Python的垃圾回識訓制到底是什么回事？
從網上找到一大堆的檔案，看的也是一知半解，最終就學會了一句話：參考計數器為主、分代碼回收和標記清除為輔，
就這么一知半解地去忽悠面試官了，如果面試官恰好也只會這幾句話，那便達成和解了，如果不是，那"今天暫時先這樣，你回去等訊息吧（基本涼涼）"，
本篇文章從C語言原始碼底層來聊聊Python記憶體管理和垃圾回識訓制到底是個啥？讓你能夠真正了解記憶體管理&垃圾回收，
用通俗的語言解釋記憶體管理和垃圾回收的程序，搞懂這一部分就可以去面試、去裝B了，
在Python的C原始碼中有一個名為refchain的環狀雙向鏈表，這個鏈表比較牛逼了，因為Python程式中一旦創建物件都會把這個物件添加到refchain這個鏈表中，也就是說他保存著所有的物件，例如：
在refchain中的所有物件內部都有一個ob_refcnt用來保存當前物件的參考計數器，顧名思義就是自己被參考的次數，例如：
上述代碼表示記憶體中有 18 和 "張三" 兩個值，他們的參考計數器分別為：1、2 ，
當值被多次參考時候，不會在記憶體中重復創建資料，而是參考計數器+1 ， 當物件被銷毀時候同時會讓參考計數器-1,如果參考計數器為0，則將物件從refchain鏈表中摘除，同時在記憶體中進行銷毀（暫不考慮快取等特殊情況），
基于參考計數器進行垃圾回收非常方便和簡單，但他還是存在回圈參考的問題，導致無法正常地回收一些資料，例如：
對于上述代碼會發現，執行del操作之后，沒有變數再會去使用那兩個串列物件，但由于回圈參考的問題，他們的參考計數器不為0，所以他們的狀態：永遠不會被使用、也不會被銷毀，專案中如果這種代碼太多，就會導致記憶體一直被消耗，直到記憶體被耗盡，程式崩潰，
為了解決回圈參考的問題，引入了標記清除技術，專門針對那些可能存在回圈參考的物件進行特殊處理，可能存在回圈應用的型別有：串列、元組、字典、集合、自定義類等那些能進行資料嵌套的型別，
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標記清除：創建特殊鏈表專門用于保存 串列、元組、字典、集合、自定義類等物件，之后再去檢查這個鏈表中的物件是否存在回圈參考，如果存在則讓雙方的參考計數器均 - 1 ，
分代回收：對標記清除中的鏈表進行優化，將那些可能存在循參考的物件拆分到3個鏈表，鏈表稱為：0/1/2三代，每代都可以存盤物件和閾值，當達到閾值時，就會對相應的鏈表中的每個物件做一次掃描，除回圈參考各自減1并且銷毀參考計數器為0的物件，
特別注意：0代和1、2代的threshold和count表示的意義不同，
· 0代，count表示0代鏈表中物件的數量，threshold表示0代鏈表物件個數閾值，超過則執行一次0代掃描檢查，
· 1代，count表示0代鏈表掃描的次數，threshold表示0代鏈表掃描的次數閾值，超過則執行一次1代掃描檢查，
· 2代，count表示1代鏈表掃描的次數，threshold表示1代鏈表掃描的次數閾值，超過則執行一2代掃描檢查，
根據C語言底層并結合圖來講解記憶體管理和垃圾回收的詳細程序，
第一步：當創建物件age=19時，會將物件添加到refchain鏈表中，
第二步：當創建對象num_list = [11,22]時，會將串列物件添加到 refchain 和 generations 0代中，
第三步：新創建物件使generations的0代鏈表上的物件數量大于閾值700時，要對鏈表上的物件進行掃描檢查
當0代大于閾值后，底層不是直接掃描0代，而是先判斷2、1是否也超過了閾值
- 如果2、1代未達到閾值，則掃描0代，并讓1代的 count + 1
- 如果2代已達到閾值，則將2、1、0三個鏈表拼接起來進行全掃描，并將2、1、0代的count重置為0
- 如果1代已達到閾值，則將1、0兩個鏈表拼接起來進行掃描，并將所有1、0代的count重置為0
對拼接起來的鏈表在進行掃描時，主要就是剔除回圈參考和銷毀垃圾，詳細程序為：
- 掃描鏈表，把每個物件的參考計數器拷貝一份并保存到 gc_refs中，保護原參考計數器，
- 再次掃描鏈表中的每個物件，并檢查是否存在回圈參考，如果存在則讓各自的gc_refs減 1
- 再次掃描鏈表，將 gc_refs 為 0 的物件移動到unreachable鏈表中；不為0的物件直接升級到下一代鏈表中
- 處理unreachable鏈表中的物件的 解構式 和 弱參考，不能被銷毀的物件升級到下一代鏈表，能銷毀的保留在此鏈表
- 解構式，指的就是那些定義了__del__方法的物件，需要執行之后再進行銷毀處理
- 弱參考
- 最后將 unreachable 中的每個物件銷毀并在refchain鏈表中移除（不考慮快取機制）
至此，垃圾回收的程序結束，
從上文大家可以了解到當物件的參考計數器為0時，就會被銷毀并釋放記憶體，而實際上他不是這么的簡單粗暴，因為反復的創建和銷毀會使程式的執行效率變低，Python中引入了"快取機制"機制，
例如：參考計數器為0時，不會真正銷毀物件，而是將他放到一個名為 free_list 的鏈表中，之后會再創建物件時不會在重新開辟記憶體，而是在free_list中將之前的物件來并重置內部的值來使用，
· float型別，維護的free_list鏈表最多可快取100個float物件，
· int型別，不是基于freelist，而是維護一個**smallints鏈表保存常見資料（小資料池**），小資料池范圍：-5 <= value < 257，即：重復使用這個范圍的整數時，不會重新開辟記憶體，
· str型別，維護unicode_latin1[256]鏈表，內部將所有的ascii字符快取起來，以后使用時就不再反復創建
· 除此之外，Python內部還對字串做了駐留機制，針對那么只含有字母、數字、下劃線的字串（見原始碼Objects/codeobject.c），如果記憶體中已存在則不會重新再創建而是使用原來的地址里（不會像free_list那樣一直在記憶體存活，只有記憶體中有才能被重復利用），
· list型別，維護的free_list陣列最多可快取80個list物件，
· tuple型別，維護一個freelist陣列且陣列容量20，陣列中元素可以是鏈表且每個鏈表最多可以容納2000個元組物件，元組的freelist陣列在存盤資料時，是按照元組可以容納的個數為索引找到free_list陣列中對應的鏈表，并添加到鏈表中，
· dict型別，維護的free_list陣列最多可快取80個dict物件，
上文對Python的記憶體管理和垃圾回收進行了快速講解，
我自己錄了很多Python的入門視頻，實打實的，免費給你們：www.jxqcjt.com/tx/course/3139803?name=lyj
對于Python的記憶體管理和垃圾回收，你有什么想說的嗎？歡迎留言交流！
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