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1.内存管理架构
Python的内存管理机制都有两套实现：debug模式和release模式
Python内存管理机制的层次结构：
第0层是操作系统提供的内存管理接口，如malloc、free
第1层是Python基于第0层操作系统的内存管理接口包装而成的。主要是为了处理与平台相关的内存分配行为。
实现是一组以PyMem_为前缀的函数族
两套接口：函数和宏。
宏，能够避免函数调用的开销。提高效率，但可能与新版本号的python产生二进制不兼容，假设用C来编写Python的
扩展模块，使用函数接口是一个良好的编程习惯
第2层 以PyObje_为前缀的函数族。主要提供创建Python对象的接口。包含了gc内存管理机制
第3层 对象缓冲池机制
2.小块空间的内存池
Pymalloc机制：内存池机制。管理对小块内存的申请和释放，通过PyObject_Malloc、PyObject_Realloc、PyObject_Free
三个接口显示给Python
整个小块内存的内存池能够视为一个层次结构。分为4层，从下至上各自是：block,pool,arena和内存池
Block
全部block的长度都是8字节对齐的(ALIGNMENT)
SMALL_REQUEST_THRESHOLD:当申请的内存小于这个值时，Python能够使用不同种类的block来满足对内存
的需求。当申请的内存大小超过这个上限。转交请求给第一层内存管理机制。
依据 SMALL_REQUEST_THRESHOLD和 ALIGNMENT的限定，能够得到下面结论：
图
//从size class index转换到size class
#define INDEX2SIZE(I) (((uint)(I) + 1) << ALIGNMENT_SHIFT)
//从size class到size class index
size = (uint )(nbytes - 1) >> ALIGNMENT_SHIFT; Pool
一个pool管理着一堆有固定大小的内存块(block)，这些block的大小都是一样的。
一个pool的大小一般是一个系统内存页，由于当前大多数Python支持的系统的内存页都是4KB，
所以Python内部也将一个pool的大小定义为4KB，这个大小包含pool_header和pool管理的blocks
typedef uchar block;
struct pool_header{
union{ block *_padding;
uint count;} ref; //count表示已经分配的block数目
block *freeblock; //指向下一个可用 block
struct pool_header *nextpool; //链接下一个pool
struct pool_header *prevpool; //链接上一个pool
uint arenaindex;
uint szidx; //block 大小的index
uint nextoffset; //指向 freeblock之后的下一个可用的block
uint maxnextoffset; //指向了pool中最后一个可用的block距pool開始位置的偏移
};
将4KB的内存发行为一个管理32字节block的pool，并从中取出第一块block
#define ROUNDUP(x) (((x) + ALIGNMENT_MASK) & ~ALIGNMENT_MASK)
#define POOL_OVERHEAD ROUNDUP(sizeof(struct pool_header))
#define struct pool_header *poolp
#define uchar block
poolp pool;
block *bp;
//pool指向了一块4KB的内存
pool->ref.count = 1;
//设置pool的size class index
pool->szidx = size;
//将size class index转换为size，比方3转换为32字节
size = INDEX2SIZE(size);
//跳过用于pool_header的内存，并进行对齐
bp = (block *)pool + POOL_OVERHEAD;
//实际就是pool->nextoffset = POOL_OVERHEAD+size + size
pool->nextoffset = POOL_OVERHEAD + (size << 1);
pool->maxnextoffset = POOL_size - size;
pool->freeblock = bp + size;
申请内存时，pool_header中各个域的变化
if(pool != pool->nextpool){ ++pool->ref.count;
bp = pool->freeblock;
//...
if(pool->nextoffset <= pool->maxnextoffset){
//有足够的空间
pool->freeblock = (block *) pool + pool->nextoffset;
pool->nextoffset += INDEX2SIZE(size);
*(block **)(pool->freeblock) = NULL; //建立离散自由block链表的关键所在
return (void *)bp;
}
}自由block链表
当一个block被释放的时候
#define POOL_ADDR(P) ((poolp)((uptr)(p) & ~(uptr)POOL_SIZE_MASK))
void PyObject_Free(void *p){
poolp pool;
block *lastfree;
poolp next, prev;
uint size;
pool = POOL_ADDR(p);
//推断p指向的block是否属于pool
if(Py_ADDRESS_IN_RANGE(p, pool)){
*(block **)p = lastfree = pool->freeblock;//[1]
pool->freeblock = (block *)p;
//...
