python内存管理机制的案例分析-创新互联

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语言的内存管理是语言设计的一个重要方面。它是决定语言性能的重要因素。无论是C语言的手工管理,还是Java的垃圾回收,都成为语言最重要的特征。这里以Python语言为例子,说明一门动态类型的、面向对象的语言的内存管理方式。

一句话概括:引用计数为主,清除标记,分代回收为辅

python的垃圾回收(3种)

引用计数

当对象的引用的计数器变为0的时候,该对象可能在内存中,但是已经不能访问。python的垃圾回收时候不能做其他操作,如果一个对象的引用计数变为0的时候python就去回收该对象,那么很显然Python的效率会很差,那什么时候python会来回收呢?这是一个好问题。

python会监听自己new了多少个新的对象和有多少对象的引用计数器变为0了,两个数值做差的到的数和阈值去比较,大于阈值,内存开始进行垃圾回收,销毁引用计数器为0的对象。

优点:简单实时性,缺点:维护引用计数消耗资源,循环引用。

分代回收

为了提高效率,有很多对象,清理了很多次他依然存在,可以认为,这样的对象不需要经常回收,可以把它分到不同的集合,每个集合回收的时间间隔不同。简单的说这就是python的分代回收。

具体说一下,python中的垃圾分为1,2,3代,在1代里的对象每次回收都会去清理,当清理后有引用的对象依然存在,此时他会进入2代集合,同理2代集合清理的时候存在的对象会进入2代集合。

每个集合的清理时间如何分配,会先清理1代垃圾,当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾,当清理10次2代垃圾后会清理2代垃圾。

标记清除

按需分配,当内存不够的时候,从寄存器和程序栈上的引用出发,遍历对象,将遍历的对象打上标记,然后在内存中清除没有标记的对象。

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