内存管理

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_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。

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。