[Python源码学习]之内存管理

晨曦之光 发布于 2012/05/08 10:14
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Python 的内存管理架构(Objects/obmalloc.c):

    _____   ______   ______       ________
   [ 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

PyMem_*

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:

C

Python函数

Python宏

malloc

PyMem_Malloc

PyMem_MALLOC

realloc

PyMem_Realloc

PyMem_REALLOC

free

PyMem_Free

PyMem_FREE

为什么要这么多次一举:

  • 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

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  PyMem_NEW

  • PyMem_Resize 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)。

  • 注意

  • 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_*

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:

  • 分配内存:PyObject_MALLOC

  • 部分初始化对象:PyObject_INITPyObject_INIT_VAR

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。

  • 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

单次申请内存块

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)。

  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。

引用计数与垃圾收集

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。

这个好复杂啊...

参考



原文链接:http://blog.csdn.net/dbzhang800/article/details/6685269
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