}
}
Arena
一个Arena就是多个pool的集合，一个Arena的大小默认是256KB
typedef uchar block;
struct arena_object{
uptr address;
block *pool_address;
uint nfreepools;
uint ntotalpools;
struct pool_header *freepools;
struct arena_object *nextarena;
struct arena_object *prevarena;
}pool_header管理的内存和pool_header自身是一块连续的内存。而arena_object与其管理的内存则是分离的。
当pool_header被申请时，它所管理的block集合的内存一定也被申请了；可是当 arena_object被申请时，
它所管理的pool集合的内存则没有被申请。须要在某一时刻建立联系。
当一个arena的arena_object没有与Pool集合建立联系时。这里的arena处于”未使用“状态，一旦建立了联系，
这时的arena就转换到了”可用“状态。
”未使用“的arena链表表头是unused_arena_objects。是单向链表
”可用“的arena的链表表头是usable_arenas，是双向链表
申请arena
//arenas管理着arena_object的集合 static struct arena_object *arenas = NULL; //当前arenas中管理的 arena_object的个数 static uint maxarenas = 0; //"未使用"的 arena_object链表 static struct arena_object *unused_arena_objects = NULL; //”可用“ 的 arena_object链表 static struct arena_object *usable_arenas = NULL; //初始化时需主持 arena_object的个数 #define INITIAL_ARENA_OBJECTS 16 static struct arena_object *new_arena(void){ struct arena_object *arenaobj; uint excess; //[1]：推断是否须要扩充”未使用“的 arena_object列表 if(unused_arena_objects == NULL){ uint i; uint numarenas; size_t nbytes; //[2]：确定本次须要申请的 arena_object的个数，并申请内存 numarenas = maxarenas ?
maxarenas << 1 : INITIAL_ARENA_OBJECTS; if(numarenas <= maxarenas) return NULL; //溢出 nbytes = numarenas * sizeof(*arenas); if(nbytes / sizeof(*arenas) != numarenas) return NULL; //溢出 arenaobj = (struct arena_object *)realloc(arenas, nbytes); if(arenaobj == NULL) return NULL; arenas = arenaobj; //[3]：初始化新申请的 arena_object。并将其放入 unused_arena_objects链表中 for(i = maxarrenas; i < numarenas; ++i){ arenas[i].address = 0; //mark as unassociated arenas[i].nextarena = i < numarenas - 1 ? &arenas[i + 1] : NULL; } //update globals unused_arena_objects = &arenas[maxarenas]; maxarenas = numarenas; } //[4]:从 unused_arena_objects 链表中取出一个“未使用”的arena_object arenaobj = unused_arena_objects; unused_arena_objects = arenaobj->nextarena; assert(arenaobj->address == 0); //[5]：申请arena_object管理的内存 arenaobj->address = (uptr)malloc(ARENA_SIZE); ++narenas_currently_allocated; //[6]：设置pool集合的相关信息 arenaobj->freepools = NULL; arenaobj->pool_address = (block *)arenaobj->address; arenaobj->nfreepools = ARENA_SIZE / POOL_SIZE; //将pool的起始地址调整为系统页的边界 excess = (uint)(arenaobj->address & POOL_SIZE_MASK); if(excess != 0){ --arenaobj->nfreepools; arenaobj->pool_address += POOL_SIZE - excess; } arenaobj->ntotalpools = arenaobj->nfreepools; return arenaobj; }
