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从Python的源码浅要剖析Python的内存管理

  • 时间:2020-03-13 09:11 编辑: 来源: 阅读:
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摘要:从Python的源码浅要剖析Python的内存管理
Python 的内存管理架构(Objects/obmalloc.c):
[u]复制代码[/u] 代码如下:
    _____   ______   ______       ________    [ int ] [ dict ] [ list ] ... [ string ]       Python core         | +3 | <----- Object-specific memory -----> | <-- Non-object memory --> |     _______________________________       |                           |    [   Python's object allocator   ]      |                           | +2 | ####### Object memory ####### | <------ Internal buffers ------> |     ______________________________________________________________    |    [          Python's raw memory allocator (PyMem_ API)          ]   | +1 | <----- Python memory (under PyMem manager's control) ------> |   |     __________________________________________________________________    [    Underlying general-purpose allocator (ex: C library malloc)   ]  0 | <------ Virtual memory allocated for the python process -------> |  
    0. C语言库函数提供的接口     1. PyMem_*家族,是对 C中的 malloc、realloc和free 简单的封装,提供底层的控制接口。     2. PyObject_* 家族,高级的内存控制接口。     3. 对象类型相关的管理接口 [b]PyMem_*[/b] PyMem_家族:低级的内存分配接口(low-level memory allocation interfaces) Python 对C中的 malloc、realloc和free 提供了简单的封装: [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201504/201541692301579.jpg?201531692317[/img] 为什么要这么多次一举: [list] [*]    不同的C实现对于malloc(0)产生的结果有会所不同,而PyMem_MALLOC(0)会转成malloc(1).[/*] [*]    不用的C实现的malloc与free混用会有潜在的问题。python提供封装可以避免这个问题。[/*] [*]        Python提供了宏和函数,但是宏无法避免这个问题,故编写扩展是应避免使用宏[/*] [/list] 源码:
  Include/pymem.h

#define PyMem_MALLOC(n) ((size_t)(n) > (size_t)PY_SSIZE_T_MAX ? NULL \
             : malloc((n) ? (n) : 1))
#define PyMem_REALLOC(p, n) ((size_t)(n) > (size_t)PY_SSIZE_T_MAX ? NULL \
              : realloc((p), (n) ? (n) : 1))
#define PyMem_FREE free

  Objects/object.c

/* Python's malloc wrappers (see pymem.h) */

void *
PyMem_Malloc(size_t nbytes)
{
  return PyMem_MALLOC(nbytes);
}
...


除了对C的简单封装外,Python还提供了4个宏
    PyMem_New 和 PyMem_NEW     PyMem_Resize和 PyMem_RESIZE 它们可以感知类型的大小
#define PyMem_New(type, n) \
 ( ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL :   \
    ( (type *) PyMem_Malloc((n) * sizeof(type)) ) )

#define PyMem_Resize(p, type, n) \
 ( (p) = ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL :    \
    (type *) PyMem_Realloc((p), (n) * sizeof(type)) )
#define PyMem_Del        PyMem_Free
#define PyMem_DEL        PyMem_FREE


以下涉及的一些函数仍旧是函数和宏同时存在,下划线后全是大写字符的是宏,后面不再特别说明。 PyObject_*
PyObject_*家族,是高级的内存控制接口(high-level object memory interfaces)。 [b]    注意[/b] [list] [*]    不要和PyMem_*家族混用!![/*] [*]    除非有特殊的内粗管理要求,否则应该坚持使用PyObject_*[/*] [/list] 源码
  Include/objimpl.h

#define PyObject_New(type, typeobj) \
        ( (type *) _PyObject_New(typeobj) )
#define PyObject_NewVar(type, typeobj, n) \
        ( (type *) _PyObject_NewVar((typeobj), (n)) )

  Objects/object.c

PyObject *
_PyObject_New(PyTypeObject *tp)
{
  PyObject *op;
  op = (PyObject *) PyObject_MALLOC(_PyObject_SIZE(tp));
  if (op == NULL)
    return PyErr_NoMemory();
  return PyObject_INIT(op, tp);
}

