引用计数法
增量：
各个对象的内部都有计数器。如果对象的引用数量增加，就在计数器上加1，否则减1
#define Py_INCREF(op) ( \
_Py_INC_REFTOTAL _Py_REF_DEBUG_COMMA \
((PyObject*)(op))->ob_refcnt++)
下面的是含有NULL检查的宏
#define Py_XINCREF(op) do { if ((op) == NULL) ; else Py_INCREF(op); } while (0)
计数器如何避免溢出？
#define PyObject_HEAD \
_PyObject_HEAD_EXTRA \
Py_ssize_t ob_refcnt; \
struct _typeobject *ob_type;
从这里可以看出ob_refcnt的数据类型
在pyport.h
#ifdef HAVE_SSIZE_T
typedef ssize_t Py_ssize_t;
#elif SIZEOF_VOID_P == SIZEOF_SIZE_T
typedef Py_intptr_t Py_ssize_t;
#else
# error "Python needs a typedef for Py_ssize_t in pyport.h."
#endif
是C里的ssize_t类型，这样就可以和各自CPU位数的指针的大小一样。因为有符号位，所以只有一半的数值能用非负整数表示，为啥计数器要使用负数呢？这是为了debug
#define _Py_CHECK_REFCNT(OP) \
{ if (((PyObject*)OP)->ob_refcnt < 0) \
_Py_NegativeRefcount(__FILE__, __LINE__, \
(PyObject *)(OP)); \
}
减量操作
#define Py_DECREF(op) \
do { \
if (_Py_DEC_REFTOTAL _Py_REF_DEBUG_COMMA \
--((PyObject*)(op))->ob_refcnt != 0) \
_Py_CHECK_REFCNT(op) \
else \
_Py_Dealloc((PyObject *)(op)); \
} while (0)
先将计数器减量，如果得出0以外的数值就调用_Py_CHECK_REFCNT(),为了防止意外
否则调用_Py_Dealloc()
#define _Py_Dealloc(op) ( \
_Py_INC_TPFREES(op) _Py_COUNT_ALLOCS_COMMA \
(*Py_TYPE(op)->tp_dealloc)((PyObject *)(op)))
tp_dealloc存储着释放各个对象的函数指针
大概的释放的调用如此
Py_DECREF
_Py_Dealloc
tupledealloc
PyObject_GC_Del
PyObject_FREE
PyObject_Free
插入计数处理
这些技术都是基于生成指向对象的引用时进行的，而这不一定是Python的对象
局部变量引用时，绝大多数情况都不用引用计数
python终结器的概念：
内置数据类型的对象是不能设置终结器的，能定义终结器的只有用户创建的类
循环引用垃圾回收：
容器对象：可能保留了指向其他对象的引用的对象
这些对象都分配的用于循环引用垃圾回收的头结构体
/* GC information is stored BEFORE the object structure. */
typedef union _gc_head {
struct {
union _gc_head *gc_next;
union _gc_head *gc_prev;
Py_ssize_t gc_refs;
} gc;
long double dummy; /* force worst-case alignment */
} PyGC_Head;
前两个用于双向链表，最后一个是用于复制
dummy的作用如源码注释：即使结构体gc的大小不合理。它也会将整个结构体PyGC_Head的大小对齐为long double型
由下述代码负责分配所有容器对象的函数
PyObject *
_PyObject_GC_Malloc(size_t basicsize)
{
PyObject *op;
PyGC_Head *g;
if (basicsize > PY_SSIZE_T_MAX - sizeof(PyGC_Head))
return PyErr_NoMemory();
g = (PyGC_Head *)PyObject_MALLOC(
sizeof(PyGC_Head) + basicsize);/*此处可见，在分配对象时也额外分配了用于循环引用垃圾回收的头大小*/
if (g == NULL)
return PyErr_NoMemory();
g->gc.gc_refs = GC_UNTRACKED;/*GC_UNTRACKED存入用于循环引用垃圾回收的头内成员gc_refs，当出现这个标志时，GC会认为这个容器对象没有连接到对象链*/
generations[0].count++; /* number of allocated GC objects */
if (generations[0].count > generations[0].threshold &&
enabled &&
generations[0].threshold &&
!collecting &&
!PyErr_Occurred()) {
collecting = 1;
collect_generations();
collecting = 0;
}
op = FROM_GC(g);/*这个会偏移用于循环垃圾引用的头的长度，返回正确的对象地址，为了不区分容器对象和其他对象*/
return op;
}
#define GC_UNTRACKED _PyGC_REFS_UNTRACKED
gc_refs用负值做标志，这是为了节省空间
/* Get the object given the GC head */
#define FROM_GC(g) ((PyObject *)(((PyGC_Head *)g)+1))
追踪容器对象
这个宏放在各个容器对象新建立的时候，负责连接链表的操作
/* Tell the GC to track this object. NB: While the object is tracked the
* collector it must be safe to call the ob_traverse method. */
#define _PyObject_GC_TRACK(o) do { \
PyGC_Head *g = _Py_AS_GC(o); \ \*先从对象的开头地址开始，将头地址偏移相应的大小，取出用于循环引用垃圾回收的头*\
if (g->gc.gc_refs != _PyGC_REFS_UNTRACKED) \
Py_FatalError("GC object already tracked"); \
g->gc.gc_refs = _PyGC_REFS_REACHABLE; \ \*修改gc_refs，表示可到达*\
g->gc.gc_next = _PyGC_generation0; \ \*拿出了连接所有容器对象的全局性容器对象链表，把对象链接到这个链表*\
g->gc.gc_prev = _PyGC_generation0->gc.gc_prev; \
g->gc.gc_prev->gc.gc_next = g; \
_PyGC_generation0->gc.gc_prev = g; \
} while (0);
#define _Py_AS_GC(o) ((PyGC_Head *)(o)-1)
同样的方式可以结束追踪对象；
/*** Global GC state ***/
struct gc_generation {
PyGC_Head head;
int threshold; /* collection threshold */
int count; /* count of allocations or collections of younger
generations */
};
这个结构体用于管理各代的容器对象，一旦count超过了threshold程序就会对这一代执行GC
0代 生成的容器对象的数量 - 删除的容器对象的数量
1代 0代经过GC的次数
2代 1代经过GC的次数
/* linked lists of container objects */
static struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {
/* PyGC_Head, threshold, count */
{{{GEN_HEAD(0), GEN_HEAD(0), 0}}, 700, 0},
{{{GEN_HEAD(1), GEN_HEAD(1), 0}}, 10, 0},
{{{GEN_HEAD(2), GEN_HEAD(2), 0}}, 10, 0},
};
PyGC_Head *_PyGC_generation0 = GEN_HEAD(0);
一开始的所有容器对象都连接着0代的对象
