大话Python的垃圾回收机制
垃圾回收
1.1 refchain
在Python的C源码中有一个refchain的环状双向链表，Python程序当中一旦创建对象都会把这个对象添加到refchain这个链表当中，保存着所有的对象。
name = "皮卡丘"width = 5
1.2引用计数器
在refchain中所有对象内部都有一个ob_refcnt用来保存当前对象的引用计数器
name = "皮卡丘"width = 5
nickname = name
上述代码表示内存中有5和”皮卡丘“两个值，他们的引用计数器分别为1、2
当值被多次引用时候，不会再内存中重复创建数据，而是引用计数器+1。当对象被销毁时候同时会让引用计数器-1，如果引用计数器为0，则将对象从refchain链表中删除，同时在内存中进行销毁（暂时不考虑缓存等特殊情况）。
name = "皮卡丘"nickname = name # 对象”皮卡丘“的引用计数器+1del name 对象"皮卡丘"的引用计数器-1def run(arg):print(arg)
run(nickname) # 刚开始执行函数时，对象”皮卡丘“引用计数器+1，当函数执行完毕之后，对象引用计数器-1name_list = ["张三","法外狂徒",name] # 对象”皮卡丘“的引用计数器+1
但是这样还是存在一个BUG，当出现循环引用的时候，就会无法正常的回收一些数据，例如
v1 = [11,22,33] # refchain中创建一个列表对象，由于v1=对象，所以列表引对象用计数器为1.v2 = [44,55,66] # refchain中再创建一个列表对象，因v2=对象，所以列表对象引用计数器为1.
v1.append(v2) # 把v2追加到v1中，则v2对应的[44,55,66]对象的引用计数器加1，最终为2.
v2.append(v1) # 把v1追加到v1中，则v1对应的[11,22,33]对象的引用计数器加1，最终为2.
del v1 # 引用计数器-1del v2 # 引用计数器-1
对于上面的代码，执行del操作之后，没有变量再会去使用那两个列表对象，但由于循环引用的问题，他们的引用计数器不为0，所以他们的状态：永远不会被使用、也不会被销毁。项目中如果这种代码太多，就会导致内存一直被消耗，直到内存被耗尽，程序崩溃。
1.3标记清除&分代回收
标记清除:创建特殊链表专门用于保存 列表、元组、字典、集合、自定义类等对象，之后再去检查这个链表中的对象是否存在循环引用，如果存在则让双方的引用计数器均 - 1 。
分代回收:对标记清楚中的链表进行优化，将那些可能存在循环引用的对象拆分到3个链表，链表成为0/1/2三代，每代都可以存储对象和阈值，当达到阈值时，就会对相应的链表中的每个对象做一次扫描，除循环引用各自减1并且销毁引用计数器为0的对象。`
// 分代的C源码#define NUM_GENERATIONS 3struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = { /* PyGC_Head, threshold, count */
{{(uintptr_t)_GEN_HEAD(0), (uintptr_t)_GEN_HEAD(0)}, 700, 0}, // 0代
{{(uintptr_t)_GEN_HEAD(1), (uintptr_t)_GEN_HEAD(1)}, 10, 0}, // 1代
{{(uintptr_t)_GEN_HEAD(2), (uintptr_t)_GEN_HEAD(2)}, 10, 0}, // 2代};
0代，count表示0代链表中对象的数量，threshold表示0代链表对象个数阈值，超过则执行一次0代扫描检查。
1代，count表示0代链表扫描的次数，threshold表示0代链表扫描的次数阈值，超过则执行一次1代扫描检查。
2代，count表示1代链表扫描的次数，threshold表示1代链表扫描的次数阈值，超过则执行一2代扫描检查。
1.4缓存机制
实际上他不是这么的简单粗暴，因为反复的创建和销毁会使程序的执行效率变低。Python中引入了“缓存机制”机制。
例如：引用计数器为0时，不会真正销毁对象，而是将他放到一个名为free_list的链表中，之后会再创建对象时不会在重新开辟内存，而是在free_list中将之前的对象来并重置内部的值来使用。
float类型，维护的free_list链表最多可缓存100个float对象。
1. `v1 = 3.14 # 开辟内存来存储float对象，并将对象添加到refchain链表。`2. `print( id(v1) ) # 内存地址：4436033488`
3. `del v1 # 引用计数器-1，如果为0则在rechain链表中移除，不销毁对象，而是将对象添加到float的free_list.`
4. `v2 = 9.999 # 优先去free_list中获取对象，并重置为9.999，如果free_list为空才重新开辟内存。`
5. `print( id(v2) ) # 内存地址：4436033488`
7. `# 注意：引用计数器为0时，会先判断free_list中缓存个数是否满了，未满则将对象缓存，已满则直接将对象销毁。`
int类型，不是基于free_list，而是维护一个small_ints链表保存常见数据（小数据池），小数据池范围：-5 <= value < 257。即：重复使用这个范围的整数时，不会重新开辟内存。
v1 = 38 # 去小数据池small_ints中获取38整数对象，将对象添加到refchain并让引用计数器+1。print( id(v1)) #内存地址：4514343712
v2 = 38 # 去小数据池small_ints中获取38整数对象，将refchain中的对象的引用计数器+1。
print( id(v2) ) #内存地址：4514343712
# 注意：在解释器启动时候-5~256就已经被加入到small_ints链表中且引用计数器初始化为1，代码中使用的值时直接去small_ints中拿来用并将引用计数器+1即可。另外，small_ints中的数据引用计数器永远不会为0（初始化时就设置为1了），所以也不会被销毁。
str类型，维护unicode_latin1[256]链表，内部将所有的ascii字符缓存起来，以后使用时就不再反复创建。
v1 = "A"print( id(v1) ) # 输出：4517720496
del v1
v2 = "A"
print( id(v1) ) # 输出：4517720496
# 除此之外，Python内部还对字符串做了驻留机制，针对那么只含有字母、数字、下划线的字符串（见源码Objects/codeobject.c），如果内存中已存在则不会重新在创建而是使用原来的地址里（不会像free_list那样一直在内存存活，只有内存中有才能被重复利用）。
v1 = "wupeiqi"
v2 = "wupeiqi"
print(id(v1) == id(v2)) # 输出：True
list类型，维护的free_list数组最多可缓存80个list对象。
v1 = [11,22,33]print( id(v1) ) # 输出：4517628816
del v1
v2 = ["小猪","佩奇"]
print( id(v2) ) # 输出：4517628816
tuple类型，维护一个free_list数组且数组容量20，数组中元素可以是链表且每个链表最多可以容纳2000个元组对象。元组的free_list数组在存储数据时，是按照元组可以容纳的个数为索引找到free_list数组中对应的链表，并添加到链表中。
v1 = (1,2)print( id(v1) ) del v1 # 因元组的数量为2，所以会把这个对象缓存到free_list[2]的链表中。
