Python中的垃圾回收机制：分代回收算法

描述：
分代回收是Python垃圾回收机制的重要组成部分，专门用于解决循环引用问题。它基于"弱代假说"理论：对象存在时间越短，就越可能很快变成垃圾。

核心概念：

1. 对象分代：Python将对象分为0、1、2三代
2. 不同代使用不同的回收频率
3. 新创建的对象放在第0代
4. 存活时间长的对象会晋升到更高代

详细步骤：

1. 对象分代与计数器

# Python内部维护三个链表，分别对应三代对象
generation0 = []  # 年轻代（最频繁回收）
generation1 = []  # 中年代
generation2 = []  # 老年代（最不频繁回收）

# 每个对象都有引用计数和代信息
class PyObject:
    def __init__(self):
        self.ref_count = 1
        self.generation = 0  # 初始在第0代

2. 对象创建与代分配

# 新创建的对象都放在第0代
def create_object():
    obj = PyObject()
    generation0.append(obj)
    return obj

obj1 = create_object()  # 进入第0代

3. 回收触发条件

# 每代都有独立的计数器阈值
thresholds = {
    0: 700,   # 第0代：每700次对象分配尝试回收一次
    1: 10,    # 第1代：第0代回收10次后，第1代回收一次
    2: 10     # 第2代：第1代回收10次后，第2代回收一次
}

allocation_counter = 0  # 对象分配计数器
collection_counters = {0: 0, 1: 0, 2: 0}  # 各代回收次数计数器

4. 回收过程详解

def generational_gc():
    # 检查是否触发回收
    if allocation_counter >= thresholds[0]:
        # 第0代回收
        collect_generation(0)
        collection_counters[0] += 1
        allocation_counter = 0
        
        # 检查是否触发第1代回收
        if collection_counters[0] >= thresholds[1]:
            collect_generation(1)
            collection_counters[1] += 1
            collection_counters[0] = 0
            
            # 检查是否触发第2代回收
            if collection_counters[1] >= thresholds[2]:
                collect_generation(2)
                collection_counters[2] += 1
                collection_counters[1] = 0

6. 具体回收算法

def collect_generation(gen):
    # 1. 标记阶段：找出所有可达对象
    reachable = mark_reachable(gen)
    
    # 2. 清除阶段：回收不可达对象
    unreachable = []
    for obj in generations[gen]:
        if obj not in reachable:
            unreachable.append(obj)
    
    # 3. 对象晋升：存活对象移到下一代
    survivors = []
    for obj in generations[gen]:
        if obj in reachable:
            if obj.generation == gen and gen < 2:
                obj.generation += 1  # 晋升到下一代
            survivors.append(obj)
    
    # 4. 更新代链表
    generations[gen] = survivors
    if gen < 2:
        generations[gen + 1].extend(survivors)
    
    # 5. 回收内存
    for obj in unreachable:
        free_memory(obj)

7. 标记算法实现

def mark_reachable(gen):
    # 从根对象开始标记（全局变量、栈帧等）
    roots = get_root_objects()
    reachable = set()
    
    # 使用三色标记法
    # 白色：未访问（初始状态）
    # 灰色：已发现但邻居未检查
    # 黑色：已检查且所有邻居已检查
    
    grey = list(roots)  # 灰色集合
    
    while grey:
        current = grey.pop()
        if current not in reachable:
            reachable.add(current)
            # 将当前对象的引用对象加入灰色集合
            for ref in get_references(current):
                if ref.generation >= gen:  # 只考虑同代或更老的对象
                    grey.append(ref)
    
    return reachable

8. 实际应用示例

import gc
import weakref

# 查看当前分代阈值
print(gc.get_threshold())  # 输出：(700, 10, 10)

# 手动控制垃圾回收
gc.collect(0)  # 只回收第0代
gc.collect(1)  # 回收第0代和第1代
gc.collect(2)  # 回收所有代（完全回收）

# 查看各代对象数量
print(gc.get_count())  # 输出当前各代的对象数量

性能优化要点：

1. 第0代回收最快，因为只检查新对象
2. 老年代回收频率低，避免不必要的开销
3. 存活时间长的对象很少被检查，提高效率
4. 循环引用会在对象晋升过程中被逐步发现和清理

这种分代策略有效平衡了内存回收的及时性和性能开销，是Python高效内存管理的关键机制之一。