PyVarObject *
_PyObject_NewVar(PyTypeObject *tp, Py_ssize_t nitems)
{
  PyVarObject *op;
  const size_t size = _PyObject_VAR_SIZE(tp, nitems);
  op = (PyVarObject *) PyObject_MALLOC(size);
  if (op == NULL)
    return (PyVarObject *)PyErr_NoMemory();
  return PyObject_INIT_VAR(op, tp, nitems);
}

它们执行两项操作: [list=1] [*]    分配内存:PyObject_MALLOC[/*] [*]    部分初始化对象:PyObject_INIT和PyObject_INIT_VAR[/*] [/list] 初始化没什么好看到,但是这个MALLOC就有点复杂无比了... PyObject_{Malloc、Free} 这个和PyMem_*中的3个可是大不一样了,复杂的厉害!
void * PyObject_Malloc(size_t nbytes)
void * PyObject_Realloc(void *p, size_t nbytes)
void PyObject_Free(void *p)

Python程序运行时频繁地需要创建和销毁小对象,为了避免大量的malloc和free操作,Python使用了内存池的技术。 [list] [*]    一系列的 arena(每个管理256KB) 构成一个内存区域的链表[/*] [*]    每个 arena 有很多个 pool(每个4KB) 构成[/*] [*]    每次内存的申请释放将在一个 pool 内进行[/*] [/list] [b]单次申请内存块[/b] 当申请大小在 1~256 字节之间的内存时,使用内存池(申请0或257字节以上时,将退而使用我们前面提到的PyMem_Malloc)。 每次申请时,实际分配的空间将按照某个字节数对齐,下表中为8字节(比如PyObject_Malloc(20)字节将分配24字节)。
[u]复制代码[/u] 代码如下:
Request in bytes     Size of allocated block      Size class idx   ----------------------------------------------------------------          1-8                     8                       0          9-16                   16                       1         17-24                   24                       2         25-32                   32                       3         33-40                   40                       4          ...                   ...                     ...        241-248                 248                      30        249-256                 256                      31          0, 257 and up: routed to the underlying allocator.       
这些参数由一些宏进行控制:
#define ALIGNMENT        8        /* must be 2^N */
/* Return the number of bytes in size class I, as a uint. */
#define INDEX2SIZE(I) (((uint)(I) + 1) << ALIGNMENT_SHIFT)
#define SMALL_REQUEST_THRESHOLD 256

pool 每次申请的内存块都是需要在 pool 中进行分配,一个pool的大小是 4k。由下列宏进行控制: #define SYSTEM_PAGE_SIZE        (4 * 1024) #define POOL_SIZE               SYSTEM_PAGE_SIZE        /* must be 2^N */ 每个pool的头部的定义如下:
struct pool_header {
  union { block *_padding;
      uint count; } ref;     /* number of allocated blocks  */
  block *freeblock;          /* pool's free list head     */
  struct pool_header *nextpool;    /* next pool of this size class */
  struct pool_header *prevpool;    /* previous pool    ""    */
  uint arenaindex;          /* index into arenas of base adr */
  uint szidx;             /* block size class index    */
  uint nextoffset;          /* bytes to virgin block     */
  uint maxnextoffset;         /* largest valid nextoffset   */
};

注意,其中有个成员 szidx,对应前面列表中最后一列的 Size class idx。这也说明一个问题:每个 pool 只能分配固定大小的内存块(比如,只分配16字节的块,或者只分配24字节的块...)。 要能分配前面列表中各种大小的内存块,必须有多个 pool。同一大小的pool分配完毕,也需要新的pool。多个pool依次构成一个链表 arena 多个pool对象使用被称为 arena 的东西进行管理。
struct arena_object {
  uptr address;
  block* pool_address;
  uint nfreepools;
  uint ntotalpools;
  struct pool_header* freepools;
  struct arena_object* nextarena;
  struct arena_object* prevarena;
};

arean控制的内存的大小由下列宏控制:
#define ARENA_SIZE       (256 << 10)   /* 256KB */

一系列的 arena 构成一个链表。 [b]引用计数与垃圾收集[/b] Python中多数对象的生命周期是通过引用计数来控制的,从而实现了内存的动态管理。 但是引用计数有一个致命的问题:循环引用! 为了打破循环引用,Python引入了垃圾收集技术。
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