# 内存管理

## 概述

在 Python 中，内存管理涉及到一个包含所有 Python 对象和数据结构的私有堆（heap）。这个私有堆的管理由内部的 Python 内存管理器（Python memory manager） 保证。Python 内存管理器有不同的组件来处理各种动态存储管理方面的问题，如共享、分割、预分配或缓存。

在最底层，一个原始内存分配器通过与操作系统的内存管理器交互，确保私有堆中有足够的空间来存储所有与 Python 相关的数据。在原始内存分配器的基础上，几个对象特定的分配器在同一堆上运行，并根据每种对象类型的特点实现不同的内存管理策略。例如，整数对象在堆内的管理方式不同于字符串、元组或字典，因为整数需要不同的存储需求和速度与空间的权衡。因此，Python 内存管理器将一些工作分配给对象特定分配器，但确保后者在私有堆的范围内运行。

Python 堆内存的管理是由解释器来执行，用户对它没有控制权，即使他们经常操作指向堆内内存块的对象指针，理解这一点十分重要。Python 对象和其他内部缓冲区的堆空间分配是由 Python 内存管理器按需通过本文档中列出的 Python/C API 函数进行的。

为了避免内存破坏，扩展的作者永远不应该试图用 C 库函数导出的函数来对 Python 对象进行操作，这些函数包括： `malloc()`, `calloc()`, `realloc()` 和 `free()`。这将导致 C 分配器和 Python 内存管理器之间的混用，引发严重后果，这是由于它们实现了不同的算法，并在不同的堆上操作。但是，我们可以安全地使用 C 库分配器为单独的目的分配和释放内存块，如下例所示：

    PyObject *res;
    char *buf = (char *) malloc(BUFSIZ); /* for I/O */

    if (buf == NULL)
        return PyErr_NoMemory();
    ...Do some I/O operation involving buf...
    res = PyBytes_FromString(buf);
    free(buf); /* malloc'ed */
    return res;

In this example, the memory request for the I/O buffer is handled by the C library allocator. The Python memory manager is involved only in the allocation of the string object returned as a result.

然而，在大多数情况下，建议专门从 Python 堆中分配内存，因为后者由 Python 内存管理器控制。例如，当解释器扩展了用 C 写的新对象类型时，就必须这样做。使用 Python 堆的另一个原因是希望*通知* Python 内存管理器关于扩展模块的内存需求。即使所请求的内存全部只用于内部的、高度特定的目的，将所有的内存请求交给 Python 内存管理器能让解释器对其内存占用的整体情况有更准确的了解。因此，在某些情况下，Python 内存管理器可能会触发或不触发适当的操作，如垃圾回收、内存压缩或其他预防性操作。请注意，通过使用前面例子中所示的 C 库分配器，为 I/O 缓冲区分配的内存会完全不受 Python 内存管理器管理。

参见

环境变量 `PYTHONMALLOC` 可被用来配置 Python 所使用的内存分配器。

环境变量 `PYTHONMALLOCSTATS` 可以用来在每次创建和关闭新的 pymalloc 对象区域时打印 pymalloc 内存分配器 的统计数据。

## 原始内存接口

以下函数集封装了系统分配器。这些函数是线程安全的，不需要持有 GIL。

The default raw memory block allocator uses the following functions: `malloc()`, `calloc()`, `realloc()` and `free()`; call `malloc(1)` (or `calloc(1, 1)`) when requesting zero bytes.

3.4 新版功能.

void* `PyMem_RawMalloc`(size_t n)

  Allocates n bytes and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or NULL if the request fails.

  Requesting zero bytes returns a distinct non-NULL pointer if possible, as if `PyMem_RawMalloc(1)` had been called instead. The memory will not have been initialized in any way.

void* `PyMem_RawCalloc`(size_t nelem, size_t elsize)

  Allocates nelem elements each whose size in bytes is elsize and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or NULL if the request fails. The memory is initialized to zeros.

  Requesting zero elements or elements of size zero bytes returns a distinct non-NULL pointer if possible, as if `PyMem_RawCalloc(1, 1)` had been called instead.

  3.5 新版功能.

void* `PyMem_RawRealloc`(void *p, size_t n)

  将 p 指向的内存块大小调整为 n 字节。以新旧内存块大小中的最小值为准，其中内容保持不变，

  If p is NULL, the call is equivalent to `PyMem_RawMalloc(n)`; else if n is equal to zero, the memory block is resized but is not freed, and the returned pointer is non-NULL.

