垃圾回收（Garbage Collection，以下简称GC）是一种自动的内存管理机制，有许多不同的实现算法，Python中的GC，以引用计数为主，标记-清除和分代回收为辅。

1、GC

  在程序中定义了一个变量，就是在内存中开辟了一段相应的空间来存值。由于内存是有限的，所以当程序不再需要使用某个变量的时候，就需要销毁该对象并释放其所占用的内存资源，好重新利用这段空间。在C/C++中，无用变量的内存空间，需要由程序员手动释放，这显然非常繁琐，而且一旦有所疏忽，就可能造成内存泄漏（Memory Leak）。当软件系统比较复杂、变量多的时候，程序员往往就忘记释放内存或者在不该释放的时候释放了内存。
  有了GC，程序员就不需要再手动地去控制内存的释放，这一切可以交由语言本身来自动完成。GC本质上做了三件事情：1).为新生对象分配内存；2).垃圾检测；3).垃圾回收。GC是一门古老的艺术，大概在1960年就有了，发展至今，已经有相当多的算法，如标记-清除、引用计数、标记-压缩、分代回收等。GC的来源可能是由编程语言本身内置（如Java、C#）或是经由外面的库所提供，而非建制于语言内部，例如贝姆垃圾收集器就是一种可支持C/C++语言的自动内存管理工具。
  GC最早起源于LISP语言，目前许多语言如Java、C#、Ruby、Python等都支持GC（值得注意的是，C++自身并不支持GC，读者可参考1和2）。接下来我们就详细地讲解一下Python中的GC。

2、Python中的GC

  Python中的GC，以引用计数为主，标记-清除和分代回收为辅。

2.1、引用计数（reference counting）

  引用计数，是George E. Collins在1960年发明的，算是最早期的垃圾回收实现方法。
  在Python中，每一个对象的核心就是一个结构体PyObject，它的内部有一个引用计数器ob_refcnt：

 typedef struct_object {
 int ob_refcnt;
 struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;

当一个对象有新的引用时，对象的引用计数+1；当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数-1；当对象的引用计数减少为0时，就意味着对象已经没有被任何人使用了，可以将其所占用的内存释放。

  导致引用计数+1的情况：1).对象被创建；2).对象被复制；3).对象作为函数参数被传入（引用计数+2）；4).对象作为一个元素被存储在容器中.
  导致引用计数-1的情况：1).对象的别名被显式销毁；2).对象的别名被赋予新的对象；3).一个对象离开它的作用域，例如函数执行完毕后，其中的局部变量；4).对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象。

  引用计数机制的优缺点是显而易见的：

优点：

1. 简单；
2. 实时性：一旦引用计数为0，立即被回收；内存回收的时间分摊到平时；

缺点：

1. 需要额外的空间来维护引用计数；
2. 执行效率低：引用计数机制所带来的维护引用计数的额外操作，与程序运行过程中所进行的内存分配、释放和引用赋值的次数成正比

  除了上面提到的，引用计数机制还有一个致命缺点，即无法解决循环引用的问题。我们用一段代码来做进一步的解释：

a = [1, 2] # 对象[1, 2]的引用计数为1
b = [3, 4] # 对象[3, 4]的引用计数为1
a.append(b) # 对象[3, 4]的引用计数为2
b.append(a) # 对象[1, 2]的引用计数为2
del a # 对象[1, 2]的引用计数为1
del b # 对象[3, 4]的引用计数为1

上面的代码中，对象[1, 2]和[3, 4]已经没有了来自外界的引用，这意味着不会再有人使用它们（无法通过其它变量来引用这两个对象），但是它们彼此之间依然有相互的引用，因此引用计数均为1，也就导致它们的内存永远不能被回收。
  这一点是致命的，它与手动进行内存管理所产生的内存泄漏无异（因此，也有很多语言比如Java并没有采用引用计数来实现GC）。为了弥补引用计数的缺陷，Python中引入了其它的GC机制。

2.2、标记-清除（mark and sweep）

  可以包含其它对象引用的容器对象，如list、set、dict、class、instance，都可能产生循环引用，标记-清除可以解决这个问题。
  标记-清除是一种基于追踪（Tracing）回收技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段：第一阶段是标记，把所有的『活动对象』打上标记，第二阶段是回收，对那些没有标记的『非活动对象』进行回收。那么，如何区分活动对象和非活动对象呢？
  对象之间会通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从root object出发，沿着有向边遍历对象，可达的（reachable）对象标记为活动对象，不可达（unreachable）的对象就是要被清除的非活动对象。所谓root object，就是一些全局变量、调用栈、寄存器，这些对象是不可被删除的。

