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。

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

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*p*是``NULL``,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。除非 pNULL ,否则它必须是之前调用 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)

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)

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)

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 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)

释放 p 指向的内存块。除非 pNULL ,否则它必须是之前调用 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)

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 是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。

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)

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)

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)

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)

释放 p 指向的内存块。除非 pNULL ,否则它必须是之前调用 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,未定义的行为会发生。

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.

PyMemAllocatorEx

用于描述内存块分配器的结构体。包含四个字段:

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_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)

设置检测 Python 内存分配器函数中错误的钩子。

新分配的内存由字节 0xCD ( CLEANBYTE ) 填充,释放的内存由字节 0xDD ( DEADBYTE )填充。内存块被 "禁止字节" 包围( FORBIDDENBYTE :字节 0xFD )。

运行时检查:

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。

如果 Python 是在调试模式下编译的,这些钩子是 installed by default 。环境变量 PYTHONMALLOC 可以用来在发布模式编译的 Python 上安装调试钩子。

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_OBJPYMEM_DOMAIN_MEM 域的函数被调用时,全局解释器锁是否被持有。

在 3.8 版更改: 字节模式 0xCB (CLEANBYTE)、 0xDB (DEADBYTE) 和 0xFB (FORBIDDENBYTE) 已被 0xCD0xDD0xFD 替代以使用与 Windows CRT 调试 malloc()free() 相同的值。

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() and VirtualFree() ,

  • mmap()munmap() ,如果可用,

  • 否则, malloc()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:

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

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。