1.python的源码回收运行原理是什么？
2.Lua GC机制分析与理解-上
3.linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
4.深入理解Linux内核内存回收逻辑和算法(LRU)
5.Kswapd 源码解析
6.python中的垃圾回收机制和缓存机制
python的运行原理是什么？
Python的运行原理主要包括以下几个步骤：
1. 词法分析：将源代码分解成若干个词法单元（token），如关键字、源码回收标识符、源码回收运算符等。源码回收
2. 语法分析：将词法单元按照语法规则组合成语法树（parse tree）。源码回收
3. 语义分析：检查语法树是源码回收webrtc源码否符合语义规则，如变量是源码回收否被声明等。
4. 中间代码生成：将语法树转化为中间代码（bytecode）。源码回收
5. 解释执行或编译执行：解释执行是源码回收指逐行解释执行中间代码，编译执行是源码回收指将中间代码编译成机器码后执行。Python的源码回收解释器是一种解释执行方式，但也支持将中间代码编译成机器码后执行的源码回收方式。
6. 垃圾回收：Python中采用自动垃圾回收机制，源码回收当一个对象不再被引用时，源码回收垃圾回收器会自动回收其占用的源码回收内存空间。
总的来说，Python的运行原理是将源代码经过词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成等步骤转化为可执行的中间代码，然后通过解释执行或编译执行方式运行程序。
Lua GC机制分析与理解-上
lua的垃圾回收(Garbage Collect)在lua编程中占据关键地位，尤其在5.3.4版本的源码中，本文将基于此版本进行深入探讨。lua采用的是标记清除式GC算法，其流程包括标记和清除两步骤：标记阶段从若干根节点开始，逐层追踪相关对象；清除阶段遍历标记过的对象链表，删除不再需要的内存。
在lua的垃圾回收中，使用白、灰、黑三种颜色标识对象的状态。白色代表可回收状态，初始对象为白色，表示未被访问；灰色代表待标记状态，已访问但引用的set源码其他对象未标记；黑色则表示对象已完全标记，不可回收。为了区分新建对象的特殊情况，lua引入了白1和白2，确保在标记阶段结束后的清除阶段，新创建的对象不会被错误地清除。
GC过程从新建对象开始，通过luaC_newobj函数创建可回收对象，并将其标记为白色。触发GC的条件包括手动调用或内存使用超过设定阈值。在lua5.1之后，引入了分步执行机制，提高了系统的实时性，核心函数singlestep负责管理整个过程。
标记阶段从根对象开始，将白色变为灰色，并加入灰色链表。清除阶段则根据对象类型分步进行，如字符串直接回收，其他类型逐个检查颜色并释放空间。整个过程非搬迁式，不涉及内存整理。
总结起来，lua的GC机制就是通过灰色链表进行标记，然后遍历内存链表进行清除。虽然本文主要基于5.3.4版本，但原理适用于不同版本的lua。任何理解或改进的建议，都欢迎读者批评指正，期待您的反馈，感谢阅读。
linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制，重点关注内存分配与释放的关键函数，通过分析4.9版本的源码，详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中，ssh项目源码slab算法通过kmem_cache结构体进行管理，利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例，通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射，从而实现高效内存分配。其中，关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号，这与常规的0起始序号不同，从1开始计数。
在找到合适的kmem_cache实例后，下一步是通过数组缓存（array_cache）获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象，则直接从缓存分配；若缓存已空，会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs（free/partial/full）中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中，array_cache结构体发挥了关键作用，它不仅简化了内存管理，还优化了内存使用效率。
对象释放流程与分配流程类似，涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中，关键操作是检查slab_partial和slab_free队列，寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用，避免了资源浪费。
总结内存操作函数概览，栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等，而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性，它无法像栈一样精准预测内存使用情况，导致内存碎片问题。为了应对这一挑战，选座源码Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法，以提高内存分配效率和减少碎片。
然而，即便使用了高效的内存管理算法，内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中，没有像Java那样的自动垃圾回收机制，导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存，将导致资源泄漏，影响系统性能。为此，业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法，以提高内存管理效率和减少内存碎片。
ZGC算法通过分页策略对内存进行管理，并利用“初始标记”阶段识别GC根节点（如线程栈变量、静态变量等），并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”（STW）策略暂停所有线程，确保标记过程的准确性。接着，通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象，并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中，ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象，确保内存管理的精准性。
