Python 的内存管理机制及调优手段?

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内存管理机制:引用计数、垃圾回收、内存池。

引用计数

引用计数是一种非常高效的内存管理手段, 当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1, 当其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除。

垃圾回收

(1) 引用计数

引用计数也是一种垃圾收集机制,而且也是一种最直观,最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某
个对象的引用计数降为 0 时,说明没有任何引用指向该对象,该对象就成为要被回收的垃圾了。比如
某个新建对象,它被分配给某个引用,对象的引用计数变为 1。如果引用被删除,对象的引用计数为 0,
那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话,引用计数机制就不再起有效的作用了

(2)标记清除

如果两个对象的引用计数都为 1,但是仅仅存在他们之间的循环引用,那么这两个对象都是需要被
回收的,也就是说,它们的引用计数虽然表现为非 0,但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引
用摘掉,就会得出这两个对象的有效计数。

(3) 分代回收

从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看,这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统
中总的内存块的数量是相关的,当需要回收的内存块越多时,垃圾检测带来的额外操作就越多,而垃圾
回收带来的额外操作就越少;反之,当需回收的内存块越少时,垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额
外操作。

举个例子:

当某些内存块 M 经过了 3 次垃圾收集的清洗之后还存活时,我们就将内存块 M 划到一个集合 A 中去,而新分配的内存都划分到集合 B 中去。当垃圾收集开始工作时,大多数情况都只对集合 B 进行垃圾回收,而对集合 A 进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行,这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了,效率自然就提高了。在这个过程中,集合 B 中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合 A 中,当然,集合 A 中实际上也存在一些垃圾,这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。

内存池

(1) Python 的内存机制呈现金字塔形状,-1,-2 层主要有操作系统进行操作

(2) 第 0 层是 C 中的 malloc,free 等内存分配和释放函数进行操作

(3)第 1 层和第 2 层是内存池,有 Python 的接口函数 PyMem_Malloc 函数实现,当对象小于
256K 时有该层直接分配内存

(4) 第 3 层是最上层,也就是我们对 Python 对象的直接操作

Python 在运行期间会大量地执行 malloc 和 free 的操作,频繁地在用户态和核心态之间进行切换,这将严重影响 Python 的执行效率。为了加速 Python 的执行效率,Python 引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。

Python 内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在 256 个字节,当申请的内存小于 256 字节时,PyObject_Malloc 会在内存池中申请内存;当申请的内存大于 256 字节时,PyObject_Malloc 的行为将蜕化为 malloc 的行为。当然,通过修改 Python 源代码,我们可以改变这个默认值,从而改变 Python 的默认内存管理行为。

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