面试题：深入剖析Python垃圾回收源码与自定义策略

1. Python标记 - 清除算法的具体实现过程分析

数据结构基础
- 在Python的垃圾回收相关源码中，主要的数据结构包括gc_generation结构体，它用于管理不同代的垃圾回收信息，包括对象数量、阈值等。例如：
```
struct gc_generation {
    int64_t count;
    int64_t threshold;
    PyGC_Head head;
};
```
- PyGC_Head结构体用于双向链表，连接同一代中的所有对象。其定义如下：
```
struct _gc_head {
    struct _gc_head *gc_next;
    struct _gc_head *gc_prev;
};
```
标记阶段
- 当垃圾回收开始时，首先从根对象集合开始标记。根对象包括全局变量、栈上的变量等。在Python源码中，gc_collect函数（位于Modules/gcmodule.c）会发起垃圾回收过程。
- 对于每个根对象，通过_PyObject_GC_MARK宏（定义在Include/objimpl.h）进行标记。该宏会设置对象头部的标记位，表示该对象已被访问。例如：
```
#define _PyObject_GC_MARK(op) do { \
    ((PyGC_Head *)(op))->gc.gc_bits |= GC_MARK; \
} while (0)
```
- 然后递归地标记所有从根对象可达的对象。对于容器对象（如列表、字典等），会遍历其内部元素，对每个元素进行标记。
清除阶段
- 标记完成后，进入清除阶段。遍历所有对象（通过PyGC_Head链表），对于未被标记的对象（即不可达对象），调用其析构函数（如果有）释放资源，并将对象从链表中移除。在源码中，gc_collect_movable函数负责这一过程。例如，对于PyListObject对象，会先调用list_dealloc函数释放列表占用的内存。

2. 自定义垃圾回收策略的入手点

对象引用计数的调整
- 虽然Python的垃圾回收主要依赖于引用计数和标记 - 清除算法，但可以在对象层面微调引用计数的增减逻辑。例如，对于一些特殊的对象关系，可以手动调整引用计数，使得对象在合适的时机被回收。
代的管理优化
- 可以调整不同代的阈值和垃圾回收频率。通过gc.set_threshold函数，可以设置不同代的阈值。例如，对于一些频繁创建和销毁小对象的场景，可以适当降低第一代的阈值，使得小对象能更及时地被回收。
资源的预分配与复用
- 在应用层面，可以创建对象池，对一些常用对象进行预分配和复用。这样可以减少垃圾回收的压力，因为对象不需要频繁地创建和销毁。

3. 自定义垃圾回收策略在实际项目中的应用

对象池的实现

在实际项目中，如果有大量重复创建和销毁相同类型对象的场景，如数据库连接对象。可以实现一个连接池：

import queue

class ConnectionPool:
    def __init__(self, max_size):
        self.max_size = max_size
        self.pool = queue.Queue(maxsize = max_size)
        for _ in range(max_size):
            self.pool.put(self.create_connection())

    def create_connection(self):
        # 实际创建数据库连接的逻辑
        pass

    def get_connection(self):
        return self.pool.get()

    def return_connection(self, conn):
        self.pool.put(conn)

通过这种方式，连接对象在池内复用，减少了垃圾回收的频率。

调整垃圾回收阈值
- 假设项目中有大量短期存活的对象，如日志记录对象。可以在项目启动时，通过设置合适的垃圾回收阈值来优化性能：
```
import gc
gc.set_threshold(1000, 10, 10)
```
- 这里将第一代的阈值设为1000，意味着当第一代对象数量达到1000时，触发垃圾回收，能更及时地回收这些短期存活的对象。

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面试题：深入剖析Python垃圾回收源码与自定义策略

知识考点

面试题答案

1. Python标记 - 清除算法的具体实现过程分析

2. 自定义垃圾回收策略的入手点

3. 自定义垃圾回收策略在实际项目中的应用