  Unless p is NULL, it must have been returned by a previous call to `PyMem_RawMalloc()`, `PyMem_RawRealloc()` or `PyMem_RawCalloc()`.

  If the request fails, `PyMem_RawRealloc()` returns NULL and p remains a valid pointer to the previous memory area.

void `PyMem_RawFree`(void *p)

  释放 p 指向的内存块。除非 p 是 `NULL` ，否则它必须是之前调用 `PyMem_RawMalloc()` 、 `PyMem_RawRealloc()` 或 `PyMem_RawCalloc()` 所返回的指针。否则，或在 `PyMem_RawFree(p)` 之前已经调用过的情况下，未定义的行为会发生。

  If p is NULL, no operation is performed.

## 内存接口

以下函数集，仿照 ANSI C 标准，并指定了请求零字节时的行为，可用于从Python堆分配和释放内存。

By default, these functions use pymalloc memory allocator.

警告

在使用这些函数时，必须持有 全局解释器锁（GIL） 。

在 3.6 版更改: 现在默认的分配器是 pymalloc 而非系统的 `malloc()` 。

void* `PyMem_Malloc`(size_t n)

  Allocates n bytes and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or NULL if the request fails.

  Requesting zero bytes returns a distinct non-NULL pointer if possible, as if `PyMem_Malloc(1)` had been called instead. The memory will not have been initialized in any way.

void* `PyMem_Calloc`(size_t nelem, size_t elsize)

  Allocates nelem elements each whose size in bytes is elsize and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or NULL if the request fails. The memory is initialized to zeros.

  Requesting zero elements or elements of size zero bytes returns a distinct non-NULL pointer if possible, as if `PyMem_Calloc(1, 1)` had been called instead.

  3.5 新版功能.

void* `PyMem_Realloc`(void *p, size_t n)

  将 p 指向的内存块大小调整为 n 字节。以新旧内存块大小中的最小值为准，其中内容保持不变，

  If p is NULL, the call is equivalent to `PyMem_Malloc(n)`; else if n is equal to zero, the memory block is resized but is not freed, and the returned pointer is non-NULL.

  Unless p is NULL, it must have been returned by a previous call to `PyMem_Malloc()`, `PyMem_Realloc()` or `PyMem_Calloc()`.

  If the request fails, `PyMem_Realloc()` returns NULL and p remains a valid pointer to the previous memory area.

void `PyMem_Free`(void *p)

  释放 p 指向的内存块。除非 p 是 `NULL` ，否则它必须是之前调用 `PyMem_Malloc()` 、 `PyMem_Realloc()` 或 `PyMem_Calloc()` 所返回的指针。否则，或在 `PyMem_Free(p)` 之前已经调用过的情况下，未定义的行为会发生。

  If p is NULL, no operation is performed.

以下面向类型的宏为方便而提供。 注意 TYPE 可以指任何 C 类型。

TYPE* `PyMem_New`(TYPE, size_t n)

  与 `PyMem_Malloc()` 相同，但分配 `(n * sizeof(TYPE))` 字节的内存。返回一个转换为 `TYPE*` 的指针。内存不会以任何方式被初始化。

TYPE* `PyMem_Resize`(void *p, TYPE, size_t n)

  Same as `PyMem_Realloc()`, but the memory block is resized to `(n * sizeof(TYPE))` bytes. Returns a pointer cast to `TYPE*`. On return, p will be a pointer to the new memory area, or NULL in the event of failure.

  这是一个 C 预处理宏， p 总是被重新赋值。请保存 p 的原始值，以避免在处理错误时丢失内存。

void `PyMem_Del`(void *p)

  与 `PyMem_Free()` 相同

此外，我们还提供了以下宏集用于直接调用 Python 内存分配器，而不涉及上面列出的 C API 函数。但是请注意，使用它们并不能保证跨 Python 版本的二进制兼容性，因此在扩展模块被弃用。

- `PyMem_MALLOC(size)`

- `PyMem_NEW(type, size)`

- `PyMem_REALLOC(ptr, size)`

- `PyMem_RESIZE(ptr, type, size)`

- `PyMem_FREE(ptr)`

- `PyMem_DEL(ptr)`

## 对象分配器

以下函数集，仿照 ANSI C 标准，并指定了请求零字节时的行为，可用于从Python堆分配和释放内存。

By default, these functions use pymalloc memory allocator.

