pymalloc
是 Python 中用于管理小块内存分配和释放的内存池机制,它通过以下方式减少内存碎片:
预先分配内存块:
pymalloc
会预先在内存中申请一定数量的、大小相等的内存块留作备用,当有新的内存需求时,就先从这些内存块中分配,不够了之后再申请新的内存。这样做显著的优势就是能够减少内存碎片,提升效率。对象复用:
Python 会尝试复用之前分配过的对象,减少频繁的内存分配和释放操作,从而减少内存碎片的产生。动态调整内存池大小:
内存池的大小可以根据需求进行动态调整,以适应不同的程序运行情况,这也有助于减少内存碎片。根据对象大小选择分配策略:
Python 中的内存分配器会根据对象的大小选择合适的分配策略,小对象会优先从内存池中分配,而大对象则可能直接使用系统的malloc
。内存释放时归还内存池:
当一个对象的引用计数变为 0 时,Python 会调用它的析构函数。在析构时也采用了内存池机制,从内存池申请到的内存会被归还到内存池中,以避免频繁的释放动作,减少内存碎片。管理相同大小内存块的集合:
pymalloc
通过维护一系列的内存池(arena),每个内存池包含多个大小相同的内存块(block),来高效地分配和释放内存。当对象被垃圾回收机制回收时,其占用的 Block 会被标记为空闲,并返回到对应的 Pool 中。
通过这些机制,pymalloc
有效地减少了内存碎片的产生,提高了内存使用的效率和Python程序的性能。