请解释一下 Python 中的垃圾回收机制！

在 Python 里垃圾回收这块，说白了就是“谁来管内存释放”的问题。正常写业务代码的时候，你不会手动去释放内存，都是解释器自己搞定的，但背后其实有一套机制，不懂的话有时候遇到内存泄漏就一脸懵。

引用计数是核心Python 默认用的是“引用计数”，简单点说就是：一个对象被多少地方引用了，它心里就有个小本本记着。比如你创建个列表 a = [1,2,3]，那这个列表的引用计数就是 1，如果你再来一句 b = a，那引用计数就变成 2。只有当引用计数降到 0 的时候，Python 才会把内存释放掉。

import sys

a = []

print(sys.getrefcount(a)) # 比你想的多1，因为传给了 getrefcount

b = a

print(sys.getrefcount(a))

del b

print(sys.getrefcount(a))

但是呢，这玩意有个大坑，就是循环引用。最典型的情况：对象 A 引用 B，B 又引用回 A，哪怕外面没人用了，它俩互相抱着，引用计数永远不是 0，这就麻烦了。

分代回收机制为了处理循环引用，Python 又补了一套垃圾回收器，叫分代回收。对象会被分到三代里，刚创建的是“年轻代”，每次垃圾回收没被干掉的，就升级一代。越老的对象越可能是“常驻”的，比如全局变量，所以垃圾回收器会对年轻代更频繁地扫描，对老年代不常动，算是一种“代价均衡”。

你可以直接看垃圾回收器的状态：

import gc

print(gc.get_stats()) # 看三代的收集统计信息

手动干预大多数时候你不需要管它，但要是内存占用特别高，或者你做的是短平快的任务（比如脚本跑完就退出），你可以主动调一下回收。

import gc

gc.collect() # 强制触发一次垃圾回收

有时候你会在服务里发现内存不降，明明对象已经不用了，这时候先看看是不是循环引用没被回收，再考虑用 gc.collect() 强刷。

一些常见场景我自己遇到过一个情况，代码里搞了个“事件订阅”的东西，listener 对象里引用了 event，event 又保存了 listener 的引用，结果它们俩互相锁死，引用计数一直大于 0。后来只能加 weakref，用弱引用打破这种关系。

import weakref

class A:

pass

a = A()

b = weakref.ref(a) # b 不增加 a 的引用计数

所以总结下：Python 的垃圾回收是“引用计数为主，分代回收为辅”，绝大部分情况你不用管，但写底层框架或者长时间跑的服务，就得考虑循环引用、弱引用、手动回收这些问题。

你要不要我给你写个小 demo，演示一下循环引用导致内存不释放，然后再用 gc.collect() 把它搞掉？

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发表于 10小时前
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分类：Python开发

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