在上图中，我们把小黑圈视为root object，从小黑圈出发，对象1可达，那么它将被标记，对象2、3可间接可达也会被标记，而4和5不可达，那么1、2、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。
  标记-清除的过程实际比上面说的还要复杂一下，具体来讲，首先找到root object集合，然后在内存中建立两条链表，一条链表中维护root object集合，称为root链表，而另外一条链表中维护剩下的对象，称为unreachable链表。在标记的过程中，如果发现unreachable链表中存在被root链表中的对象，直接或间接引用的对象，就将其从unreachable链表中移到root链表中；当完成标记后，unreachable链表中剩下的所有对象就是名副其实的垃圾对象了，接下来的垃圾回收只需限制在unreachable链表中即可。

2.3、分代回收（generation collection）

  分代回收，是一种以空间换时间的回收方式，可以提升GC的效率。
  分代回收思想将对象分在不同的集合中，每个集合称为一个“代”（generation），Python中分为3代，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表。每一代的GC频率是不同的，第0代最高，第1代次之，第2代最低。
  根据弱代假说（即越年轻的对象越容易死掉，而老的对象通常会存活更久），新生的对象被放入第0代，如果该对象在第0代的一次GC中活了下来，那么它就被移动到第1代，类似地，如果某第1代对象在第1代的一次GC中活了下来，它就被移动到第2代。
  那么，什么情况下会触发GC呢？具体地，在Python中，gc.set_threshold(threshold0[,threshold1[,threshold2]])可以设置每一代GC被触发的阈值：从上一次第0代GC后，如果分配对象的个数减去释放对象的个数大于threshold0，那么就会对第0代中的对象进行GC； 从上一次第1代GC后，如果第0代被GC的次数大于threshold1，那么就会对第1代中的对象进行GC；同样，从上一次第2代GC后，如果第1代被GC的次数大于threshold2，那么就会对第2代中的对象进行GC。除此之外，还有两种情况会触发GC，第一种是手动调用gc.collect()，第二种便是程序退出。
  从上面的叙述可以看出，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。

2.4、其它

a).
  Python中的gc模块提供了一些接口给开发者设置GC相关的选项，具体使用可参考1和2。
b).
  如果循环引用中，两个对象都定义了__del__方法，gc模块不会销毁这两个不可达对象，因为gc模块不知道应该先调用哪个对象的__del__方法（例如，两个对象a和b，如果先销毁a，则在销毁b时，会调用b的__del__方法，该方法中很可能使用了a，这时会造成异常），所以为了安全起见，gc模块会把对象放到gc.garbage中，并把它们称为uncollectable。很明显，这种情况会造成内存泄漏，要解决的话，只能显式调用其中某个对象的__del__方法来打破僵局。
c).
  还有一种情况会造成Python中的内存泄漏，即对象一直被全局变量所引用，而我们知道，全局变量的生命周期是非常长的。

2.5、小结

  写到这里，我们尝试着来小结一下Python中的GC机制：Python中，对于所有对象，引用计数都在起作用，一旦某对象的引用计数为0，它所占用的内存就会被释放；而对于容器对象，由于它们会产生循环引用，这是引用计数所无法解决的，于是Python引入了标记-清除的方式来对它们做GC；最后，为了提升标记-清除的GC效率，Python引入了分代回收的机制，以空间换时间。

参考文献

[1] https://juejin.im/post/5b34b117f265da59a50b2fbe
[2] https://www.cnblogs.com/pinganzi/p/6646742.html
[3] https://blog.csdn.net/bluehawksky/article/details/50295089
[4] https://www.cnblogs.com/Xjng/p/5128269.html
[5] https://toutiao.io/posts/206426/app_preview
[6] https://zhuanlan.zhihu.com/p/31150408
[7] https://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/11274737
[8] http://python.jobbole.com/83548/?utm_source=blog.jobbole.com&utm_medium=relatedPosts
[9] http://python.jobbole.com/87843/?utm_source=blog.jobbole.com&utm_medium=relatedPosts
[10] http://www.memorymanagement.org/mmref/recycle.html#tracing-collectors
[11] https://zh.wikipedia.org/wiki/垃圾回收_(計算機科學)
[12] http://blog.jobbole.com/109833/
[13] https://baike.baidu.com/item/GC/66426?fr=aladdin
[14] https://baike.baidu.com/item/内存泄漏/6181425?fromtitle=内存泄露&fromid=305116
[15] https://www.jianshu.com/p/b309f4cb579d
[16] https://blog.csdn.net/yeahhook/article/details/6796242
[17] https://blog.csdn.net/jx232515/article/details/52749551?utm_source=blogxgwz0
[18] https://www.zhihu.com/question/33529443
以上为本文的全部参考文献，对原作者表示感谢。