Python垃圾回收机制

题记:我是来填坑的。。。

本文主要结合CPython源码分析一下Python的GC机制(面试的时候被问到这个问题,之前理解不深,答得不好,一波大坑啊。。。)


Python GC主要使用引用计数(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,通过“标记-清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用问题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

引用计数

引用计数法在对象内部维护了一个被其他对象引用数的引用计数值,当这个引用计数值为0时,说明这个对象不再被其他对象引用,就可以被回收了。

结合源码来看,所有Python对象的头部包含了这样一个结构PyObject(相当于继承自PyObject):

// object.h
struct _object {
    Py_ssize_t ob_refcnt;
    struct PyTypeObject *ob_type;
} PyObject;

ob_refcnt就是引用计数值。

例如,下面是int型对象的定义:

// intobject.h
typedef struct {
        PyObject_HEAD
        long ob_ival;
} PyIntObject;

引用计数法有很明显的优点:

  1. 高效
  2. 运行期没有停顿
  3. 对象有确定的生命周期
  4. 易于实现

原始的引用计数法也有明显的缺点:

  1. 维护引用计数的次数和引用赋值成正比,而不像mark and sweep等基本与回收的内存数量有关。
  2. 无法解决循环引用的问题。A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个,它们的引用计数都为1,但显然应该被回收。

为了解决这两个致命弱点,Python又引入了以下两种GC机制。

标记-清除

“标记-清除”法是为了解决循环引用问题。可以包含其他对象引用的容器对象(如list, dict, set,甚至class)都可能产生循环引用,为此,在申请内存时,所有容器对象的头部又加上了PyGC_Head来实现“标记-清除”机制。

// objimpl.h
typedef union _gc_head {
    struct {
        union _gc_head *gc_next;
        union _gc_head *gc_prev;
        Py_ssize_t gc_refs;
    } gc;
    long double dummy;  /* force worst-case alignment */
} PyGC_Head;

在为对象申请内存的时候,可以明显看到,实际申请的内存数量已经加上了PyGC_Head的大小

// gcmodule.c
PyObject *
_PyObject_GC_Malloc(size_t basicsize)
{
    PyObject *op;
    PyGC_Head *g = (PyGC_Head *)PyObject_MALLOC(
                sizeof(PyGC_Head) + basicsize);
    if (g == NULL)
        return PyErr_NoMemory();

    ......

    op = FROM_GC(g);
    return op;
}

举例来说,从list对象的创建中,有如下主要逻辑:

// listobject.c
PyObject *
PyList_New(Py_ssize_t size)
{
    PyListObject *op;
    ......
    op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type);
    ......
    _PyObject_GC_TRACK(op);
    return (PyObject *) op;
}

_PyObject_GC_TRACK就将对象链接到了第0代对象集合中(后文详述分代回收)。

垃圾标记时,先将集合中对象的引用计数复制一份副本(以免在操作过程中破坏真实的引用计数值):

// gcmodule.c
static void
update_refs(PyGC_Head *containers)
{
    PyGC_Head *gc = containers->gc.gc_next;
    for (; gc != containers; gc = gc->gc.gc_next) {
        assert(gc->gc.gc_refs == GC_REACHABLE);
        gc->gc.gc_refs = FROM_GC(gc)->ob_refcnt;
        assert(gc->gc.gc_refs != 0);
    }
}

然后操作这个副本,遍历对象集合,将被引用对象的引用计数副本值减1:

// gcmodule.c
static void
subtract_refs(PyGC_Head *containers)
{
    traverseproc traverse;
    PyGC_Head *gc = containers->gc.gc_next;
    for (; gc != containers; gc=gc->gc.gc_next) {
        traverse = FROM_GC(gc)->ob_type->tp_traverse;
        (void) traverse(FROM_GC(gc),
                   (visitproc)visit_decref,
                   NULL);
    }
}

这个traverse是对象类型定义的函数,用来遍历对象,通过传入的回调函数visit_decref来操作引用计数副本。

例如dict就要在key和value上都用visit_decref操作一遍:

// dictobject.c
static int
dict_traverse(PyObject *op, visitproc visit, void *arg)
{
    Py_ssize_t i = 0;
    PyObject *pk;
    PyObject *pv;

    while (PyDict_Next(op, &i, &pk, &pv)) {
        visit(pk);
        visit(pv);
    }
    return 0;
}

然后根据引用计数副本值是否为0将集合内的对象分成两类,reachable和unreachable,其中unreachable是可以被回收的对象:

// gcmodule.c
static void
move_unreachable(PyGC_Head *young, PyGC_Head *unreachable)
{
    PyGC_Head *gc = young->gc.gc_next;
    while (gc != young) {
        PyGC_Head *next;
        if (gc->gc.gc_refs) {
            PyObject *op = FROM_GC(gc);
            traverseproc traverse = op->ob_type->tp_traverse;
            assert(gc->gc.gc_refs > 0);
            gc->gc.gc_refs = GC_REACHABLE;
            (void) traverse(op,
                            (visitproc)visit_reachable,
                            (void *)young);
            next = gc->gc.gc_next;
        }
        else {
            next = gc->gc.gc_next;
            gc_list_move(gc, unreachable);
            gc->gc.gc_refs = GC_TENTATIVELY_UNREACHABLE;
        }
        gc = next;
    }
}

在处理了weak reference和finalizer等琐碎细节后(本文不展开讲述,有兴趣的童鞋请参考python源码),就可以回收unreachable中的对象了。

分代回收

分代回收的整体思想是:将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合,每个集合就成为一个“代”,垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小,存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。

用来表示“代”的结构体是gc_generation, 包括了当前代链表表头、对象数量上限、当前对象数量:

// gcmodule.c
struct gc_generation {
    PyGC_Head head;
    int threshold; /* collection threshold */
    int count; /* count of allocations or collections of younger
              generations */
};

Python默认定义了三代对象集合,索引数越大,对象存活时间越长。

#define NUM_GENERATIONS 3
#define GEN_HEAD(n) (&generations[n].head)

/* linked lists of container objects */
static struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {
    /* PyGC_Head,               threshold,  count */
    {{{GEN_HEAD(0), GEN_HEAD(0), 0}},   700,        0},
    {{{GEN_HEAD(1), GEN_HEAD(1), 0}},   10,     0},
    {{{GEN_HEAD(2), GEN_HEAD(2), 0}},   10,     0},
};

新生成的对象会被加入第0代,前面_PyObject_GC_Malloc中省略的部分就是Python GC触发的时机。每新生成一个对象都会检查第0代有没有满,如果满了就开始着手进行垃圾回收:

 g->gc.gc_refs = GC_UNTRACKED;
 generations[0].count++; /* number of allocated GC objects */
 if (generations[0].count > generations[0].threshold &&
     enabled &&
     generations[0].threshold &&
     !collecting &&
     !PyErr_Occurred()) {
          collecting = 1;
          collect_generations();
          collecting = 0;
 }

参考资料:

  1. 《Python源码剖析》,陈儒著,2008
  2. Wikipedia - Reference counting: http://en.wikipedia.org/wiki/Reference_counting
  3. Wikipedia - Garbage collection: http://en.wikipedia.org/wiki/Garbage_collection_(computer_science)

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