Python C扩展的引用计数问题探讨
Python GC机制 对于Python这种高级语言来说，开发者不需要自己管理和维护内存。Python采用了引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的垃圾回收机制。 首先，需要搞清楚变量和对象的关系： 变量：通过变量指针引用对象。变量指针指向具体对象的内存空间，取对象的值。 对象，类型已知，每个对象都包含一个头部信息（头部信息：类型标识符和引用计数器） 引用计数 python里每一个东西都是对象，它们的核心就是一个结构体：PyObject，其中ob_refcnt就是引用计数。当一个对象有新的引用时，ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，ob_refcnt就会减少。当引用计数为0时，该对象生命就结束了。 typedef struct_object { int ob_refcnt; struct_typeobject *ob_type; } PyObject; #define Py_INCREF(op) ((op)->ob_refcnt++) //增加计数 #define Py_DECREF(op) \ //减少计数 if (--(op)->ob_refcnt != 0) \ ; \ else \ __Py_Dealloc((PyObject *)(op)) 可以使用sys.getrefcount()函数获取对象的引用计数，需要注意的是，使用时会比预期的引用次数多1，原因是调用时会针对于查询的对象自动产生一个临时引用。 下面简单展现一下引用计数的变化过程。 一开始创建3个对象，引用计数分别是1。 之后将n1指向了新的对象"JKL"，则之前的对象“ABC”的引用计数就变成0了。这时候，Python的垃圾回收器开始工作，将“ABC”释放。 接着，让n2引用n1。“DEF”不再被引用，“JKL”因为被n1、n2同时引用，所以引用计数变成了2。 >>> n1 = "ABC" >>> n2 = "DEF" >>> n3 = "GHI" >>> sys.getrefcount(n1) 2 >>> sys.getrefcount(n2) 2 >>> sys.getrefcount(n3) 2 >>> n1 = "JKL" >>> sys.getrefcount(n1) 2 >>> n2 = n1 >>> sys.getrefcount(n1) 3 >>> sys.getrefcount(n2) 3 >>> sys.getrefcount(n3) 2 优缺点：优点：实时性好。一旦没有引用，内存就直接释放了。实时性还带来一个好处：处理回收内存的时间分摊到了平时。 缺点：维护引用计数消耗资源；循环引用无法解决。 如下图，典型的循环引用场景。对象除了被变量引用n1、n2外，还被对方的prev或next指针引用，造成了引用计数为2。之后n1、n2设成null之后，引用计数仍然为1，导致对象无法被回收。 标记-清除、分代收集 Python采用标记-清除策略来解决循环引用的问题。但是该机制会导致应用程序卡住，为了减少程序暂停的时间，又通过“分代回收”(Generational Collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。详见Python垃圾回收机制！非常实用 Python C扩展的引用计数 Python提供了GC机制，保证对象不被使用的时候会被释放掉，开发者不需要过多关心内存管理的问题。但是当使用C扩展的时候，就不这么简单了，必须需要理解CPython的引用计数。 当使用C扩展使用Python时，引用计数会随着PyObjects的创建自动加1，但是当释放该PyObjects的时候，我们需要显示的将PyObjects的引用计数减1，否则会出现内存泄漏。 #include "Python.h" void print_hello_world(void) { PyObject *pObj = NULL; pObj = PyBytes_FromString("Hello world\n"); /* Object creation, ref count = 1. */ PyObject_Print(pLast, stdout, 0); Py_DECREF(pObj); /* ref count becomes 0, object deallocated. * Miss this step and you have a memory leak. */ } 有亮点尤其需要注意： PyObjects引用计数为0后，不能再访问。类似于C语言free后，不能再访问对象。 Py_INCREF、Py_DECREF必须成对出现。类似于C语言malloc、free的关系。 Python有三种引用形式，分别为 “New”, “Stolen” 和“Borrowed” 引用。 New引用 通过Python C Api创建出的PyObject，调用者对该PyObject具有完全的所有权。一般Python文档这样体现： PyObject* PyList_New(int len) Return value: New reference. Returns a new list of length len on success, or NULL on failure. 针对于New引用的PyObject，有如下两种选择。否则，就会出现内存泄漏。 使用完成后，调用Py_DECREF将其释放掉。 void MyCode(arguments) { PyObject *pyo; ... pyo = Py_Something(args); ... Py_DECREF(pyo); } 将引用通过函数返回值等形式传递给上层调用函数，但是接收者必须负责最终的Py_DECREF调用。 void MyCode(arguments) { PyObject *pyo; ... pyo = Py_Something(args); ... return pyo; } 使用样例： static PyObject *subtract_long(long a, long b) { PyObject *pA, *pB, *r; pA = PyLong_FromLong(a); /* pA: New reference. */ pB = PyLong_FromLong(b); /* pB: New reference. */ r = PyNumber_Subtract(pA, pB); /* r: New reference. */ Py_DECREF(pA); /* My responsibility to decref. */ Py_DECREF(pB); /* My responsibility to decref. */ return r; /* Callers responsibility to decref. */ } // 错误的例子，a、b两个PyObject泄漏。 r = PyNumber_Subtract(PyLong_FromLong(a), PyLong_FromLong(b)); Stolen引用 当创建的PyObject传递给其他的容器，例如PyTuple_SetItem、PyList_SetItem。 static PyObject *make_tuple(void) { PyObject *r; PyObject *v; r = PyTuple_New(3); /* New reference. */ v = PyLong_FromLong(1L); /* New reference. */ /* PyTuple_SetItem "steals" the new reference v. */ PyTuple_SetItem(r, 0, v); /* This is fine. */ v = PyLong_FromLong(2L); PyTuple_SetItem(r, 1, v); /* More common pattern. */ PyTuple_SetItem(r, 2, PyUnicode_FromString("three")); return r; /* Callers responsibility to decref. */ } 但是，需要注意PyDict_SetItem内部会引用计数加一。 Borrowed引用 Python文档中，Borrowed引用的体现： PyObject* PyTuple_GetItem(PyObject *p, Py_ssize_t pos) Return value: Borrowed reference. Borrowed 引用的所有者不应该调用 Py_DECREF()，使用Borrowed 引用在函数退出时不会出现内存泄露。。但是不要让一个对象处理未保护的状态Borrowed 引用，如果对象处理未保护状态，它随时可能会被销毁。 例如：从一个 list 获取对象，继续操作它，但并不递增它的引用。PyList_GetItem 会返回一个 borrowed reference ，所以 item 处于未保护状态。一些其他的操作可能会从 list 中将这个对象删除（递减它的引用计数，或者释放它），导致 item 成为一个悬垂指针。 bug(PyObject *list) { PyObject *item = PyList_GetItem(list, 0); PyList_SetItem(list, 1, PyInt_FromLong(0L)); PyObject_Print(item, stdout, 0); /* BUG! */ } no_bug(PyObject *list) { PyObject *item = PyList_GetItem(list, 0); Py_INCREF(item); /* Protect item. */ PyList_SetItem(list, 1, PyInt_FromLong(0L)); PyObject_Print(item, stdout, 0); Py_DECREF(item); }
