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()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;

在这个例子中,I/O 缓冲区的内存请求是由 C 库分配器处理的。Python 内存管理器只参与了分配作为结果返回的字节对象。

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。

Allocator Domains

All allocating functions belong to one of three different "domains" (see also PyMemAllocatorDomain). These domains represent different allocation strategies and are optimized for different purposes. The specific details on how every domain allocates memory or what internal functions each domain calls is considered an implementation detail, but for debugging purposes a simplified table can be found at here. There is no hard requirement to use the memory returned by the allocation functions belonging to a given domain for only the purposes hinted by that domain (although this is the recommended practice). For example, one could use the memory returned by PyMem_RawMalloc() for allocating Python objects or the memory returned by PyObject_Malloc() for allocating memory for buffers.

The three allocation domains are:

  • Raw domain: intended for allocating memory for general-purpose memory buffers where the allocation must go to the system allocator or where the allocator can operate without the GIL. The memory is requested directly to the system.

  • "Mem" domain: intended for allocating memory for Python buffers and general-purpose memory buffers where the allocation must be performed with the GIL held. The memory is taken from the Python private heap.

  • Object domain: intended for allocating memory belonging to Python objects. The memory is taken from the Python private heap.

When freeing memory previously allocated by the allocating functions belonging to a given domain,the matching specific deallocating functions must be used. For example, PyMem_Free() must be used to free memory allocated using PyMem_Malloc().

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 全局解释器锁

default raw memory allocator 使用这些函数:malloc()calloc()realloc()free();申请零字节时则调用 malloc(1) (或 calloc(1, 1)

3.4 新版功能.

void *PyMem_RawMalloc(size_t n)

分配 n 个字节并返回一个指向分配的内存的 void* 类型指针,如果请求失败则返回 NULL

请求零字节可能返回一个独特的非 NULL 指针,就像调用了 PyMem_RawMalloc(1) 一样。但是内存不会以任何方式被初始化。

void *PyMem_RawCalloc(size_t nelem, size_t elsize)

分配 nelem 个元素,每个元素的大小为 elsize 字节,并返回指向分配的内存的 void* 类型指针,如果请求失败则返回 NULL。 内存会被初始化为零。

请求零字节可能返回一个独特的非 NULL 指针,就像调用了 PyMem_RawCalloc(1, 1) 一样。

3.5 新版功能.

void *PyMem_RawRealloc(void *p, size_t n)

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,

如果 pNULL ,则相当于调用 PyMem_RawMalloc(n) ;如果 n 等于 0,则内存块大小会被调整,但不会被释放,返回非 NULL 指针。

除非 pNULL ,否则它必须是之前调用 PyMem_RawMalloc()PyMem_RawRealloc()PyMem_RawCalloc() 所返回的。

如果请求失败,PyMem_RawRealloc() 返回 NULLp 仍然是指向先前内存区域的有效指针。

void PyMem_RawFree(void *p)

释放 p 指向的内存块。 p 必须是之前调用 PyMem_RawMalloc()PyMem_RawRealloc()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。

如果 pNULL, 那么什么操作也不会进行。

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。

默认内存分配器 使用了 pymalloc 内存分配器.

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)
Part of the Stable ABI.

分配 n 个字节并返回一个指向分配的内存的 void* 类型指针,如果请求失败则返回 NULL

请求零字节可能返回一个独特的非 NULL 指针,就像调用了 PyMem_Malloc(1) 一样。但是内存不会以任何方式被初始化。

void *PyMem_Calloc(size_t nelem, size_t elsize)
Part of the Stable ABI since version 3.7.

分配 nelem 个元素,每个元素的大小为 elsize 字节,并返回指向分配的内存的 void* 类型指针,如果请求失败则返回 NULL。 内存会被初始化为零。

请求零字节可能返回一个独特的非 NULL 指针,就像调用了 PyMem_Calloc(1, 1) 一样。

3.5 新版功能.

void *PyMem_Realloc(void *p, size_t n)
Part of the Stable ABI.

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,

如果 pNULL ,则相当于调用 PyMem_Malloc(n) ;如果 n 等于 0,则内存块大小会被调整,但不会被释放,返回非 NULL 指针。

除非 pNULL ,否则它必须是之前调用 PyMem_Malloc()PyMem_Realloc()PyMem_Calloc() 所返回的。

如果请求失败,PyMem_Realloc() 返回 NULLp 仍然是指向先前内存区域的有效指针。

void PyMem_Free(void *p)
Part of the Stable ABI.

