簡單的來說，python的內(nèi)存有三種管理機(jī)制

1）引用計(jì)數(shù)
2）垃圾回收
3）內(nèi)存池

1.引用計(jì)數(shù)：

引用計(jì)數(shù)是一種非常高效的內(nèi)存管理手段，當(dāng)一個(gè)pyhton對(duì)象被引用時(shí)其引用計(jì)數(shù)增加1，當(dāng)其不再被引用時(shí)引用計(jì)數(shù)減1，當(dāng)引用計(jì)數(shù)等于0的時(shí)候，對(duì)象就被刪除了。
2.垃圾回收（這是一個(gè)很重要的知識(shí)）

① 引用計(jì)數(shù)

引用計(jì)數(shù)也是一種垃圾回收機(jī)制，而且是一種最直觀，最簡單的垃圾回收技術(shù)。
在Python中每一個(gè)對(duì)象的核心就是一個(gè)結(jié)構(gòu)體PyObject，它的內(nèi)部有一個(gè)引用計(jì)數(shù) ob_refcnt，當(dāng)python的某個(gè)對(duì)象引用計(jì)數(shù)為0。就說明沒有任何引用指向該對(duì)象，該對(duì)象就成為要被回收的垃圾了。
舉個(gè)栗子: 當(dāng)一個(gè)對(duì)象被創(chuàng)建出來，他的引用計(jì)數(shù)就會(huì)+1，當(dāng)對(duì)象被引用的時(shí)候，計(jì)數(shù)繼續(xù)增加，當(dāng)引用它的對(duì)象被刪除的時(shí)候，它的引用計(jì)數(shù)就會(huì)減少。直到變?yōu)?，此時(shí)垃圾回收機(jī)制就會(huì)把它回收。但是一旦出現(xiàn)循環(huán)引用，我們就得采取新的辦法了。

② 標(biāo)記清除

標(biāo)記清除用來解決循環(huán)引用產(chǎn)生的問題，循環(huán)引用只有在容器對(duì)象才會(huì)產(chǎn)生，比如字典，元祖，列表等。首先為了追蹤對(duì)象，需要每個(gè)容器對(duì)象維護(hù)兩個(gè)額外的指針，用來將容器對(duì)象組成一個(gè)鏈表，指針分別指向前后兩個(gè)容器對(duì)象，這樣可以將對(duì)象的循環(huán)引用摘除，就可以得出兩個(gè)對(duì)象的有效計(jì)數(shù)。

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③ 分代回收

了解分類回收，首先要了解一下，GC的閾值，所謂閾值就是一個(gè)臨界點(diǎn)的值。
隨著你的程序運(yùn)行，Python解釋器保持對(duì)新創(chuàng)建的對(duì)象，以及因?yàn)橐糜?jì)數(shù)為零而被釋放掉的對(duì)象的追蹤。從理論上說，創(chuàng)建==釋放數(shù)量應(yīng)該是這樣子。但是如果存在循環(huán)引用的話，肯定是創(chuàng)建>釋放數(shù)量，當(dāng)創(chuàng)建數(shù)與釋放數(shù)量的差值達(dá)到規(guī)定的閾值的時(shí)候，當(dāng)當(dāng)當(dāng)當(dāng)~分代回收機(jī)制就登場(chǎng)啦。
分代回收思想將對(duì)象分為三代（generation 0,1,2）
0代表幼年對(duì)象，
1代表青年對(duì)象，
2代表老年對(duì)象。
根據(jù)弱代假說（越年輕的對(duì)象越容易死掉，老的對(duì)象通常會(huì)存活更久。）
新生的對(duì)象被放入0代，如果該對(duì)象在第0代的一次gc垃圾回收中活了下來，那么它就被放到第1代里面（它就升級(jí)了）。如果第1代里面的對(duì)象在第1代的一次gc垃圾回收中活了下來，它就被放到第2代里面。
從上一次第0代gc后，如果分配對(duì)象的個(gè)數(shù)減去釋放對(duì)象的個(gè)數(shù)大于threshold0，那么就會(huì)對(duì)第0代中的對(duì)象進(jìn)行g(shù)c垃圾回收檢查。
從上一次第1代gc后，如果第0代被gc垃圾回收的次數(shù)大于threshold1，那么就會(huì)對(duì)第1代中的對(duì)象進(jìn)行g(shù)c垃圾回收檢查。
從上一次第2代gc后，如果第1代被gc垃圾回收的次數(shù)大于threshold2，那么就會(huì)對(duì)第2代中的對(duì)象進(jìn)行g(shù)c垃圾回收檢查。
gc每一代垃圾回收所觸發(fā)的閾值可以自己設(shè)置。

3，內(nèi)存池

? Python的內(nèi)存機(jī)制呈現(xiàn)金字塔形狀，-1，-2層主要有操作系統(tǒng)進(jìn)行操作
? 第0層是C中的malloc，free等內(nèi)存分配和釋放函數(shù)進(jìn)行操作
? 第1層和第2層是內(nèi)存池，有python接口函數(shù)，PyMem_Malloc函數(shù)實(shí)現(xiàn)，當(dāng)對(duì)象小于256k的時(shí)由該層直接分配內(nèi)存
? 第3層是最上層，也就是我們對(duì)python對(duì)象的直接操作

Python在運(yùn)行期間會(huì)大量地執(zhí)行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態(tài)和核心態(tài)之間進(jìn)行切換，這將嚴(yán)重影響Python的執(zhí)行效率。為了加速Python的執(zhí)行效 率，Python引入了一個(gè)內(nèi)存池機(jī)制，用于管理對(duì)小塊內(nèi)存的申請(qǐng)和釋放。

4，調(diào)優(yōu)手段

1.手動(dòng)垃圾回收
2.避免循環(huán)引用（手動(dòng)解循環(huán)引用和使用弱引用）
3.調(diào)高垃圾回收閾值