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）

Python的内存管理机制及调优手段

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