Python的内存管理机制及调优手段
时间:2019-03-25
本文章向大家介绍Python的内存管理机制及调优手段,主要包括Python的内存管理机制及调优手段使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
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对象引用时其引用计数加一,当其不再被一个变量引用时则减一。当引用计数等于0时对象被删除。
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,他们的引用计数虽然表现为非0,但是实际上有效的引用计数为0.所以现将循环引用摘掉,就会得出这两个对象的有效计数。
3、分代收集
经过上面的【标记-清理】方法,已经可以保证对垃圾的回收了,但还有一个问题,【标记-清理】什么时候执行比较好呢,是对所有对象都同时执行吗?
同时执行很显然不合理,我们知道,存活越久的对象,说明他的引用更持久(好像是个屁话,引用不持久就被删除了),为了更合理的进行【标记-删除】,就需要对对象进行分代处理,思路很简单:
1、新创建的对象做为0代
2、每执行一个【标记-删除】,存活的对象代数就+1
3、代数越高的对象(存活越持久的对象),进行【标记-删除】的时间间隔就越长。这个间隔,江湖人称阀值
4.调优手段(了解)
1.手动垃圾回收
2.调高垃圾回收阈值
3.避免循环引用(手动解循环引用和使用弱引用)
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