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# 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;

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 全局解释器锁。

default raw memory allocator 使用这些函数：`malloc()`、 `calloc()`、 `realloc()` 和 `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)

  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，

  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 p 是 `NULL` ，否则它必须是之前调用 `PyMem_RawMalloc()` 、 `PyMem_RawRealloc()` 或 `PyMem_RawCalloc()` 所返回的。

  如果请求失败，`PyMem_RawRealloc()` 返回 `NULL` ， p 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()` 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。

  如果 p 是 `NULL`, 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)

  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，

  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 p 是 `NULL` ，否则它必须是之前调用 `PyMem_Malloc()` 、 `PyMem_Realloc()` 或 `PyMem_Calloc()` 所返回的。

  如果请求失败，`PyMem_Realloc()` 返回 `NULL` ， p 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。 p 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。

  如果 p 是 `NULL`, 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)

  与 `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)

  与 `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)

  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。

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)

  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，

  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 p 是 `NULL` ，否则它必须是之前调用 `PyObject_Malloc()` 、 `PyObject_Realloc()` 或 `PyObject_Calloc()` 所返回的。

  如果请求失败，`PyObject_Realloc()` 返回 `NULL` ， p 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。 p 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，未定义行为会发生。

  如果 p 是 `NULL`, 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：

- 名称: 环境变量 `PYTHONMALLOC` 的值

- `malloc`: 来自 C 标准库的系统分配, C 函数 `malloc()`, `calloc()`, `realloc()` and `free()`

- `pymalloc`: pymalloc 内存分配器

- "+ debug": 带有 `PyMem_SetupDebugHooks()` 安装的调试钩子

## 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.

`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。

  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：

  - 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。

  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_OBJ` 和 `PYMEM_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 `0xCD` 、 `0xDD` 和 `0xFD` 替代以使用与 Windows CRT 调试 `malloc()` 和 `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()` 和 `PyMem_RawRealloc()` 。

pymalloc 是 `PYMEM_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()` 和 `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)

  在 `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)

  在 `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()` 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。