v2 = ("小猪","佩奇") # 不会重新开辟内存，而是去free_list[2]对应的链表中拿到一个对象来使用。
print( id(v2) )
dict类型，维护的free_list数组最多可缓存80个dict对象。
v1 = {"k1":123} print( id(v1) ) # 输出：4515998128
del v1
v2 = {"name":"武沛齐","age":18,"gender":"男"}
print( id(v1) ) # 输出：4515998128
2 C语言源码分析
2.1两个重要的结构体
#define PyObject_HEAD PyObject ob_base;#define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base;// 宏定义，包含 上一个、下一个，用于构造双向链表用。(放到refchain链表中时，要用到)#define _PyObject_HEAD_EXTRA \struct _object *_ob_next; \
struct _object *_ob_prev;typedef struct _object {
_PyObject_HEAD_EXTRA // 用于构造双向链表
Py_ssize_t ob_refcnt; // 引用计数器
struct _typeobject *ob_type; // 数据类型} PyObject;typedef struct {
PyObject ob_base; // PyObject对象
Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part，即：元素个数 */} PyVarObject;
这两个结构体PyObject和PyVarObject是基石，他们保存这其他数据类型公共部分，例如：每个类型的对象在创建时都有PyObject中的那4部分数据；list/set/tuple等由多个元素组成对象创建时都有PyVarObject中的那5部分数据。
2.2常见类型结构体
平时我们在创建一个对象时，本质上就是实例化一个相关类型的结构体，在内部保存值和引用计数器等。
float类型
typedef struct { PyObject_HEAD double ob_fval;
} PyFloatObject;
int类型
struct _longobject { PyObject_VAR_HEAD
digit ob_digit[1];
}; /* Long (arbitrary precision) integer object interface */
typedef struct _longobject PyLongObject; /* Revealed in longintrepr.h */
str类型
typedef struct { PyObject_HEAD
Py_ssize_t length; /* Number of code points in the string */
Py_hash_t hash; /* Hash value; -1 if not set */
struct {
unsigned int interned:2; /* Character size:
- PyUnicode_WCHAR_KIND (0):
* character type = wchar_t (16 or 32 bits, depending on the
platform)
- PyUnicode_1BYTE_KIND (1):
* character type = Py_UCS1 (8 bits, unsigned)
* all characters are in the range U+0000-U+00FF (latin1)
* if ascii is set, all characters are in the range U+0000-U+007F
(ASCII), otherwise at least one character is in the range
U+0080-U+00FF
- PyUnicode_2BYTE_KIND (2):
* character type = Py_UCS2 (16 bits, unsigned)
* all characters are in the range U+0000-U+FFFF (BMP)
* at least one character is in the range U+0100-U+FFFF
- PyUnicode_4BYTE_KIND (4):
* character type = Py_UCS4 (32 bits, unsigned)
* all characters are in the range U+0000-U+10FFFF
* at least one character is in the range U+10000-U+10FFFF
*/
unsigned int kind:3; unsigned int compact:1; unsigned int ascii:1; unsigned int ready:1; unsigned int :24;
} state; wchar_t *wstr; /* wchar_t representation (null-terminated) */
} PyASCIIObject; typedef struct {
PyASCIIObject _base;
Py_ssize_t utf8_length; /* Number of bytes in utf8, excluding the
* terminating \0. */
char *utf8; /* UTF-8 representation (null-terminated) */
Py_ssize_t wstr_length; /* Number of code points in wstr, possible
* surrogates count as two code points. */
} PyCompactUnicodeObject; typedef struct {
PyCompactUnicodeObject _base; union { void *any;
Py_UCS1 *latin1;
Py_UCS2 *ucs2;
Py_UCS4 *ucs4;
} data; /* Canonical, smallest-form Unicode buffer */
} PyUnicodeObject;
list类型
typedef struct { PyObject_VAR_HEAD
PyObject **ob_item;
Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;
tuple类型
typedef struct { PyObject_VAR_HEAD
PyObject *ob_item[1];
} PyTupleObject;
dict类型
typedef struct { PyObject_HEAD
Py_ssize_t ma_used;
PyDictKeysObject *ma_keys;
PyObject **ma_values;
} PyDictObject;
通过常见结构体可以基本了解到本质上每个对象内部会存储的数据。
扩展：在结构体部分你应该发现了str类型比较繁琐，那是因为python字符串在处理时需要考虑到编码的问题，在内部规定（见源码结构体）：
字符串只包含ascii，则每个字符用1个字节表示，即：latin1字符串包含中文等，则每个字符用2个字节表示，即：ucs2字符串包含emoji等，则每个字符用4个字节表示，即：ucs4
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