GC作為現(xiàn)代編程語(yǔ)言的自動(dòng)內(nèi)存管理機(jī)制，專(zhuān)注于兩件事：
- 找到內(nèi)存中無(wú)用的垃圾資源
- 清除這些垃圾并把內(nèi)存讓出來(lái)給其他對(duì)象使用。
GC徹底把程序員從資源管理的重?fù)?dān)中解放出來(lái)，讓他們有更多的時(shí)間放在業(yè)務(wù)邏輯上。但這并不意味著碼農(nóng)就可以不去了解GC，畢竟多了解GC知識(shí)還是有利于我們寫(xiě)出更健壯的代碼。
引用計(jì)數(shù)
Python語(yǔ)言默認(rèn)采用的垃圾收集機(jī)制是『引用計(jì)數(shù)法 Reference Counting』，該算法最早George E. Collins在1960的時(shí)候首次提出，50年后的今天，該算法依然被很多編程語(yǔ)言使用，『引用計(jì)數(shù)法』的原理是：每個(gè)對(duì)象維護(hù)一個(gè)ob_ref字段，用來(lái)記錄該對(duì)象當(dāng)前被引用的次數(shù)，每當(dāng)新的引用指向該對(duì)象時(shí)，它的引用計(jì)數(shù)ob_ref加1，每當(dāng)該對(duì)象的引用失效時(shí)計(jì)數(shù)ob_ref減1，一旦對(duì)象的引用計(jì)數(shù)為0，該對(duì)象立即被回收，對(duì)象占用的內(nèi)存空間將被釋放。它的缺點(diǎn)是需要額外的空間維護(hù)引用計(jì)數(shù)，這個(gè)問(wèn)題是其次的，不過(guò)最主要的問(wèn)題是它不能解決對(duì)象的“循環(huán)引用”，因此，也有很多語(yǔ)言比如Java并沒(méi)有采用該算法做來(lái)垃圾的收集機(jī)制。
1、導(dǎo)致引用計(jì)數(shù)+1的情況
- 對(duì)象被創(chuàng)建，例如
a=23 - 對(duì)象被引用，例如
b=a - 對(duì)象被作為參數(shù)，傳入到一個(gè)函數(shù)中，例如
func(a) - 對(duì)象作為一個(gè)元素，存儲(chǔ)在容器中，例如
list1=[a,a]
2、導(dǎo)致引用計(jì)數(shù)-1的情況
- 對(duì)象的別名被顯式銷(xiāo)毀，例如
del a - 對(duì)象的別名被賦予新的對(duì)象，例如
a=24 - 一個(gè)對(duì)象離開(kāi)它的作用域，例如f函數(shù)執(zhí)行完畢時(shí)，func函數(shù)中的* 局部變量（全局變量不會(huì)）
- 對(duì)象所在的容器被銷(xiāo)毀，或從容器中刪除對(duì)象
什么是循環(huán)引用？A和B相互引用而再?zèng)]有外部引用A與B中的任何一個(gè)，它們的引用計(jì)數(shù)雖然都為1，但顯然應(yīng)該被回收，例子：
a = { } # 對(duì)象A的引用計(jì)數(shù)為 1
b = { } # 對(duì)象B的引用計(jì)數(shù)為 1
a['b'] = b # B的引用計(jì)數(shù)增1
b['a'] = a # A的引用計(jì)數(shù)增1
del a # A的引用減 1，最后A對(duì)象的引用為 1
del b # B的引用減 1, 最后B對(duì)象的引用為 1
在這個(gè)例子中程序執(zhí)行完
del語(yǔ)句后，A、B對(duì)象已經(jīng)沒(méi)有任何引用指向這兩個(gè)對(duì)象，但是這兩個(gè)對(duì)象各包含一個(gè)對(duì)方對(duì)象的引用，雖然最后兩個(gè)對(duì)象都無(wú)法通過(guò)其它變量來(lái)引用這兩個(gè)對(duì)象了，這對(duì)GC來(lái)說(shuō)就是兩個(gè)非活動(dòng)對(duì)象或者說(shuō)是垃圾對(duì)象，但是他們的引用計(jì)數(shù)并沒(méi)有減少到零。因此如果是使用引用計(jì)數(shù)法來(lái)管理這兩對(duì)象的話，他們并不會(huì)被回收，它會(huì)一直駐留在內(nèi)存中，就會(huì)造成了內(nèi)存泄漏（內(nèi)存空間在使用完畢后未釋放）。為了解決對(duì)象的循環(huán)引用問(wèn)題，Python引入了標(biāo)記-清除和分代回收兩種GC機(jī)制。標(biāo)記清除