警告

在使用这些函数时，必须持有 全局解释器锁（GIL） 。

void* `PyObject_Malloc`(size_t n)

  Allocates n bytes and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or NULL if the request fails.

  Requesting zero bytes returns a distinct non-NULL pointer if possible, as if `PyObject_Malloc(1)` had been called instead. The memory will not have been initialized in any way.

void* `PyObject_Calloc`(size_t nelem, size_t elsize)

  Allocates nelem elements each whose size in bytes is elsize and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or NULL if the request fails. The memory is initialized to zeros.

  Requesting zero elements or elements of size zero bytes returns a distinct non-NULL pointer if possible, as if `PyObject_Calloc(1, 1)` had been called instead.

  3.5 新版功能.

void* `PyObject_Realloc`(void *p, size_t n)

  将 p 指向的内存块大小调整为 n 字节。以新旧内存块大小中的最小值为准，其中内容保持不变，

  If p is NULL, the call is equivalent to `PyObject_Malloc(n)`; else if n is equal to zero, the memory block is resized but is not freed, and the returned pointer is non-NULL.

  Unless p is NULL, it must have been returned by a previous call to `PyObject_Malloc()`, `PyObject_Realloc()` or `PyObject_Calloc()`.

  If the request fails, `PyObject_Realloc()` returns NULL and p remains a valid pointer to the previous memory area.

void `PyObject_Free`(void *p)

  释放 p 指向的内存块。除非 p 是 `NULL` ，否则它必须是之前调用 `PyObject_Malloc()` 、 `PyObject_Realloc()` 或 `PyObject_Calloc()` 所返回的指针。否则，或在 `PyObject_Free(p)` 之前已经调用过的情况下，未定义的行为会发生。

  If p is NULL, no operation is performed.

## 自定义内存分配器

3.4 新版功能.

`PyMemAllocatorEx`

  用于描述内存块分配器的结构体。包含四个字段：

  域 | 含义
  --- | ---
  `void *ctx` | 作为第一个参数传入的用户上下文
  `void* malloc(void *ctx, size_t size)` | 分配一个内存块
  `void* calloc(void *ctx, size_t nelem, size_t elsize)` | 分配一个初始化为 0 的内存块
  `void* realloc(void *ctx, void *ptr, size_t new_size)` | 分配一个内存块或调整其大小
  `void free(void *ctx, void *ptr)` | 释放一个内存块

  在 3.5 版更改: The `PyMemAllocator` structure was renamed to `PyMemAllocatorEx` and a new `calloc` field was added.

`PyMemAllocatorDomain`

  用来识别分配器域的枚举类。域有：

  `PYMEM_DOMAIN_RAW`

    函数

    - `PyMem_RawMalloc()`

    - `PyMem_RawRealloc()`

    - `PyMem_RawCalloc()`

    - `PyMem_RawFree()`

  `PYMEM_DOMAIN_MEM`

    函数

    - `PyMem_Malloc()`,

    - `PyMem_Realloc()`

    - `PyMem_Calloc()`

    - `PyMem_Free()`

  `PYMEM_DOMAIN_OBJ`

    函数

    - `PyObject_Malloc()`

    - `PyObject_Realloc()`

    - `PyObject_Calloc()`

    - `PyObject_Free()`

void `PyMem_GetAllocator`( PyMemAllocatorDomain domain, PyMemAllocatorEx *allocator)

  获取指定域的内存块分配器。

void `PyMem_SetAllocator`( PyMemAllocatorDomain domain, PyMemAllocatorEx *allocator)

  设置指定域的内存块分配器。

  The new allocator must return a distinct non-NULL pointer when requesting zero bytes.

  对于 `PYMEM_DOMAIN_RAW` 域，分配器必须是线程安全的：当分配器被调用时，不持有 全局解释器锁 。

  如果新的分配器不是钩子（不调用之前的分配器），必须调用 `PyMem_SetupDebugHooks()` 函数在新分配器上重新安装调试钩子。

void `PyMem_SetupDebugHooks`(void)

  设置检测 Python 内存分配器函数中错误的钩子。

  Newly allocated memory is filled with the byte `0xCB`, freed memory is filled with the byte `0xDB`.

