99 python高级 - 垃圾回收(二)

1. Garbage collection(GC垃圾回收)

现在的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾收集机制，而不再是c，c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其自由，可以任意申请内存，但如同一把双刃剑，为大量内存泄露，悬空指针等bug埋下隐患。 对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象，且定位简单易用的语言，自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。 python里也同java一样采用了垃圾收集机制，不过不一样的是: python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略

引用计数机制：

python里每一个东西都是对象，它们的核心就是一个结构体：PyObject

typedef struct_object {
    int ob_refcnt;
    struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;

PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少。

#define Py_INCREF(op)   ((op)->ob_refcnt++) //增加计数
#define Py_DECREF(op) \ //减少计数
    if (--(op)->ob_refcnt != 0) \
        ; \
    else \
        __Py_Dealloc((PyObject *)(op))

当引用计数为0时，该对象生命就结束了。

引用计数机制的优点：

• 简单
• 实时性：一旦没有引用，内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处：处理回收内存的时间分摊到了平时。

引用计数机制的缺点：

• 维护引用计数消耗资源
• 循环引用

list1 = []
list2 = []
list1.append(list2)
list2.append(list1)

list1与list2相互引用，如果不存在其他对象对它们的引用，list1与list2的引用计数也仍然为1，所占用的内存永远无法被回收，这将是致命的。 对于如今的强大硬件，缺点1尚可接受，但是循环引用导致内存泄露，注定python还将引入新的回收机制。(标记清除和分代收集)。

2.画说 Ruby 与 Python 垃圾回收

英文原文: http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python

2.1 应用程序那颗跃动的心

GC系统所承担的工作远比"垃圾回收"多得多。实际上，它们负责三个重要任务。它们

• 为新生成的对象分配内存
• 识别那些垃圾对象，并且
• 从垃圾对象那回收内存。

如果将应用程序比作人的身体：所有你所写的那些优雅的代码，业务逻辑，算法，应该就是大脑。以此类推，垃圾回收机制应该是那个身体器官呢？（我从RuPy听众那听到了不少有趣的答案：腰子、白血球 ? ）

我认为垃圾回收就是应用程序那颗跃动的心。像心脏为身体其他器官提供血液和营养物那样，垃圾回收器为你的应该程序提供内存和对象。如果心脏停跳，过不了几秒钟人就完了。如果垃圾回收器停止工作或运行迟缓,像动脉阻塞,你的应用程序效率也会下降，直至最终死掉。

2.2 一个简单的例子

运用实例一贯有助于理论的理解。下面是一个简单类，分别用Python和Ruby写成，我们今天就以此为例：

顺便提一句，两种语言的代码竟能如此相像：Ruby 和 Python 在表达同一事物上真的只是略有不同。但是在这两种语言的内部实现上是否也如此相似呢？

2.3 Ruby 的对象分配

当我们执行上面的Node.new(1)时，Ruby到底做了什么？Ruby是如何为我们创建新的对象的呢？ 出乎意料的是它做的非常少。实际上，早在代码开始执行前，Ruby就提前创建了成百上千个对象，并把它们串在链表上，名曰：可用列表。下图所示为可用列表的概念图：

想象一下每个白色方格上都标着一个"未使用预创建对象"。当我们调用 Node.new ,Ruby只需取一个预创建对象给我们使用即可：

上图中左侧灰格表示我们代码中使用的当前对象，同时其他白格是未使用对象。(请注意：无疑我的示意图是对实际的简化。实际上，Ruby会用另一个对象来装载字符串"ABC",另一个对象装载Node类定义，还有一个对象装载了代码中分析出的抽象语法树，等等)

如果我们再次调用 Node.new，Ruby将递给我们另一个对象：

这个简单的用链表来预分配对象的算法已经发明了超过50年，而发明人这是赫赫有名的计算机科学家John McCarthy，一开始是用Lisp实现的。Lisp不仅是最早的函数式编程语言，在计算机科学领域也有许多创举。其一就是利用垃圾回收机制自动化进行程序内存管理的概念。

标准版的Ruby，也就是众所周知的"Matz’s Ruby Interpreter"(MRI),所使用的GC算法与McCarthy在1960年的实现方式很类似。无论好坏，Ruby的垃圾回收机制已经53岁高龄了。像Lisp一样，Ruby预先创建一些对象，然后在你分配新对象或者变量的时候供你使用。

2.4 Python 的对象分配

我们已经了解了Ruby预先创建对象并将它们存放在可用列表中。那Python又怎么样呢？

尽管由于许多原因Python也使用可用列表(用来回收一些特定对象比如 list)，但在为新对象和变量分配内存的方面Python和Ruby是不同的。

例如我们用Pyhon来创建一个Node对象：

与Ruby不同，当创建对象时Python立即向操作系统请求内存。(Python实际上实现了一套自己的内存分配系统，在操作系统堆之上提供了一个抽象层。但是我今天不展开说了。)

