从Python的源码浅要剖析Python的内存管理

Python 的内存管理架构（Objects/obmalloc.c）：
    _____   ______   ______       ________
   [ int ] [ dict ] [ list ] ... [ string ]       Python core         |
+3 | <----- Object-specific memory -----> | <-- Non-object memory --> |
    _______________________________       |                           |
   [   Python's object allocator   ]      |                           |
+2 | ####### Object memory ####### | <------ Internal buffers ------> |
    ______________________________________________________________    |
   [          Python's raw memory allocator (PyMem_ API)          ]   |
+1 | <----- Python memory (under PyMem manager's control) ------> |   |
    __________________________________________________________________
   [    Underlying general-purpose allocator (ex: C library malloc)   ]
 0 | <------ Virtual memory allocated for the python process -------> |
 </div>

    0. C语言库函数提供的接口

    1. PyMem_*家族，是对 C中的 malloc、realloc和free 简单的封装，提供底层的控制接口。

    2. PyObject_* 家族，高级的内存控制接口。
    3. 对象类型相关的管理接口

PyMem_*

PyMem_家族：低级的内存分配接口(low-level memory allocation interfaces)

Python 对C中的 malloc、realloc和free 提供了简单的封装：

为什么要这么多次一举：

•     不同的C实现对于malloc(0)产生的结果有会所不同，而PyMem_MALLOC(0)会转成malloc(1).
•     不用的C实现的malloc与free混用会有潜在的问题。python提供封装可以避免这个问题。
•         Python提供了宏和函数，但是宏无法避免这个问题，故编写扩展是应避免使用宏

源码：

  Include/pymem.h

#define PyMem_MALLOC(n) ((size_t)(n) > (size_t)PY_SSIZE_T_MAX ? NULL \
             : malloc((n) ? (n) : 1))
#define PyMem_REALLOC(p, n) ((size_t)(n) > (size_t)PY_SSIZE_T_MAX ? NULL \
              : realloc((p), (n) ? (n) : 1))
#define PyMem_FREE free

  Objects/object.c

/* Python's malloc wrappers (see pymem.h) */

void *
PyMem_Malloc(size_t nbytes)
{
  return PyMem_MALLOC(nbytes);
}
...

    PyMem_New 和 PyMem_NEW

    PyMem_Resize和 PyMem_RESIZE

它们可以感知类型的大小

#define PyMem_New(type, n) \
 ( ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL :   \
    ( (type *) PyMem_Malloc((n) * sizeof(type)) ) )

#define PyMem_Resize(p, type, n) \
 ( (p) = ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL :    \
    (type *) PyMem_Realloc((p), (n) * sizeof(type)) )
#define PyMem_Del        PyMem_Free
#define PyMem_DEL        PyMem_FREE

PyObject_*家族，是高级的内存控制接口(high-level object memory interfaces)。

    注意

•     不要和PyMem_*家族混用！！
•     除非有特殊的内粗管理要求，否则应该坚持使用PyObject_*

源码

  Include/objimpl.h

#define PyObject_New(type, typeobj) \
        ( (type *) _PyObject_New(typeobj) )
#define PyObject_NewVar(type, typeobj, n) \
        ( (type *) _PyObject_NewVar((typeobj), (n)) )

  Objects/object.c

PyObject *
_PyObject_New(PyTypeObject *tp)
{
  PyObject *op;
  op = (PyObject *) PyObject_MALLOC(_PyObject_SIZE(tp));
  if (op == NULL)
    return PyErr_NoMemory();
  return PyObject_INIT(op, tp);
}

PyVarObject *
_PyObject_NewVar(PyTypeObject *tp, Py_ssize_t nitems)
{
  PyVarObject *op;
  const size_t size = _PyObject_VAR_SIZE(tp, nitems);
  op = (PyVarObject *) PyObject_MALLOC(size);
  if (op == NULL)
    return (PyVarObject *)PyErr_NoMemory();
  return PyObject_INIT_VAR(op, tp, nitems);
}

它们执行两项操作：

1.     分配内存：PyObject_MALLOC
2.     部分初始化对象：PyObject_INIT和PyObject_INIT_VAR

初始化没什么好看到，但是这个MALLOC就有点复杂无比了...
PyObject_{Malloc、Free}

这个和PyMem_*中的3个可是大不一样了，复杂的厉害！

void * PyObject_Malloc(size_t nbytes)
void * PyObject_Realloc(void *p, size_t nbytes)
void PyObject_Free(void *p)

Python程序运行时频繁地需要创建和销毁小对象，为了避免大量的malloc和free操作，Python使用了内存池的技术。

•     一系列的 arena(每个管理256KB) 构成一个内存区域的链表
•     每个 arena 有很多个 pool(每个4KB) 构成
•     每次内存的申请释放将在一个 pool 内进行

单次申请内存块

当申请大小在 1~256 字节之间的内存时，使用内存池(申请0或257字节以上时，将退而使用我们前面提到的PyMem_Malloc)。

每次申请时，实际分配的空间将按照某个字节数对齐,下表中为8字节（比如PyObject_Malloc(20)字节将分配24字节）。
Request in bytes     Size of allocated block      Size class idx
  ----------------------------------------------------------------
         1-8                     8                       0
         9-16                   16                       1
        17-24                   24                       2
        25-32