接下来，ZGC通过“复制算法”实现内存回收，将正常引用的对象复制到新页面，将旧页面的数据擦除，从而实现内存的高效管理。此外，通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后，在“对象重定位”阶段，黑马指标源码完成引用关系的更新，确保内存管理过程的完整性和一致性。
通过实测，ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力，尤其是标记阶段的效率，使得系统能够在保证性能的同时，有效地管理内存资源。总之，内存管理是系统性能的关键因素，Linux内核通过先进的算法和策略，实现了高效、灵活的内存管理，为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。
深入理解Linux内核内存回收逻辑和算法(LRU)
在Linux内存管理中，LRU链表策略扮演着核心角色。操作系统通过active链表和inactive链表来跟踪内存页面的活跃程度，活跃页面在链表的前端，不活跃页面则位于后端。当页面被访问，活跃页面PG_active位会被置位，而PG_referenced位记录页面最近是否被访问。若长时间未被访问，PG_referenced位会被清除，进而可能从active链表转移到inactive链表。
struct zone中包含这些链表的关键字段，用于在活跃和不活跃页面之间移动。Linux通过PG_active和PG_referenced标志判断页面状态，避免过度依赖单一标志导致的活跃状态误判。Linux 2.6版本中，这两个标志在特定条件下协同工作，如页面频繁访问则从inactive链表移到active链表，反之则可能被清除。
页面移动的关键操作由函数如mark_page_accessed(), page_referenced(), activate_page()和shrink_active_list()执行。为减少锁竞争，Linux引入LRU缓存，通过pagevec结构批量管理页面，当缓存满时，页面才会一次性添加到链表中。
PFRA处理多种来源的页面，涉及free_more_memory()和try_to_free_pages()等函数。页面回收分为内存不足触发和后台进程kswapd定期操作，前者通过try_to_free_pages()检查并回收最不常用的页面，后者则通过balance_pgdat()调用shrink_zone()和shrink_slab()进行回收。
shrink_zone()的核心功能是将活跃页面移至不活跃链表，并回收不活跃链表中的页面。shrink_slab()则针对磁盘缓存页面的回收，通过shrinker函数进行处理。这些函数的源代码实现细节丰富，涉及内存分配和回收的复杂逻辑。
Kswapd 源码解析
kswapd是Linux内核中的一个内存回收线程，主要用于内存不足时回收内存。初始化函数为kswapd_init，内核为每个节点分配一个kswapd进程。每个节点的pg_data_t结构体中维护四个成员变量，用于管理kswapd线程。
在初始化后，每个节点的kswapd线程进入睡眠状态。唤醒时机主要在被动唤醒和主动唤醒两种场景：被动唤醒是内存分配进程唤醒并完成异步内存回收后，对节点内存环境进行平衡度检查，若平衡则线程短暂休眠ms后主动唤醒。主动唤醒是内存回收策略调用kswapd，对节点进行异步内存回收，让节点达到平衡状态。
内存回收包括快速和直接两种方式，但系统周期性调用kswapd线程平衡不满足要求的节点，因为有些任务内存分配不允许阻塞或激活I/O访问，回收内存相当于亡羊补牢，系统利用空闲时间进行内存回收是必要的。
kswapd线程通过module_init(kswapd_init)创建，一般处于睡眠状态等待被唤醒，当系统内存紧张时，会唤醒kswapd线程，调整不平衡节点至平衡状态。
kswapd函数包含alloc_order、reclaim_order和classzone_idx三个变量，用于控制线程执行流程。kswapd_try_to_sleep函数判断是否睡眠并让出CPU控制权，同时是线程唤醒的入口。balance_pgdat函数是实际内存回收操作，涉及内存分配失败后唤醒kswapd线程，调用此函数对指定节点进行异步内存回收。
kswapd_shrink_node函数通过shrink_node对低于sc->reclaim_idx的非平衡zone区域进行回收。
总结kswapd执行流程，其生命周期与Linux操作系统相似，平时处于睡眠状态让出CPU控制权。在内存紧张时被唤醒，有被动唤醒和周期性主动唤醒两种时机。被动唤醒发生在内存分配任务获取不到内存时，表明系统内存环境紧张，主动唤醒则是内存回收策略的执行。线程周期性唤醒在被动唤醒后的短暂时间内，原因在于系统内存环境紧张，需要在这段时间内进行内存回收。
python中的垃圾回收机制和缓存机制
在深入理解Python的垃圾回收机制之前，首先需明确两个核心概念——内存泄漏与内存溢出。
内存泄漏指的是程序在使用完毕后，未能释放的内存空间，导致这些空间长期被占用，造成系统资源浪费和性能下降。而内存溢出则发生在程序请求分配内存时，因系统资源不足而无法得到满足。
Python通过引用计数机制进行内存管理。在C语言源码中，每个对象都拥有一个引用计数器，用于统计被引用的次数。程序运行时，引用计数实时更新。当引用计数降为0时，对象将被自动回收，释放内存空间。使用sys.getrefcount()函数可以获取对象的引用计数值。
然而，引用计数机制在处理循环引用时存在问题。当两个对象相互引用，计数器无法降至0，导致内存泄漏。为解决此问题，Python采用标记-清除算法。该算法通过维护两个双端链表，分别存放需要扫描和已标记为不可达的对象。遍历容器对象，解除循环引用影响后，将未标记可达的对象移至回收列表。再次遍历时，移除未被引用的对象。
为了提高垃圾回收效率，Python引入分代回收机制。基于对象存在时间越长，成为垃圾的可能性越小的假设，减少回收过程中遍历的对象数，从而加快回收速度。
Python还通过缓存机制优化内存管理。当对象的引用计数为0时，不直接回收内存，而是将其放入缓存列表中进行缓存。对于特定数据类型，如整数、浮点数、列表、字典、元组，Python分别采用free_list、缓存池和驻留机制进行优化，以减少内存分配和释放的开销，提高程序性能。
具体来说，free_list机制用于缓存特定数据类型（如整数、浮点数）的内存地址，以便重复使用；缓存池预先创建并存储常用数据类型，如小整数、布尔类型、字符串；驻留机制通过字典存储相同值的变量，避免重复内存分配，实现内存节省。
通过上述机制，Python的垃圾回收和缓存机制有效管理内存资源，提升程序运行效率，同时避免内存泄漏和内存溢出问题。
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