一、前言

Python 是一门高级语言，使用起来类似于自然语言，开发的时候自然十分方便快捷，原因是Python在背后为我们默默做了很多事情，其中一件就是垃圾回收，来解决内存管理，内存泄漏的问题。

内存泄漏：当程序不停运行，有一部分对象没有作用，但所占内存没有被释放，服务器内存随时间越来越少，最终导致系统的崩溃，所以内存泄漏是一个需要重点关注的问题。

二、python的垃圾回收机制包括引用计数、循环引用，那么我们通过什么来解决呢，下面讲一下。

2.1 引用计数

Python 标记一个对象是否还有用的方法就是用引用计数，以下情形会为该对象的计数+1：

1. 创建时
2. 被引用时
3. 作为参数传入函数时

相反，以下情形会为该对象的计数-1：

1. 被del
2. 被重引用
3. 函数执行完毕

查看某一元素的计数可以通过 Sys.getrefcount()，当引用计数为0 的时候，内存就会被释放。

可以想到和其他垃圾回收相比，Python的机制优点很明显，就是实时性，Python的gc 模块就是开放的接口用以管理。

也可以很容易猜到这样的缺点就是性能相对较低，看过这样的报道，instagram 通过禁用 gc 模块，性能提升10%！

2.2 循环引用

有一种特殊情况，当两个或多个变量互相循环引用的时候，按照计数引用的机制就无法处理了

Python

a = []

b = []

a.apPEnd(b)

b.append(a)

PRint(a,b)

a，b 的引用计数均为2，无法回收两者内存

2.3 解决方案

1. 通过 ”标记－清除“ 来解决循环调用问题：

垃圾回收器定时去寻找这类循环调用，并清除

具体是 先从 根对象集合副本中 开始寻找，这些对象计数不为0，没有被清除

然后一个个检测，将其分为可达对象和不可达对象，底层通过链表的数据结构实现，通过操作副本清除标记，来在不影响原数据的情况下，判断是否为循环调用

最后将不可达对象清除，释放内存，效率较低。

有三种情况会触发垃圾回收：

1.调用gc.collect(),

2.当gc模块的计数器达到阀值的时候。

3.程序退出的时候

2.分代回收，利用 “空间换时间”策略提高效率：

有些内存块生存时间从开始到结束，有些则很短，所以同样对他们进行垃圾回收是很浪费的一件事情，

所有对象开始被划分到零代中，Python 默认 有三代，一个代就是一个链表

年轻代中的对象优先处理，经历垃圾处理次数愈多的，越“老” ，就会上升，最终放在第二代中。

需要研究:

Python的垃圾回收机制是通过检测数量是否到达阈值来决定是否进行。

gc模块