释放 p 指向的内存块。 p 必须是之前调用 PyMem_Malloc()PyMem_Realloc()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。

如果 pNULL, 那么什么操作也不会进行。

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)

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

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

PyMem_Realloc() 相同,但内存块的大小被调整为 (n * sizeof(TYPE)) 字节。 返回一个转换为 TYPE* 类型的指针。 返回时,p 将为指向新内存区域的指针,如果失败则返回 NULL

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)

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。

注解

There is no guarantee that the memory returned by these allocators can be successfully cast to a Python object when intercepting the allocating functions in this domain by the methods described in the Customize Memory Allocators section.

默认对象分配器 使用 pymalloc 内存分配器.

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)
Part of the Stable ABI.

分配 n 个字节并返回一个指向分配的内存的 void* 类型指针,如果请求失败则返回 NULL

请求零字节可能返回一个独特的非 NULL 指针,就像调用了 PyObject_Malloc(1) 一样。但是内存不会以任何方式被初始化。

void *PyObject_Calloc(size_t nelem, size_t elsize)
Part of the Stable ABI since version 3.7.

分配 nelem 个元素,每个元素的大小为 elsize 字节,并返回指向分配的内存的 void* 类型指针,如果请求失败则返回 NULL。 内存会被初始化为零。

请求零字节可能返回一个独特的非 NULL 指针,就像调用了 PyObject_Calloc(1, 1) 一样。

3.5 新版功能.

void *PyObject_Realloc(void *p, size_t n)
Part of the Stable ABI.

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,

如果*p*是``NULL``,则相当于调用 PyObject_Malloc(n) ;如果 n 等于 0,则内存块大小会被调整,但不会被释放,返回非 NULL 指针。

除非 pNULL ,否则它必须是之前调用 PyObject_Malloc()PyObject_Realloc()PyObject_Calloc() 所返回的。

如果请求失败,PyObject_Realloc() 返回 NULLp 仍然是指向先前内存区域的有效指针。

void PyObject_Free(void *p)
Part of the Stable ABI.

释放 p 指向的内存块。 p 必须是之前调用 PyObject_Malloc()PyObject_Realloc()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,未定义行为会发生。

如果 pNULL, 那么什么操作也不会进行。

默认内存分配器

默认内存分配器:

配置

名称

PyMem_RawMalloc

PyMem_Malloc

PyObject_Malloc

发布版本

"pymalloc"

malloc

pymalloc

pymalloc

调试构建

"pymalloc_debug"

malloc + debug

pymalloc + debug

pymalloc + debug

没有 pymalloc 的发布版本

"malloc"

malloc

malloc

malloc

没有 pymalloc 的调试构建

"malloc_debug"

malloc + debug

malloc + debug

malloc + debug

说明:

自定义内存分配器

3.4 新版功能.

type PyMemAllocatorEx

Structure used to describe a memory block allocator. The structure has the following fields:

含意

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.

type PyMemAllocatorDomain

用来识别分配器域的枚举类。域有:

PYMEM_DOMAIN_RAW

函数

PYMEM_DOMAIN_MEM

函数

PYMEM_DOMAIN_OBJ

函数

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。

当请求零字节时,新的分配器必须返回一个独特的非 NULL 指针。

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)

Setup debug hooks in the Python memory allocators to detect memory errors.

Debug hooks on the Python memory allocators

When Python is built in debug mode, the PyMem_SetupDebugHooks() function is called at the Python preinitialization to setup debug hooks on Python memory allocators to detect memory errors.

The PYTHONMALLOC environment variable can be used to install debug hooks on a Python compiled in release mode (ex: PYTHONMALLOC=debug).

The PyMem_SetupDebugHooks() function can be used to set debug hooks after calling PyMem_SetAllocator().

These debug hooks fill dynamically allocated memory blocks with special, recognizable bit patterns. Newly allocated memory is filled with the byte 0xCD (PYMEM_CLEANBYTE), freed memory is filled with the byte 0xDD (PYMEM_DEADBYTE). Memory blocks are surrounded by "forbidden bytes" filled with the byte 0xFD (PYMEM_FORBIDDENBYTE). Strings of these bytes are unlikely to be valid addresses, floats, or ASCII strings.

运行时检查:

  • Detect API violations. For example, detect if PyObject_Free() is called on a memory block allocated by PyMem_Malloc().

  • Detect write before the start of the buffer (buffer underflow).

  • Detect write after the end of the buffer (buffer overflow).

  • Check that the GIL is held when allocator functions of PYMEM_DOMAIN_OBJ (ex: PyObject_Malloc()) and PYMEM_DOMAIN_MEM (ex: PyMem_Malloc()) domains are called.