  运行时检查：

  - 检测对 API 的违反，例如：对用 `PyMem_Malloc()` 分配的缓冲区调用 `PyObject_Free()` 。

  - 检测缓冲区起始位置前的写入（缓冲区下溢）。

  - 检测缓冲区终止位置后的写入（缓冲区溢出）。

  - 检测当调用 `PYMEM_DOMAIN_OBJ` (如: `PyObject_Malloc()`) 和 `PYMEM_DOMAIN_MEM` (如: `PyMem_Malloc()`) 域的分配器函数时 GIL 已被保持。

  在出错时，调试钩子使用 `tracemalloc` 模块来回溯内存块被分配的位置。只有当 `tracemalloc` 正在追踪 Python 内存分配，并且内存块被追踪时，才会显示回溯。

  These hooks are installed by default if Python is compiled in debug mode. The `PYTHONMALLOC` environment variable can be used to install debug hooks on a Python compiled in release mode.

  在 3.6 版更改: 这个函数现在也适用于以 发布模式编译的 Python。在出错时，调试钩子现在使用 `tracemalloc` 来回溯内存块被分配的位置。调试钩子现在也检查当 `PYMEM_DOMAIN_OBJ` 和 `PYMEM_DOMAIN_MEM` 域的函数被调用时，全局解释器锁是否被持有。

## pymalloc 分配器

Python has a pymalloc allocator optimized for small objects (smaller or equal to 512 bytes) with a short lifetime. It uses memory mappings called “arenas” with a fixed size of 256 KB. It falls back to `PyMem_RawMalloc()` and `PyMem_RawRealloc()` for allocations larger than 512 bytes.

pymalloc is the default allocator of the `PYMEM_DOMAIN_MEM` (ex: `PyMem_Malloc()`) and `PYMEM_DOMAIN_OBJ` (ex: `PyObject_Malloc()`) domains.

arena 分配器使用以下函数：

- Windows 上的 `VirtualAlloc()` and `VirtualFree()` ,

- `mmap()` 和 `munmap()` ，如果可用，

- 否则， `malloc()` 和 `free()` 。

### 自定义 pymalloc Arena 分配器

3.4 新版功能.

`PyObjectArenaAllocator`

  用来描述一个 arena 分配器的结构体。这个结构体有三个字段：

  域 | 含义
  --- | ---
  `void *ctx` | 作为第一个参数传入的用户上下文
  `void* alloc(void *ctx, size_t size)` | 分配一块 size 字节的区域
  `void free(void *ctx, size_t size, void *ptr)` | 释放一块区域

`PyObject_GetArenaAllocator`( PyObjectArenaAllocator *allocator)

  获取 arena 分配器

`PyObject_SetArenaAllocator`( PyObjectArenaAllocator *allocator)

  设置 arena 分配器

## 例子

以下是来自 概述 小节的示例，经过重写以使 I/O 缓冲区是通过使用第一个函数集从 Python 堆中分配的:

    PyObject *res;
    char *buf = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ); /* for I/O */

    if (buf == NULL)
        return PyErr_NoMemory();
    /* ...Do some I/O operation involving buf... */
    res = PyBytes_FromString(buf);
    PyMem_Free(buf); /* allocated with PyMem_Malloc */
    return res;

使用面向类型函数集的相同代码:

    PyObject *res;
    char *buf = PyMem_New(char, BUFSIZ); /* for I/O */

    if (buf == NULL)
        return PyErr_NoMemory();
    /* ...Do some I/O operation involving buf... */
    res = PyBytes_FromString(buf);
    PyMem_Del(buf); /* allocated with PyMem_New */
    return res;

请注意在以上两个示例中，缓冲区总是通过归属于相同集的函数来操纵的。 事实上，对于一个给定的内存块必须使用相同的内存 API 族，以便使得混合不同分配器的风险减至最低。 以下代码序列包含两处错误，其中一个被标记为 fatal 因为它混合了两种在不同堆上操作的不同分配器。

    char *buf1 = PyMem_New(char, BUFSIZ);
    char *buf2 = (char *) malloc(BUFSIZ);
    char *buf3 = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ);
    ...
    PyMem_Del(buf3);  /* Wrong -- should be PyMem_Free() */
    free(buf2);       /* Right -- allocated via malloc() */
    free(buf1);       /* Fatal -- should be PyMem_Del()  */

除了旨在处理来自 Python 堆的原始内存块的函数之外， Python 中的对象是通过 `PyObject_New()`, `PyObject_NewVar()` 和 `PyObject_Del()` 来分配和释放的。

这些将在有关如何在 C 中定义和实现新对象类型的下一章中讲解。