[파이썬] - 메모리 관리 기법 (1)

파이썬 메모리 관리 기법

기존 메모리 관리 문제점

C와 C++ 언어는 메모리 관리를 수동으로 해야하는데 이때 발생할 수 있는 문제점이 개발자가 개발하면 메모리 관리를 철저하게 하지 않으면 애플리케이션 성능이 엄청나게 떨어진다는 단점이 있음

1. 필요없는 메모리를 비우지 않았을 때
2. 사용중인 메모리 비우기

Python GC (Garbage Collector)

Python 에서 가비지 컬렉션은 아래 두가지 개념을 사용함

1. 레퍼런스 카운팅 (Reference counting)
2. 세대별 가비지 컬렉션 (Generational garbage collection)

CPython 에서의 Reference Counting

CPython에서의 주요 garbage collection mechanism 은 reference counts 방식이라는것

기본적으로 Python 객체의 reference count 는 객체가 참조될 때 마다 증가하고 객체의 참조가 해제될 때 감소함. reference count 가 0이되면 객체의 메모리 할당이 해제됨

근데 순환 참조의 경우에는 해당 방식으로 메모리 자원을 해제 할 수 없음 그래서 나온 개념이 Generational Garbage Collection 임

Generational Garbage Collection

파이썬은 메모리 관리를 위한 reference counting 이외에도 generational garbage collection(세대별 가비지 컬렉션) 방법을 사용함

a = []
a.append(a)
del a

a 의 참조 횟수는 1이지만, 레퍼런스 카운팅 방식으로는 메모리에서 해제 될 수 없음

> \>> a = Func_pr() # 0x01
> \>> b = Func_pr() # 0x02
> \>> a.x = b # 0x01의 x는 0x02를 가리킨다.
> \>> b.x = a # 0x02의 x는 0x01를 가리킨다.
# 0x01의 레퍼런스 카운트는 a와 b.x로 2다.
# 0x02의 레퍼런스 카운트는 b와 a.x로 2다.
> \>> del a # 0x01은 1로 감소한다. 0x02는 b와 0x01.x로 2다.
> \>> del b # 0x02는 1로 감소한다.

마지막 상태에서 0x01.x 와 0x02.x 가 서로를 참조하고 있어서 레퍼런스 카운트는 둘다 1이지만 0에 도달할 수 없는 garbage(쓰레기)가 됨

이러한 유형의 문제를 reference cycle 이라고 하며 reference counting 으로 해결할 수 없음

Generation

• 가비지 컬렉터는 메모리의 모든 객체를 추적함, 새로운 객체는 1세대 가비지 수집기에서 life(수명)을 시작함. Python 이 세대에서 가비지 수집 프로세스를 실행하고 객체가 살아남으면, 두 번째 이전 세대로 올라감
  • 각 세대마다 가비지 컬렉터 모듈에는 임계값 개수 개체가 있음, 객체수가 해당 임계값을 초과하면 가비지 콜렉션이 콜렉션 프로세스를 추적함
• 생성된지 얼마 안된 객체는 짧은 수명을 가지며 메모리에서 해제 될 확률이 높고, 오래 된 객체는 메모리에서 해제될 확률이 적다는 가설을 기반으로 접근함
• Generation 은 (0,1,2) 단계로 나뉘고 cyclic garbage collector로 부터 생존한 횟수로 기준을 나눔

import gc
# Get the current garbage collector thresholds
thresholds = gc.get_threshold()
print(thresholds)
// output (700, 10, 10)

참고

https://simbasimba.tistory.com/32

https://www.geeksforgeeks.org/garbage-collection-python/

https://hyperconnect.github.io/2023/05/30/Python-Performance-Tips.html

https://devguide.python.org/internals/garbage-collector/index.html