『 標(biāo)記清除（Mark—Sweep）』算法是一種基于追蹤回收（tracing GC）技術(shù)實(shí)現(xiàn)的垃圾回收算法。它分為兩個(gè)階段：第一階段是標(biāo)記階段，GC會(huì)把所有的『活動(dòng)對(duì)象』打上標(biāo)記，第二階段是把那些沒(méi)有標(biāo)記的對(duì)象『非活動(dòng)對(duì)象』進(jìn)行回收。那么GC又是如何判斷哪些是活動(dòng)對(duì)象哪些是非活動(dòng)對(duì)象的呢？
對(duì)象之間通過(guò)引用（指針）連在一起，構(gòu)成一個(gè)有向圖，對(duì)象構(gòu)成這個(gè)有向圖的節(jié)點(diǎn)，而引用關(guān)系構(gòu)成這個(gè)有向圖的邊。從根對(duì)象（root object）出發(fā)，沿著有向邊遍歷對(duì)象，可達(dá)的（reachable）對(duì)象標(biāo)記為活動(dòng)對(duì)象，不可達(dá)的對(duì)象就是要被清除的非活動(dòng)對(duì)象。根對(duì)象就是全局變量、調(diào)用棧、寄存器。
在上圖中，我們把小黑圈視為全局變量，也就是把它作為
root object，從小黑圈出發(fā)，對(duì)象1可直達(dá)，那么它將被標(biāo)記，對(duì)象2、3可間接到達(dá)也會(huì)被標(biāo)記，而4和5不可達(dá)，那么1、2、3就是活動(dòng)對(duì)象，4和5是非活動(dòng)對(duì)象會(huì)被GC回收。
標(biāo)記清除算法作為Python的輔助垃圾收集技術(shù)主要處理的是一些容器對(duì)象，比如list、dict、tuple，instance等，因?yàn)閷?duì)于字符串、數(shù)值對(duì)象是不可能造成循環(huán)引用問(wèn)題。Python使用一個(gè)雙向鏈表將這些容器對(duì)象組織起來(lái)。不過(guò)，這種簡(jiǎn)單粗暴的標(biāo)記清除算法也有明顯的缺點(diǎn)：清除非活動(dòng)的對(duì)象前它必須順序掃描整個(gè)堆內(nèi)存，哪怕只剩下小部分活動(dòng)對(duì)象也要掃描所有對(duì)象。
分代回收
分代回收是一種以空間換時(shí)間的操作方式，Python將內(nèi)存根據(jù)對(duì)象的存活時(shí)間劃分為不同的集合，每個(gè)集合稱(chēng)為一個(gè)代，Python將內(nèi)存分為了3“代”，分別為年輕代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他們對(duì)應(yīng)的是3個(gè)鏈表，它們的垃圾收集頻率與對(duì)象的存活時(shí)間的增大而減小。新創(chuàng)建的對(duì)象都會(huì)分配在年輕代，年輕代鏈表的總數(shù)達(dá)到上限時(shí)，Python垃圾收集機(jī)制就會(huì)被觸發(fā)，把那些可以被回收的對(duì)象回收掉，而那些不會(huì)回收的對(duì)象就會(huì)被移到中年代去，依此類(lèi)推，老年代中的對(duì)象是存活時(shí)間最久的對(duì)象，甚至是存活于整個(gè)系統(tǒng)的生命周期內(nèi)。同時(shí)，分代回收是建立在標(biāo)記清除技術(shù)基礎(chǔ)之上。分代回收同樣作為Python的輔助垃圾收集技術(shù)處理那些容器對(duì)象
其他
如果循環(huán)引用中，兩個(gè)對(duì)象都定義了__del__方法，gc模塊不會(huì)銷(xiāo)毀這些不可達(dá)對(duì)象，因?yàn)間c模塊不知道應(yīng)該先調(diào)用哪個(gè)對(duì)象的__del__方法，所以為了安全起見(jiàn)，gc模塊會(huì)把對(duì)象放到gc.garbage中，但是不會(huì)銷(xiāo)毀對(duì)象。
應(yīng)用
- 項(xiàng)目中避免循環(huán)引用
- 引入
gc模塊，啟動(dòng)gc模塊的自動(dòng)清理循環(huán)引用的對(duì)象機(jī)制 - 由于分代收集，所以把需要長(zhǎng)期使用的變量集中管理，并盡快移到二代以后，減少GC檢查時(shí)的消耗
- gc模塊唯一處理不了的是循環(huán)引用的類(lèi)都有
__del__方法，所以項(xiàng)目中要避免定義__del__方法，如果一定要使用該方法，同時(shí)導(dǎo)致了循環(huán)引用，需要代碼顯式調(diào)用gc.garbage里面的對(duì)象的__del__來(lái)打破僵局
參考
