python的内存管理详细介绍

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。对象的内存使用赋值语句是语言最常见的功能了。但即使是最简单的赋值语句,也可以很有内涵。python的赋值语句就很值得研究。

a = 1

整数1为一个对象。而a是一个引用。利用赋值语句,引用a指向对象1。python是动态类型的语言(参考动态类型),对象与引用分离。python像使用“筷子”那样,通过引用来接触和翻动真正的食物――对象。

a = 1
print(id(a))
print(hex(id(a)))

在我的计算机上,它们返回的是:11246696’0xab9c68’分别为内存地址的十进制和十六进制表示。 在python中,整数和短小的字符,python都会缓存这些对象,以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时,实际上是让所有这些引用指向同一个对象。

a = 1
b = 1
print(id(a))
print(id(b))

上面程序返回1124669611246696可见a和b实际上是指向同一个对象的两个引用。为了检验两个引用指向同一个对象,我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。

# truea = 1
b = 1
print(a is b)
# true
a = “good”
b = “good”
print(a is b)
# false
a = “very good morning”
b = “very good morning”
print(a is b)
# false
a = []
b = []
print(a is b)

上面的注释为相应的运行结果。可以看到,由于python缓存了整数和短字符串,因此每个对象只存有一份。比如,所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句,也只是创造了新的引用,而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象,可以使用赋值语句创建出新的对象。 在python中,每个对象都有存有指向该对象的引用总数,即引用计数(reference count)。我们可以使用sys包中的getrefcount(),来查看某个对象的引用计数。需要注意的是,当使用某个引用作为参数,传递给getrefcount()时,参数实际上创建了一个临时的引用。因此,getrefcount()所得到的结果,会比期望的多1。

from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
print(getrefcount(a))
b = a
print(getrefcount(b))

由于上述原因,两个getrefcount将返回2和3,而不是期望的1和2。对象引用对象python的一个容器对象(container),比如表、词典等,可以包含多个对象。实际上,容器对象中包含的并不是元素对象本身,是指向各个元素对象的引用。我们也可以自定义一个对象,并引用其它对象:

class from_obj(object):
def init(self, to_obj):
self.to_obj = to_obj
b = [1,2,3]
a = from_obj(b)
print(id(a.to_obj))
print(id(b))

可以看到,a引用了对象b。对象引用对象,是python最基本的构成方式。即使是a = 1这一赋值方式,实际上是让词典的一个键值”a”的元素引用整数对象1。该词典对象用于记录所有的全局引用。该词典引用了整数对象1。我们可以通过内置函数globals()来查看该词典。 当一个对象a被另一个对象b引用时,a的引用计数将增加1。

from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
print(getrefcount(a))
b = [a, a]
print(getrefcount(a))

由于对象b引用了两次a,a的引用计数增加了2。容器对象的引用可能构成很复杂的拓扑结构。我们可以用objgraph包来绘制其引用关系,比如

x = [1, 2, 3]
y = [x, dict(key1=x)]
z = [y, (x, y)]
import objgraph
objgraph.show_refs([z], filename=’ref_topo.png’)

sudo apt-get install xdot
sudo pip install objgraph

两个对象可能相互引用,从而构成所谓的引用环(reference cycle)。

a = []
b = [a]
a.append(b)

即使是一个对象,只需要自己引用自己,也能构成引用环。

a = []
a.append(a)
print(getrefcount(a))

引用环会给垃圾回收机制带来很大的麻烦,我将在后面详细叙述这一点。引用减少某个对象的引用计数可能减少。比如,可以使用del关键字删除某个引用:

from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
b = a
print(getrefcount(b))
del a
print(getrefcount(b))

del也可以用于删除容器元素中的元素,比如:

a = [1,2,3]
del a[0]
print(a)

如果某个引用指向对象a,当这个引用被重新定向到某个其他对象b时,对象a的引用计数减少:

from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
b = a
print(getrefcount(b))
a = 1
print(getrefcount(b))

垃圾回收吃太多,总会变胖,python也是这样。当python中的对象越来越多,它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心python的体形,它会乖巧的在适当的时候“减肥”,启动垃圾回收(garbage collection),将没用的对象清除。在许多语言中都有垃圾回收机制,比如java和ruby。尽管最终目的都是塑造苗条的提醒,但不同语言的减肥方案有很大的差异 (这一点可以对比本文和java内存管理与垃圾回收)。从基本原理上,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。比如下面的表:

a = [1, 2, 3]
del a

del a后,已经没有任何引用指向之前建立的[1, 2, 3]这个表。用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象。这个对象如果继续待在内存里,就成了不健康的脂肪。当垃圾回收启动时,python扫描到这个引用计数为0的对象,就将它所占据的内存清空。然而,减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时,python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低python的工作效率。如果内存中的对象不多,就没有必要总启动垃圾回收。所以,python只会在特定条件下,自动启动垃圾回收。当python运行时,会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时,垃圾回收才会启动。我们可以通过gc模块的get_threshold()方法,查看该阈值:

import gc
print(gc.get_threshold())

返回(700, 10, 10),后面的两个10是与分代回收相关的阈值,后面可以看到。700即是垃圾回收启动的阈值。可以通过gc中的set_threshold()方法重新设置。我们也可以手动启动垃圾回收,即使用gc.collect()。分代回收python同时采用了分代(generation)回收的策略。这一策略的基本假设是,存活时间越久的对象,越不可能在后面的程序中变成垃圾。我们的程序往往会产生大量的对象,许多对象很快产生和消失,但也有一些对象长期被使用。出于信任和效率,对于这样一些“长寿”对象,我们相信它们的用处,所以减少在垃圾回收中扫描它们的频率。python将所有的对象分为0,1,2三代。所有的新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收,依然存活,那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动时,一定会扫描所有的0代对象。如果0代经过一定次数垃圾回收,那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一定次数的垃圾回收后,那么会启动对0,1,2,即对所有对象进行扫描。这两个次数即上面get_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的两个10。也就是说,每10次0代垃圾回收,会配合1次1代的垃圾回收;而每10次1代的垃圾回收,才会有1次的2代垃圾回收。同样可以用set_threshold()来调整,比如对2代对象进行更频繁的扫描。

import gc
gc.set_threshold(700, 10, 5)

孤立的引用环引用环的存在会给上面的垃圾回收机制带来很大的困难。这些引用环可能构成无法使用,但引用计数不为0的一些对象。

a = []
b = [a]
a.append(b)
del a
del b

上面我们先创建了两个表对象,并引用对方,构成一个引用环。删除了a,b引用之后,这两个对象不可能再从程序中调用,就没有什么用处了。但是由于引用环的存在,这两个对象的引用计数都没有降到0,不会被垃圾回收。python与其它语言既有共通性,又有特别的地方。对该内存管理机制的理解,是提高python性能的重要一步。

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