一、什么是垃圾回收机制？

　　垃圾回收机制（Garbage Collection，简称GC）是Python解释器自带一种机制，专门用来回收不可用的变量值所占用的内存空间。

二、为什么要有垃圾回收机制？

　　程序在运行了过程中会申大量的内存空间，而对于一些无用的内存空间如果不及时清理的话，会导致内存使用耗尽，甚至溢出，导致程序崩溃，因此管理内存是一件重要且复杂的事情，而Python解释器自带的垃圾回收机制，把程序员从复杂的内存管理中中解放出来。

三、垃圾回收机制的原理分析

　　Python的GC模块，主要是运用了“引用计数”（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用的问题，并且通过“分代回收”（generation collection）以空间换取时间的方式来进一步提高垃圾回收的效率。

3.1 什么是引用计数？

　　引用计数就是:变量值被变量名关联的次数。有直接引用和间接引用两种方式。
　　如:age＝18，变量值18被关联了一个变量名age，称之为引用计数为1。
这种引用方式也称之为直接引用，指的是从栈区出发直接引用到的内存地址。

　　引用计数增加:
　　age＝18(此时，变量值18的引用计数为1，age关联了值18的内存地址)
　　m=age(把age的内存地址给了m，也就是把值18的内存地址给了ｍ，此时，m，age都关联了18，所以变量值18的引用计数为2)
　　这种引用方式也称之为间接引用，指的是从栈区出发引用到堆区后再进一步引用到的内存地址。

　　引用计数减少：
　　age=10（名字age先与值18解除关联，再与10建立了关联，age绑定了值10的内存地址，变量值18的引用计数减少为1）
　　del m（del的意思是解除变量名x与变量值18的关联关系，此时，变量18的引用计数为0）

　　值18的引用计数一旦变为0，其内存占用地址就应该被解释器的垃圾回收机制回收。

3.2 标记清除

3.2.1 什么是标记清除？

　　标记:标记的过程其实就是，遍历所有的GC Roots对象(栈区中的所有内容或者线程都可以作为GC Roots对象），然后将所有GC Roots的对象可以直接或间接访问到的对象标记为存活的对象，其余的均为非存活对象，应该被清除。
　　清除:清除的过程将遍历堆中所有的对象，将没有标记的对象全部清除掉。　　

3.2.2 为什么需要标记清除？

　　变量值被关联次数的增加或减少，都会引发引用计数机制的执行(增加或减少值的引用计数)，这存在明显的效率问题，引用计数机制还存在着一个致命的弱点，即循环引用(也称交叉引用)。循环引用会导致内存泄漏，即:值不再被任何名字关联，但是值的引用计数并不会为0，应该被回收但不能被回收，这些对象所占用的内存永远不会被释放。

　　l1=[111,]
　　l2=[222,]
　　l1.append(l2) # 把列表2追加到l1中作为第二个元素，列表2的引用计数变为2
　　l2.append(l1) # 把列表1追加到l2中作为第二个元素，列表1的引用计数变为2
　　l1=[值111的内存地址，l2列表的内存地址]，＃　l1与l2之间有相互引用
　　l2=[值222的内存地址，l1列表的内存地址]

　　即容器对象（比如：list，set，dict，class，instance）都可以包含对其他对象的引用，所以都可能产生循环引用。而“标记-清除”计数就是为了解决循环引用的问题。当应用程序可用的内存空间被耗尽的时，就会停止整个程序，然后进行两项工作，第一项则是标记，第二项则是清除。

3.2.３ 如何实现标记清除？

　　在了解标记清除具体的算法前，我们需要明确一点，关于变量的存储，内存中有两块区域：堆区与栈区，在定义变量时，变量名与值内存地址的关联关系存放于栈区，变量值存放于堆区，内存管理回收的则是堆区的内容。
　　定义了两个变量x = 10、y = 20，详解如下图:

　　当我们执行x=y时，内存中的栈区与堆区变化如下

　　回到之前的例子，当我们同时删除l1与l2时，会清理到栈区中l1与l2的内容，

　　这样在启用标记清除算法时，发现栈区内不再有l1与l2（只剩下堆区内二者的相互引用），于是列表1与列表2都没有被标记为存活，二者会被清理掉，这样就解决了循环引用带来的内存泄漏问题。

3.3分代回收

　　基于引用计数的回收机制，每次回收内存，都需要把所有对象的引用计数都遍历一遍，这是非常消耗时间的，于是引入了分代回收来提高回收效率，分代回收采用的是用“空间换时间”的策略。
　　分代：
　　分代回收的核心思想是：在历经多次扫描的情况下，都没有被回收的变量，gc机制就会认为，该变量是常用变量，gc对其扫描的频率会降低，具体实现原理如下：分代指的是根据存活时间来为变量划分不同等级（也就是不同的代）。新定义的变量，放到新生代这个等级中，假设每隔1分钟扫描新生代一次，如果发现变量依然被引用，那么该对象的权重（权重本质就是个整数）加一，当变量的权重大于某个设定得值（假设为3），会将它移动到更高一级的青春代，青春代的gc扫描的频率低于新生代（扫描时间间隔更长），假设5分钟扫描青春代一次，这样每次gc需要扫描的变量的总个数就变少了，节省了扫描的总时间，接下来，青春代中的对象，也会以同样的方式被移动到老年代中。也就是等级（代）越高，被垃圾回收机制扫描的频率越低。
　　回收：
　　回收依然是使用引用计数作为回收的依据

　　虽然分代回收可以起到提升效率的效果，但也存在一定的缺点：例如，一个变量刚刚从新生代移入青春代，该变量的绑定关系就解除了，该变量应该被回收，但青春代的扫描频率低于新生代，所以该变量的回收就会被延迟。

原文：https://www.cnblogs.com/zuiyouyingde/p/12424580.html