记录

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垃圾回收机制

python中垃圾回收机制是以 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， 如果一个引用的计数为0 python 虚拟机就会回收这个对象的内存， 销毁这个对象。

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

执行f1()会循环输出这样结果， 而且进程占用的内存基本能不会变动。
object born,id:0x237cf58
object del,id:0x237cf58
c1 = classA() 会创建一个对象， 放在 0x237cf58 的内存中，c1 变量指向这个内存， 这个时候内存的引用计数是1

del c1 之后， c1 指令不在指向 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， 然后释放这个内存。

1 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， 传入一个函数中例如 func(a)

• 对象作为一个元素， 存贮在容器中， 例如 list1 = [a,a]
  2 导致引用计数 -1 的情况

• 对象的别名被显示的销毁，如 del a

  • 对象的别名被赋予新的对象， 例如 a = 24
  • 一个对象离开了它的作用域， 例如 f函数执行完毕时候， func 函数中的局部变量（全局变量不会）
  • 对象的容器被销毁， 或从容器中删除对象

demo

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=1', sys.getrefcount(11) - 1
func(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

输出

init 24
after a=11 25
after b=1 26
in func function 28
after func(a) 26
after list1=[a,12,14] 27
after a=12 26
after del a 26
after del b 25
after del list1 24

问题：为什么调用函数会令引用计数+2

3 查看一个对象的引用计数
sys.getrefecount(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

执行f2() 进程占用的内存会不断的增大
“`
object born,id:0x237cf30
object born,id:0x237cf58

创建c1 c2 之后0x237cf30 （c1 对应的内存即为内存1） 0x237cf58（c2 对应的内存， 记为内存2 ） 这两块的内存的引用计数为1， 执行c1.t =c2  和 c2.t=c1 后两块内存的引用计数变为 2 。在del c1 后内存1 的对象引用计数变为1  由于不是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
``` python
deff3():
    # print gc.collect()
    c1=ClassA()
    c2=ClassA()
    c1.t=c2
    c2.t=c1
    del c1
    del c2
    print gc.garbage
    print gc.collect() #显式执行垃圾回收
    print gc.garbage
    time.sleep(10)
if __name__ == '__main__':
    gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #设置gc模块的日志
    f3()






<div class="se-preview-section-delimiter"></div>

输出

“`

输出


```python
gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E918>
gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E940>
gc: uncollectable <dict 0230B810>
gc: uncollectable <dict 02301ED0>
object born,id:0x230e918
object born,id:0x230e940
4




<div class="se-preview-section-delimiter"></div>

• 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模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。
常用函数：

gc.set_debug(flags)
设置gc的debug日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK
gc.collect([generation])
显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查第一代的对象，1代表检查一，二代的对象，2代表检查一，二，三代的对象，如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。
返回不可达（unreachable objects）对象的数目
gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
设置自动执行垃圾回收的频率。
gc.get_count()
获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表

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：

“`

- 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模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。
常用函数：

    gc.set_debug(flags)
    设置gc的debug日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK
    gc.collect([generation])
    显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查第一代的对象，1代表检查一，二代的对象，2代表检查一，二，三代的对象，如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。
    返回不可达（unreachable objects）对象的数目
    gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
    设置自动执行垃圾回收的频率。
    gc.get_count()
    获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表

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：

``` python
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)
当计数器从(699,9,9)增加到(700,9,9)，gc模块就会执行gc.collect(2),即检查一、二、三代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,0)

其他

如果循环引用中，两个对象都定义了del方法，gc模块不会销毁这些不可达对象，因为gc模块不知道应该先调用哪个对象的del方法，所以为了安全起见，gc模块会把对象放到gc.garbage中，但是不会销毁对象。

五.应用

项目中避免循环引用
引入gc模块，启动gc模块的自动清理循环引用的对象机制
由于分代收集，所以把需要长期使用的变量集中管理，并尽快移到二代以后，减少GC检查时的消耗
gc模块唯一处理不了的是循环引用的类都有del方法，所以项目中要避免定义del方法，如果一定要使用该方法，同时导致了循环引用，需要代码显式调用gc.garbage里面的对象的del来打破僵局