内存池
Python内部默认的小块内存与大块内存的分界点控制在256个字节（SMALL_REQUEST_THREADHOLD）。
当申请的内存小于256字节时。PyObject_Malloc会在内存池中申请内存；当申请的内存大于256字节时。
PyObject_Malloc的行为将蜕化为malloc的行为。
当Python申请内存时，最主要的操作单元是pool。由于pool的pool_head里有个szidx，表示block的大小。
一个pool在python执行的不论什么一个时刻，总处于下面三种状态的一种：
used状态、full状态、empty状态
处于used状态的pool被置于usedpools的控制之下。
//todo
3.循环引用的垃圾收集
Python 使用引用计数进行垃圾回收
长处：实时性。不论什么内存，一旦没有指向它的引用，就会马上被回收。为了与引用计数机制搭配。在内存的分配与释放上获得最高的效率，
Python设计了大量内存池机制。
缺点：循环引用。使得一组对象的引用计数都不为0。
-->解决方法：标记-清除，分代收集
三色标记模型
1.寻找root object(全局引用或函数栈中的引用)的集合
2.垃圾检測：从root object 集合出发，沿着root object 集合中的每个引用，假设能到达某个对象A，则A称为可达的
3.垃圾回收：保留可达对象，删除不可达对象
4.Python中的垃圾收集
Python的主要内存管理手段是引用计数机制，为打破循环引用引入了“标记-清除”和“分代收集”
仅仅有container才可能产生循环引用，将创建的container记录在双向链表中
普通Python对象：PyObject_HEAD + 自身数据
container对象：PyGc_Head + PyObject_HEAD + 自身数据
一个container对象想要成为一个可心仪的对象，必须增加PyGc_Head信息
typedef union _gc_head{
struct{
union _gc_head *gc_next;
union _gc_head *gc_prev;
int gc_refs;
} gc;
long double dummy;
} PyGc_Head;在创建某个container的最后一步，将这个对象链接到链表中
PyObject *PyDict_New(void){
register dictobject *mp;
//...
mp = PyObject_GC_New(dictobject, &PyDict_Type);
//...
_PyObject_GC_TRACK(mp);//将创建的container对象链接到了Python中的可收集对象链表中。
return (PyObject *)mp;
} #define _PyObject_GC_TRACK(0) do { \
PyGc_Head *g = _Py_AS_GC(0); \
if(g->gc.gc_refs != _PyObject_GC_UNTRACKED) \
Py_FatalError("GC object already tracked"); \
g->gc.gc_refs = _PyGC_REFS_REACHABLE; \
g->gc.gc_next = _PyGC_generations0;
g->gc.gc_prev = _PyGC_generations0->gc.gc_prev; \
g->gc.gc_prev->gc.gc_prev = g;
_PyGC_generations0->gc.gc_prev = g;\
} while(0);
#define _PyObject_GC_UNTRACK(0) do{
//...
}
struct gc_generation{
PyGc_Head head;
int threshold; //最多可容纳的container对象，超出这个值会立马触发垃圾回收机制
int count; //已经链接的container对象数目
}
Python中的标记-清除方法
在開始垃圾收集之前，Python会将“年轻”的代的内存链表整个地链接到count值越界的最“老”一代的内存链表之后。
样例
1.寻找Root Object集合
root object: 有可收集对象链表外部的某个引用在引用这个对象。图16-16中仅仅有list1属于root object
引用计数副本--> PyGc_Head中的gc.gc_refs
利用PyGc_Head中的gc.gc_refs完毕循环引用对象间环的摘除-->遍历container对象中的每个引用，将它的引用计数减1
循环引用摘除后，PyGC_Head.gc.gc_refs不为0的container对象就是root object集合
2.垃圾标记
两个链表
root 链表：root object和被root object直接或间接引用的对象
unreachable链表：垃圾对象
3.垃圾收集
在寻找root object时，引入了gc_refs来模拟打破对象间循环引用的过程，如今要对ob_refcnt操作，直到unreachable链表中的
每个对象的ob_refcnt变为0，引发对象的销毁。
分代收集
以空间换时间：将系统中的愉依据其存活时间划分为不同的集合，每个集合就称为一个“代”，垃圾收集的频率随着“代”的存活时间的增大
而减小。也就是说，活得超长的对象，就越可能还是垃圾。就应该越少去收集。
Python中採用三代。一个代用一个链表维护。