当我们创建第二个对象的时候，再次像OS请求内存：

看起来够简单吧，在我们创建对象的时候，Python会花些时间为我们找到并分配内存。

2.5 Ruby 开发者住在凌乱的房间里

Ruby把无用的对象留在内存里，直到下一次GC执行

回过来看Ruby。随着我们创建越来越多的对象，Ruby会持续寻可用列表里取预创建对象给我们。因此，可用列表会逐渐变短:

…然后更短：

请注意我一直在为变量n1赋新值，Ruby把旧值留在原处。“ABC”,"JKL"和"MNO"三个Node实例还滞留在内存中。Ruby不会立即清除代码中不再使用的旧对象！Ruby开发者们就像是住在一间凌乱的房间，地板上摞着衣服，要么洗碗池里都是脏盘子。作为一个Ruby程序员，无用的垃圾对象会一直环绕着你。

2.6 Python 开发者住在卫生之家庭

用完的垃圾对象会立即被Python打扫干净

Python与Ruby的垃圾回收机制颇为不同。让我们回到前面提到的三个Python Node对象：

在内部，创建一个对象时，Python总是在对象的C结构体里保存一个整数，称为 引用数。期初，Python将这个值设置为1：

值为1说明分别有个一个指针指向或是引用这三个对象。假如我们现在创建一个新的Node实例，JKL：

与之前一样，Python设置JKL的引用数为1。然而，请注意由于我们改变了n1指向了JKL，不再指向ABC，Python就把ABC的引用数置为0了。 此刻，Python垃圾回收器立刻挺身而出！每当对象的引用数减为0，Python立即将其释放，把内存还给操作系统：

上面Python回收了ABC Node实例使用的内存。记住，Ruby弃旧对象原地于不顾，也不释放它们的内存。

Python的这种垃圾回收算法被称为引用计数。是George-Collins在1960年发明的，恰巧与John McCarthy发明的可用列表算法在同一年出现。就像Mike-Bernstein在6月份哥谭市Ruby大会杰出的垃圾回收机制演讲中说的: “1960年是垃圾收集器的黄金年代…”

Python开发者工作在卫生之家,你可以想象，有个患有轻度OCD(一种强迫症)的室友一刻不停地跟在你身后打扫，你一放下脏碟子或杯子，有个家伙已经准备好把它放进洗碗机了！

现在来看第二例子。加入我们让n2引用n1：

上图中左边的DEF的引用数已经被Python减少了，垃圾回收器会立即回收DEF实例。同时JKL的引用数已经变为了2 ，因为n1和n2都指向它。

2.7 标记-清除

最终那间凌乱的房间充斥着垃圾，再不能岁月静好了。在Ruby程序运行了一阵子以后，可用列表最终被用光光了:

此刻所有Ruby预创建对象都被程序用过了(它们都变灰了)，可用列表里空空如也（没有白格子了）。

此刻Ruby祭出另一McCarthy发明的算法，名曰：标记-清除。首先Ruby把程序停下来，Ruby用"地球停转垃圾回收大法"。之后Ruby轮询所有指针，变量和代码产生别的引用对象和其他值。同时Ruby通过自身的虚拟机便利内部指针。标记出这些指针引用的每个对象。我在图中使用M表示。

上图中那三个被标M的对象是程序还在使用的。在内部，Ruby实际上使用一串位值，被称为:可用位图(译注：还记得《编程珠玑》里的为突发排序吗，这对离散度不高的有限整数集合具有很强的压缩效果，用以节约机器的资源。)，来跟踪对象是否被标记了。

如果说被标记的对象是存活的，剩下的未被标记的对象只能是垃圾，这意味着我们的代码不再会使用它了。我会在下图中用白格子表示垃圾对象：

接下来Ruby清除这些无用的垃圾对象，把它们送回到可用列表中：

在内部这一切发生得迅雷不及掩耳，因为Ruby实际上不会吧对象从这拷贝到那。而是通过调整内部指针，将其指向一个新链表的方式，来将垃圾对象归位到可用列表中的。

现在等到下回再创建对象的时候Ruby又可以把这些垃圾对象分给我们使用了。在Ruby里，对象们六道轮回，转世投胎，享受多次人生。

2.8 标记-删除 vs. 引用计数

愿定期强制程序停止运行，也不使用Python的算法呢？

然而，引用计数并不像第一眼看上去那样简单。有许多原因使得不许多语言不像Python这样使用引用计数GC算法：

首先，它不好实现。Python不得不在每个对象内部留一些空间来处理引用数。这样付出了一小点儿空间上的代价。但更糟糕的是，每个简单的操作（像修改变量或引用）都会变成一个更复杂的操作，因为Python需要增加一个计数，减少另一个，还可能释放对象。

第二点，它相对较慢。虽然Python随着程序执行GC很稳健（一把脏碟子放在洗碗盆里就开始洗啦），但这并不一定更快。Python不停地更新着众多引用数值。特别是当你不再使用一个大数据结构的时候，比如一个包含很多元素的列表，Python可能必须一次性释放大量对象。减少引用数就成了一项复杂的递归过程了。

最后，它不是总奏效的。引用计数不能处理环形数据结构–也就是含有循环引用的数据结构。