本文關(guān)鍵詞：Python虛擬機(jī)內(nèi)存管理的研究

  更多相關(guān)文章： Python 虛擬機(jī) 內(nèi)存管理 貪心策略 實(shí)證研究 垃圾回收 優(yōu)化

【摘要】：動(dòng)態(tài)語(yǔ)言的簡(jiǎn)潔性,易學(xué)性縮短了軟件開(kāi)發(fā)人員的開(kāi)發(fā)周期,所以深受研發(fā)人員的喜愛(ài)。其在機(jī)器學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、Web開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。在眾多的動(dòng)態(tài)語(yǔ)言中,Python是用戶(hù)數(shù)量較大的動(dòng)態(tài)語(yǔ)言之一。本文主要研究Python對(duì)內(nèi)存資源的管理。Python開(kāi)發(fā)效率高,但是運(yùn)行效率常為人詬病,主要原因在于一切皆是對(duì)象的語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)哲學(xué)導(dǎo)致在某些基本類(lèi)型上的設(shè)計(jì)比較臃腫。在一切皆是對(duì)象的哲學(xué)基礎(chǔ)上,Python虛擬機(jī)將所有的對(duì)象分成非容器對(duì)象和容器對(duì)象,兩種對(duì)象都是基于內(nèi)存池進(jìn)行管理。操作系統(tǒng)提供的庫(kù)函數(shù)malloc是一個(gè)通用的內(nèi)存管理方案,有很多的局限性：碎片問(wèn)題、效率問(wèn)題、內(nèi)存泄露和懸掛指針,所以Python虛擬機(jī)在malloc基礎(chǔ)上采用池化的內(nèi)存解決方案和自動(dòng)內(nèi)存管理。本文詳細(xì)的解讀了Python虛擬機(jī)的非容器對(duì)象和容器對(duì)象池化內(nèi)存管理方案,基于引用計(jì)數(shù)的垃圾回收機(jī)制及其循環(huán)垃圾回收模塊。之后本文闡述了Python虛擬機(jī)在非容器對(duì)象內(nèi)存池管理算法上存在內(nèi)存強(qiáng)占和碎片的缺陷并提出了一種基于貪心策略的內(nèi)存申請(qǐng)和釋放的算法。最后,針對(duì)非容器對(duì)象在開(kāi)源的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Unladen-Swallow上驗(yàn)證本文方法在Web應(yīng)用領(lǐng)域的高效性。針對(duì)循環(huán)引用的問(wèn)題,本文進(jìn)行了關(guān)于Python虛擬機(jī)內(nèi)存使用的實(shí)證研究,選取了六種不同的Python項(xiàng)目,并獲取這六種不同的開(kāi)源項(xiàng)目運(yùn)行過(guò)程中的動(dòng)態(tài)信息。實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)顯示,循環(huán)垃圾出現(xiàn)頻率不高。傳統(tǒng)的基于TD算法的循環(huán)垃圾檢測(cè)算法需要掃描候選集三次,而一種輕量級(jí)的循環(huán)垃圾回收算法只需掃描一次,但是其完備性不足。本文采用輕量級(jí)垃圾回收技術(shù)和傳統(tǒng)的TD算法相結(jié)合的算法并充分考慮了Python循環(huán)垃圾回收的特點(diǎn)對(duì)循環(huán)垃圾回收算法進(jìn)行了優(yōu)化并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：Python 虛擬機(jī) 內(nèi)存管理 貪心策略 實(shí)證研究 垃圾回收 優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP302
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 引言11-15
• 1.1 研究動(dòng)因11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文工作13-14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 Python的內(nèi)存管理15-26
• 2.1 非容器對(duì)象的管理15-17
• 2.1.1 非容器對(duì)象內(nèi)存池15-16
• 2.1.2 非容器對(duì)象內(nèi)存池特征分析16-17
• 2.2 容器對(duì)象的管理17-20
• 2.2.1 Arena17-18
• 2.2.2 Pool18-19
• 2.2.3 Block19-20
• 2.2.4 釋放算法20
• 2.3 Python的垃圾回收機(jī)制20-25
• 2.3.1 引用計(jì)數(shù)垃圾回收機(jī)制21-22
• 2.3.2 Python解決循環(huán)引用的算法22-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 Python內(nèi)存管理的實(shí)證研究26-32
• 3.1 問(wèn)題的提出26-27
• 3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)27-29
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果29-30
• 3.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析30-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第四章 非容器對(duì)象管理的優(yōu)化以及其應(yīng)用32-39
• 4.1 Python的Web應(yīng)用32
• 4.2 非容器對(duì)象管理優(yōu)化32-34
• 4.2.1 Python VM非容器對(duì)象管理算法的缺陷33
• 4.2.2 基于貪心的非容器對(duì)象管理算法33-34
• 4.3 貪心式內(nèi)存管理模型特征分析34-35
• 4.4 實(shí)驗(yàn)35-38
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象35-36
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)綜述36
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析36-38
• 4.6 本章小結(jié)38-39
• 第五章 循環(huán)垃圾回收器優(yōu)化39-53
• 5.1 基本概念描述39-41
• 5.2 輕量級(jí)的循環(huán)垃圾回收算法41-46
• 5.2.1 計(jì)算圖41-42
• 5.2.2 偽代碼42-44
• 5.2.3 LWCC算法的缺陷44-46
• 5.3 Python循環(huán)垃圾回收算法優(yōu)化46-50
• 5.3.1 Python循環(huán)垃圾回收算法46-48
• 5.3.2 一種LWCC和TD混合的循環(huán)垃圾回收算法48-49
• 5.3.3 算法的正確性說(shuō)明49-50
• 5.4 實(shí)驗(yàn)50-52
• 5.5 本章小結(jié)52-53
• 第六章 總結(jié)與展望53-55
• 6.1 工作總結(jié)53-54
• 6.2 未來(lái)工作54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 附錄 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文情況59-60
• 致謝60-61

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本文編號(hào)：821066