[Python源码学习]之内存管理

heshao2005

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)。

• 
  
  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_INIT和PyObject_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

• 
  
  http://docs.python.org/py3k/c-api/memory.html
  
  
• 
  
  http://docs.python.org/py3k/c-api/allocation.html
  
  
• Python源码剖析，陈儒