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Python
python源碼閱讀筆記之GC
引用計數法
增量：
各個對象的內部都有計數器。如果對象的引用數量增加，就在計數器上加1，否則減1
#define Py_INCREF(op) ( \
_Py_INC_REFTOTAL _Py_REF_DEBUG_COMMA \
((PyObject*)(op))->ob_refcnt++)
下麵的是含有NULL檢查的宏
#define Py_XINCREF(op) do { if ((op) == NULL) ; else Py_INCREF(op); } while (0)
計數器如何避免溢出？
#define PyObject_HEAD \
_PyObject_HEAD_EXTRA \
Py_ssize_t ob_refcnt; \
struct _typeobject *ob_type;
從這裏可以看出ob_refcnt的數據類型
在pyport.h
#ifdef HAVE_SSIZE_T
typedef ssize_t Py_ssize_t;
#elif SIZEOF_VOID_P == SIZEOF_SIZE_T
typedef Py_intptr_t Py_ssize_t;
#else
# error "Python needs a typedef for Py_ssize_t in pyport.h."
#endif
是C裏的ssize_t類型，這樣就可以和各自CPU位數的指針的大小一樣。因為有符號位，所以隻有一半的數值能用非負整數表示，為啥計數器要使用負數呢？這是為了debug
#define _Py_CHECK_REFCNT(OP) \
{ if (((PyObject*)OP)->ob_refcnt < 0) \
_Py_NegativeRefcount(__FILE__, __LINE__, \
(PyObject *)(OP)); \
}
減量操作
#define Py_DECREF(op) \
do { \
if (_Py_DEC_REFTOTAL _Py_REF_DEBUG_COMMA \
--((PyObject*)(op))->ob_refcnt != 0) \
_Py_CHECK_REFCNT(op) \
else \
_Py_Dealloc((PyObject *)(op)); \
} while (0)
先將計數器減量，如果得出0以外的數值就調用_Py_CHECK_REFCNT(),為了防止意外
否則調用_Py_Dealloc()
#define _Py_Dealloc(op) ( \
_Py_INC_TPFREES(op) _Py_COUNT_ALLOCS_COMMA \
(*Py_TYPE(op)->tp_dealloc)((PyObject *)(op)))
tp_dealloc存儲著釋放各個對象的函數指針
大概的釋放的調用如此
Py_DECREF
_Py_Dealloc
tupledealloc
PyObject_GC_Del
PyObject_FREE
PyObject_Free
插入計數處理
這些技術都是基於生成指向對象的引用時進行的，而這不一定是Python的對象
局部變量引用時，絕大多數情況都不用引用計數
python終結器的概念：
內置數據類型的對象是不能設置終結器的，能定義終結器的隻有用戶創建的類
循環引用垃圾回收：
容器對象：可能保留了指向其他對象的引用的對象
這些對象都分配的用於循環引用垃圾回收的頭結構體
/* GC information is stored BEFORE the object structure. */
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;
前兩個用於雙向鏈表，最後一個是用於複製
dummy的作用如源碼注釋：即使結構體gc的大小不合理。它也會將整個結構體PyGC_Head的大小對齊為long double型
由下述代碼負責分配所有容器對象的函數
PyObject *
_PyObject_GC_Malloc(size_t basicsize)
{
PyObject *op;
PyGC_Head *g;
if (basicsize > PY_SSIZE_T_MAX - sizeof(PyGC_Head))
return PyErr_NoMemory();
g = (PyGC_Head *)PyObject_MALLOC(
sizeof(PyGC_Head) + basicsize);/*此處可見，在分配對象時也額外分配了用於循環引用垃圾回收的頭大小*/
if (g == NULL)
return PyErr_NoMemory();
g->gc.gc_refs = GC_UNTRACKED;/*GC_UNTRACKED存入用於循環引用垃圾回收的頭內成員gc_refs，當出現這個標誌時，GC會認為這個容器對象沒有連接到對象鏈*/
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;
}
op = FROM_GC(g);/*這個會偏移用於循環垃圾引用的頭的長度，返回正確的對象地址，為了不區分容器對象和其他對象*/
return op;
}
#define GC_UNTRACKED _PyGC_REFS_UNTRACKED
gc_refs用負值做標誌，這是為了節省空間
/* Get the object given the GC head */
#define FROM_GC(g) ((PyObject *)(((PyGC_Head *)g)+1))
追蹤容器對象
這個宏放在各個容器對象新建立的時候，負責連接鏈表的操作
/* Tell the GC to track this object. NB: While the object is tracked the
* collector it must be safe to call the ob_traverse method. */
#define _PyObject_GC_TRACK(o) do { \
PyGC_Head *g = _Py_AS_GC(o); \ \*先從對象的開頭地址開始，將頭地址偏移相應的大小，取出用於循環引用垃圾回收的頭*\
if (g->gc.gc_refs != _PyGC_REFS_UNTRACKED) \
Py_FatalError("GC object already tracked"); \
g->gc.gc_refs = _PyGC_REFS_REACHABLE; \ \*修改gc_refs，表示可到達*\
g->gc.gc_next = _PyGC_generation0; \ \*拿出了連接所有容器對象的全局性容器對象鏈表，把對象鏈接到這個鏈表*\
g->gc.gc_prev = _PyGC_generation0->gc.gc_prev; \
g->gc.gc_prev->gc.gc_next = g; \
_PyGC_generation0->gc.gc_prev = g; \
} while (0);
#define _Py_AS_GC(o) ((PyGC_Head *)(o)-1)
同樣的方式可以結束追蹤對象；
/*** Global GC state ***/
struct gc_generation {
PyGC_Head head;
int threshold; /* collection threshold */
int count; /* count of allocations or collections of younger
generations */
};
這個結構體用於管理各代的容器對象，一旦count超過了threshold程序就會對這一代執行GC
0代 生成的容器對象的數量 - 刪除的容器對象的數量
1代 0代經過GC的次數
2代 1代經過GC的次數
/* linked lists of container objects */
static struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {
/* PyGC_Head, threshold, count */
{{}, 700, 0},
{{}, 10, 0},
{{}, 10, 0},
};
PyGC_Head *_PyGC_generation0 = GEN_HEAD(0);
一開始的所有容器對象都連接著0代的對象
編輯 | 碼哥
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最後更新：2017-10-09 01:25:56