Python虚拟机内存管理的研究

发布时间：2017-09-09 14:46

  本文关键词：Python虚拟机内存管理的研究

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【摘要】：动态语言的简洁性,易学性缩短了软件开发人员的开发周期,所以深受研发人员的喜爱。其在机器学习、科学计算、Web开发等领域都有广泛的应用。在众多的动态语言中,Python是用户数量较大的动态语言之一。本文主要研究Python对内存资源的管理。Python开发效率高,但是运行效率常为人诟病,主要原因在于一切皆是对象的语言实现哲学导致在某些基本类型上的设计比较臃肿。在一切皆是对象的哲学基础上,Python虚拟机将所有的对象分成非容器对象和容器对象,两种对象都是基于内存池进行管理。操作系统提供的库函数malloc是一个通用的内存管理方案,有很多的局限性：碎片问题、效率问题、内存泄露和悬挂指针,所以Python虚拟机在malloc基础上采用池化的内存解决方案和自动内存管理。本文详细的解读了Python虚拟机的非容器对象和容器对象池化内存管理方案,基于引用计数的垃圾回收机制及其循环垃圾回收模块。之后本文阐述了Python虚拟机在非容器对象内存池管理算法上存在内存强占和碎片的缺陷并提出了一种基于贪心策略的内存申请和释放的算法。最后,针对非容器对象在开源的实验平台Unladen-Swallow上验证本文方法在Web应用领域的高效性。针对循环引用的问题,本文进行了关于Python虚拟机内存使用的实证研究,选取了六种不同的Python项目,并获取这六种不同的开源项目运行过程中的动态信息。实验的数据显示,循环垃圾出现频率不高。传统的基于TD算法的循环垃圾检测算法需要扫描候选集三次,而一种轻量级的循环垃圾回收算法只需扫描一次,但是其完备性不足。本文采用轻量级垃圾回收技术和传统的TD算法相结合的算法并充分考虑了Python循环垃圾回收的特点对循环垃圾回收算法进行了优化并进行了实验验证。
【关键词】：Python 虚拟机 内存管理 贪心策略 实证研究 垃圾回收 优化
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP302
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 引言11-15
• 1.1 研究动因11-12
• 1.2 研究现状12-13
• 1.3 本文工作13-14
• 1.4 论文结构14-15
• 第二章 Python的内存管理15-26
• 2.1 非容器对象的管理15-17
• 2.1.1 非容器对象内存池15-16
• 2.1.2 非容器对象内存池特征分析16-17
• 2.2 容器对象的管理17-20
• 2.2.1 Arena17-18
• 2.2.2 Pool18-19
• 2.2.3 Block19-20
• 2.2.4 释放算法20
• 2.3 Python的垃圾回收机制20-25
• 2.3.1 引用计数垃圾回收机制21-22
• 2.3.2 Python解决循环引用的算法22-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 Python内存管理的实证研究26-32
• 3.1 问题的提出26-27
• 3.2 实验设计27-29
• 3.3 实验结果29-30
• 3.4 实验数据分析30-31
• 3.5 本章小结31-32
• 第四章 非容器对象管理的优化以及其应用32-39
• 4.1 Python的Web应用32
• 4.2 非容器对象管理优化32-34
• 4.2.1 Python VM非容器对象管理算法的缺陷33
• 4.2.2 基于贪心的非容器对象管理算法33-34
• 4.3 贪心式内存管理模型特征分析34-35
• 4.4 实验35-38
• 4.4.1 实验对象35-36
• 4.4.2 实验综述36
• 4.4.3 实验结果及分析36-38
• 4.6 本章小结38-39
• 第五章 循环垃圾回收器优化39-53
• 5.1 基本概念描述39-41
• 5.2 轻量级的循环垃圾回收算法41-46
• 5.2.1 计算图41-42
• 5.2.2 伪代码42-44
• 5.2.3 LWCC算法的缺陷44-46
• 5.3 Python循环垃圾回收算法优化46-50
• 5.3.1 Python循环垃圾回收算法46-48
• 5.3.2 一种LWCC和TD混合的循环垃圾回收算法48-49
• 5.3.3 算法的正确性说明49-50
• 5.4 实验50-52
• 5.5 本章小结52-53
• 第六章 总结与展望53-55
• 6.1 工作总结53-54
• 6.2 未来工作54-55
• 参考文献55-59
• 附录 攻读硕士学位期间发表论文情况59-60
• 致谢60-61

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本文编号：821066