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。

Let S = sizeof(size_t). 2*S bytes are added at each end of each block of N bytes requested. The memory layout is like so, where p represents the address returned by a malloc-like or realloc-like function (p[i:j] means the slice of bytes from *(p+i) inclusive up to *(p+j) exclusive; note that the treatment of negative indices differs from a Python slice):

p[-2*S:-S]

Number of bytes originally asked for. This is a size_t, big-endian (easier to read in a memory dump).

p[-S]

API identifier (ASCII character):

  • 'r' for PYMEM_DOMAIN_RAW.

  • 'm' for PYMEM_DOMAIN_MEM.

  • 'o' for PYMEM_DOMAIN_OBJ.

p[-S+1:0]

Copies of PYMEM_FORBIDDENBYTE. Used to catch under- writes and reads.

p[0:N]

The requested memory, filled with copies of PYMEM_CLEANBYTE, used to catch reference to uninitialized memory. When a realloc-like function is called requesting a larger memory block, the new excess bytes are also filled with PYMEM_CLEANBYTE. When a free-like function is called, these are overwritten with PYMEM_DEADBYTE, to catch reference to freed memory. When a realloc- like function is called requesting a smaller memory block, the excess old bytes are also filled with PYMEM_DEADBYTE.

p[N:N+S]

Copies of PYMEM_FORBIDDENBYTE. Used to catch over- writes and reads.

p[N+S:N+2*S]

Only used if the PYMEM_DEBUG_SERIALNO macro is defined (not defined by default).

A serial number, incremented by 1 on each call to a malloc-like or realloc-like function. Big-endian size_t. If "bad memory" is detected later, the serial number gives an excellent way to set a breakpoint on the next run, to capture the instant at which this block was passed out. The static function bumpserialno() in obmalloc.c is the only place the serial number is incremented, and exists so you can set such a breakpoint easily.

A realloc-like or free-like function first checks that the PYMEM_FORBIDDENBYTE bytes at each end are intact. If they've been altered, diagnostic output is written to stderr, and the program is aborted via Py_FatalError(). The other main failure mode is provoking a memory error when a program reads up one of the special bit patterns and tries to use it as an address. If you get in a debugger then and look at the object, you're likely to see that it's entirely filled with PYMEM_DEADBYTE (meaning freed memory is getting used) or PYMEM_CLEANBYTE (meaning uninitialized memory is getting used).

在 3.6 版更改: The PyMem_SetupDebugHooks() function now also works on Python compiled in release mode. On error, the debug hooks now use tracemalloc to get the traceback where a memory block was allocated. The debug hooks now also check if the GIL is held when functions of PYMEM_DOMAIN_OBJ and PYMEM_DOMAIN_MEM domains are called.

在 3.8 版更改: Byte patterns 0xCB (PYMEM_CLEANBYTE), 0xDB (PYMEM_DEADBYTE) and 0xFB (PYMEM_FORBIDDENBYTE) have been replaced with 0xCD, 0xDD and 0xFD to use the same values than Windows CRT debug malloc() and free().

pymalloc 分配器

Python 有为具有短生命周期的小对象(小于或等于 512 字节)优化的 pymalloc 分配器。它使用固定大小为 256 KiB 的称为 "arenas" 的内存映射。对于大于512字节的分配,它回到使用 PyMem_RawMalloc()PyMem_RawRealloc()

pymallocPYMEM_DOMAIN_MEM (例如: PyMem_Malloc()) 和 PYMEM_DOMAIN_OBJ (例如: PyObject_Malloc()) 域的 默认分配器

arena 分配器使用以下函数:

  • Windows 上的 VirtualAlloc()VirtualFree() ,

  • mmap()munmap() ,如果可用,

  • 否则, malloc()free()

This allocator is disabled if Python is configured with the --without-pymalloc option. It can also be disabled at runtime using the PYTHONMALLOC environment variable (ex: PYTHONMALLOC=malloc).

自定义 pymalloc Arena 分配器

3.4 新版功能.

type 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:

含意

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, void *ptr, size_t size)

释放一块区域

void PyObject_GetArenaAllocator(PyObjectArenaAllocator *allocator)

获取 arena 分配器

void PyObject_SetArenaAllocator(PyObjectArenaAllocator *allocator)

设置 arena 分配器

tracemalloc C API

3.7 新版功能.

int PyTraceMalloc_Track(unsigned int domain, uintptr_t ptr, size_t size)

tracemalloc 模块中跟踪一个已分配的内存块。

成功时返回 0,出错时返回 -1 (无法分配内存来保存跟踪信息)。 如果禁用了 tracemalloc 则返回 -2

如果内存块已被跟踪,则更新现有跟踪信息。

int PyTraceMalloc_Untrack(unsigned int domain, uintptr_t ptr)

tracemalloc 模块中取消跟踪一个已分配的内存块。 如果内存块未被跟踪则不执行任何操作。

如果 tracemalloc 被禁用则返回 -2,否则返回 0

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()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。