Python 垃圾回收

CPython 引用计数 + 分代循环垃圾回收；理解循环引用与 gc 模块边界。

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[!info] related notes

所属 MOC：运行时 · 学习路线

前置：对象模型

Python 垃圾回收

这个概念为什么出现

两个对象互相引用时，引用计数无法归零。CPython 引入循环检测 GC。不懂会在排查“内存不降”时误判。

[!abstract] 一句话理解 CPython 用引用计数配合循环 GC；gc 模块用于观察和调试。回收时机与代际策略属于具体版本和构建的实现，不能替代显式资源管理。

最小可观察示例

场景：构造循环引用并手动收集

# cycle_gc_demo.py
# 业务意图：演示循环引用与 gc.collect。
# 教学点：循环需要 GC；实现细节。

import gc


class Node:
    def __init__(self, name: str) -> None:
        self.name = name
        self.ref = None


def main() -> None:
    gc.collect()
    a, b = Node("a"), Node("b")
    a.ref, b.ref = b, a  # 循环
    del a, b
    n = gc.collect()
    print("collected + uncollectable objects:", n)


if __name__ == "__main__":
    main()

建议运行：

python cycle_gc_demo.py

期望输出：collected + uncollectable objects: 后为非负整数。这是已收集对象与不可收集对象数量之和，不是循环数量；可能包含其他垃圾，不应断言恰好为 2。

结合场景再看三个关注点

del 名字不等于立刻解开循环。
gc.collect() 统计的是对象；一次循环可能涉及多个实例与容器。
循环本身不等于泄漏；弱引用适用于不应拥有对象的关系，不应机械替换所有强引用。

核心概念与准确模型

引用计数
代际与阈值行为需查目标补丁版本文档；例如 CPython 3.14 系列中代际策略已有调整。
可调阈值（高级）
__del__ 与周期回收的复杂交互

边界情况与反直觉行为

__del__ 复活对象
gc.disable() 关闭自动循环收集，不会关闭引用计数，也不阻止显式 gc.collect()。
gc 不是通用原生内存管理器；支持 GC 协议的扩展对象可参与循环检测，外部库缓冲仍需其释放协议。

常见误区

[!warning] 常见误区：Python 没有 GC 只有计数错误理解：单机制。
正确模型：计数 + 循环 GC（CPython）。

工程实践

缓存用弱引用/显式上限
排查泄漏：对象增长曲线
不要在业务里频繁玩 gc 旋钮

本节总结

GC 是安全网。设计上仍应管理对象生命周期与缓存边界。

自测题

循环引用为何难倒纯引用计数？
__del__ 为何危险？

参考答案

互相持有导致计数永不为 0。
回收时机、顺序和对象复活使终结器难以推理；现代 CPython 通常能收集含 del 的循环，不能把有终结器直接等同于不可收集。

延伸阅读与资料来源

资料	类型	支撑内容
gc	文档	模块
Supporting Cyclic GC	C-API	实现向