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這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python中的垃圾回收機(jī)制的工作原理是什么的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。
CPython 中垃圾回收的主要思路
1.維護(hù)引用計數(shù)器 。對于每一個對象，都有一個對于該對象的引用次數(shù)的計數(shù)器。如果這個計數(shù)器的值減為了 0 ，這就代表這個對象在程序中已經(jīng)沒用了，那么該對象所占用的內(nèi)存就會被釋放。
2.定期檢測是否循環(huán)引用。 當(dāng)引用計數(shù)器的值下降到 0 時來釋放內(nèi)存的機(jī)制并不適用于所有的情況。假如兩個對象 A 和 B ，其中 A 擁有對 B 的引用，B 擁有對 A 的引用。 這就稱之為循環(huán)引用。在這種情況下，這兩個對象也沒有存在的價值了，此時 A 和 B 都應(yīng)該被垃圾回收處理。但是，這兩個對象的引用計數(shù)值不為零， 所以內(nèi)存會一直被占用。為了解決這個問題，CPython 通過使用算法來檢測是否存在循環(huán)引用并釋放循環(huán)引用中的對象。
3.通過啟發(fā)式算法提升性能。 越晚創(chuàng)建的對象更可能需要被回收。 CPython 引入了一個 分代回收 的概念來判斷一個對象使用的相對年齡。年輕一代是指最新被創(chuàng)建出來的對象，而老一代則代表早前創(chuàng)建的對象。每個對象都確定的屬于某一代。 當(dāng)垃圾回收機(jī)制執(zhí)行時， CPython 會優(yōu)先嘗試回收年輕一代的對象。CPython 會定期回收老一代的對象 (由啟發(fā)式算法確定該回收執(zhí)行的效率).
垃圾回收循環(huán)
了解 CPython 垃圾回收的運(yùn)作周期是非常有益的。我們創(chuàng)建一個對象來觀察垃圾回收機(jī)制的運(yùn)作：
Python 需要配置一個新的對象。為此，它調(diào)用 _PyObject_GC_Malloc，給這個對象分配內(nèi)存以及將其添加到垃圾回收的第一階段（我們稱為 0 代）。 隨即查看這個對象在 0 代中的數(shù)值是否超過閾值。如果確實(shí)超過閾值，而且垃圾回收機(jī)制當(dāng)前沒有運(yùn)作，對 collect_generations 的調(diào)用隨機(jī)生效進(jìn)行垃圾回收。否則對象正常分配內(nèi)存。
當(dāng) collect_generations 被調(diào)用，Python 開始垃圾回收。這個方法算出什么階段進(jìn)行垃圾回收 (CPython 默認(rèn)有三代，但 GC 模塊可以修改.。此外，年輕一代擁有低級索引，所以 0 代是最年輕的一代)。Python 循環(huán)所有代 (從最老到最年輕) 然后檢測某一代的對象值超過閾值。如果有，它會將所有年輕代合并到 這一代然后調(diào)用 collect 對這一代進(jìn)行垃圾回收 。注意： Python 希望最好在 0 代進(jìn)行垃圾回收， 因?yàn)檫@一代擁有最年輕的對象，同樣也能迭代最少。對老一代進(jìn)行垃圾回收相當(dāng)于收集所有對象因?yàn)閷Φ?i 代的垃圾回收會使用從 0 到 i 代的所有對象。
collect 會對特定代進(jìn)行垃圾回收。這相當(dāng)于運(yùn)行參考循環(huán)檢測算法 (待會介紹) 然后在特定代找出一系列可得到和不可得到的對象。 這些可得到的對象會被并入下一高級的代 (也就是說，如果 collect 在第 i 代運(yùn)行，第 i 代的對象會被合并到 i+1 代）。對于不可獲得的對象， CPython 會進(jìn)行所有可能的終結(jié)器回調(diào)，使弱 ref 回調(diào)，最終解除這些對象分配。
最后，垃圾回收模塊的內(nèi)部狀態(tài)會更新為 collect 完成它的職責(zé)。
感謝各位的閱讀！關(guān)于Python中的垃圾回收機(jī)制的工作原理是什么就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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