परिपत्र संदर्भ और परिपत्र कचरा संग्रह के बिना ऑब्जेक्ट

क्लास सिंटैक्स का उपयोग करके बनाए गए सीपीथॉन में एक वर्ग का प्रत्येक उदाहरण एक परिपत्र कचरा संग्रह तंत्र में शामिल है। यह प्रत्येक उदाहरण की मेमोरी फ़ुटप्रिंट को बढ़ाता है और भारी लोड सिस्टम में मेमोरी समस्याओं का कारण बन सकता है।

यदि आवश्यक हो, तो क्या एक मूल लिंक गिनती तंत्र के साथ फैलाना संभव है?

आइए एक नज़र डालते हैं जो उन कक्षाओं को बनाने में मदद करेगा जिनके उदाहरण केवल लिंक गिनती तंत्र का उपयोग करके हटा दिए जाएंगे।

सीपीथॉन में कचरा संग्रह के बारे में थोड़ा सा

पायथन में कचरा संग्रहण के लिए प्राथमिक तंत्र लिंक गिनती तंत्र है। प्रत्येक ऑब्जेक्ट में एक फ़ील्ड होता है जिसमें लिंक की संख्या का वर्तमान मूल्य होता है। जैसे ही संदर्भ काउंटर का मूल्य शून्य हो जाता है, एक वस्तु नष्ट हो जाती है। हालांकि, यह उन वस्तुओं के निपटान की अनुमति नहीं देता है जिनमें परिपत्र संदर्भ होते हैं। उदाहरण के लिए

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

ऐसे मामलों में, ऑब्जेक्ट को हटाने के बाद, इसके संदर्भ का काउंटर शून्य से अधिक रहता है। इस समस्या को हल करने के लिए, पायथन में एक अतिरिक्त तंत्र है जो वस्तुओं को ट्रैक करता है और वस्तुओं के बीच लिंक ग्राफ में छोरों को तोड़ता है। CPython3 में कचरा संग्रहण तंत्र कैसे काम करता है, इस पर एक अच्छा लेख है ।

ओवरहेड कचरा संग्रहण तंत्र के साथ जुड़ा हुआ है

आमतौर पर, कचरा संग्रह तंत्र समस्याओं का कारण नहीं बनता है। लेकिन इसके साथ जुड़े कुछ अतिदेय हैं:

जब प्रत्येक मेमोरी क्लास आवंटित की जाती है, तो PyGC_Head हैडर जोड़ा जाता है : (पायथन में कम से कम 24 बाइट्स <= 3.7 और 64-बिट प्लेटफॉर्म पर 3.8 में कम से कम 16 बाइट्स।

यदि आप एक ही प्रक्रिया के कई उदाहरण चलाते हैं, तो आपको मेमोरी की कमी की समस्या पैदा हो सकती है, जिसमें आपको एक ही समय में अपेक्षाकृत कम संख्या में विशेषताओं के साथ बहुत बड़ी संख्या में ऑब्जेक्ट्स की आवश्यकता होती है, और मेमोरी की मात्रा सीमित होती है।

क्या कभी-कभी लिंक गिनती के बुनियादी तंत्र तक खुद को सीमित करना संभव है?

जब एक गैर-पुनरावर्ती डेटा प्रकार का प्रतिनिधित्व करता है तो परिपत्र कचरा संग्रह का तंत्र निरर्थक हो सकता है। उदाहरण के लिए, एक साधारण प्रकार (संख्या, तार, दिनांक / समय) के मान वाले रिकॉर्ड। वर्णन करने के लिए, एक साधारण वर्ग पर विचार करें:

 class Point: x: int y: int 

यदि सही तरीके से उपयोग किया जाता है, तो लिंक चक्र संभव नहीं है। हालांकि पायथन में, "पैर में अपने आप को लात मारने" से कुछ भी नहीं रोकता है:

  p = Point(0, 0) px = p 

फिर भी, Point क्लास के लिए, कोई भी खुद को लिंक गिनती तंत्र तक सीमित कर सकता है। लेकिन अभी तक एक भी वर्ग के लिए चक्रीय कचरा संग्रह को अस्वीकार करने के लिए कोई मानक तंत्र नहीं है।

आधुनिक CPython को डिज़ाइन किया गया है ताकि जब कस्टम वर्ग को परिभाषित करने वाले प्रकार के लिए जिम्मेदार संरचना में कस्टम कक्षाओं को परिभाषित किया जा सके, तो Py_TPFLAGS_HAVE_GC ध्वज हमेशा सेट किया जाता है। यह निर्धारित करता है कि कचरा संग्रह तंत्र में वर्ग उदाहरण शामिल होंगे। ऐसी सभी वस्तुओं के लिए, जब बनाया जाता है, PyGC_Head हेडर जोड़ा जाता है , और वे मॉनिटर किए गए ऑब्जेक्ट की सूची में शामिल होते हैं। यदि Py_TPFLAGS_HAVE_GC ध्वज सेट नहीं है, तो केवल मूल लिंक गिनती तंत्र काम करता है। हालाँकि, Py_TPFLAGS_HAVE_GC का एक भी रीसेट काम नहीं करेगा। उदाहरणों को बनाने और नष्ट करने के लिए आपको कोर सीपीथॉन के लिए परिवर्तन करने की आवश्यकता होगी। और यह अभी भी समस्याग्रस्त है।

एक कार्यान्वयन के बारे में

विचार के कार्यान्वयन के एक उदाहरण के रूप में, रिकॉर्डक्लास प्रोजेक्ट से बेस क्लास dataobject पर विचार करें। इसका उपयोग करके, आप ऐसी कक्षाएं बना सकते हैं, जिनके Py_TPFLAGS_HAVE_GC सर्कुलर कचरा संग्रहण के तंत्र में भाग नहीं लेते हैं ( Py_TPFLAGS_HAVE_GC स्थापित नहीं है और, तदनुसार, कोई अतिरिक्त PyGC_Head हैडर नहीं है)। उनके पास स्मृति में ठीक वैसा ही ढांचा है जैसा कि __slots__ के साथ वर्ग के उदाहरण हैं, लेकिन PyGC_Head बिना:

 from recordclass import dataobject class Point(dataobject): x:int y:int >>> p = Point(1,2) >>> print(p.__sizeof__(), sys.getsizeof(p)) 32 32 

तुलना के लिए, हम __slots__ साथ एक समान श्रेणी __slots__ :

 class Point: __slots__ = 'x', 'y' x:int y:int >>> p = Point(1,2) >>> print(p.__sizeof__(), sys.getsizeof(p)) 32 64 

आकार का अंतर बिल्कुल PyGC_Head हैडर के आकार का है। कई विशेषताओं वाले उदाहरणों के लिए, RAM में इसके ट्रेस के आकार में इतनी वृद्धि महत्वपूर्ण हो सकती है। Point क्लास के उदाहरणों के लिए, PyGC_Head जोड़ने से इसका आकार 2 गुना बढ़ PyGC_Head ।

इस आशय को प्राप्त करने के लिए, एक विशेष मेटाक्लास datatype , जो dataobject के उप-वर्ग की स्थापना प्रदान करता है। कॉन्फ़िगरेशन के परिणामस्वरूप, Py_TPFLAGS_HAVE_GC ध्वज Py_TPFLAGS_HAVE_GC , अतिरिक्त फ़ील्ड स्लॉट को संग्रहीत करने के लिए आवश्यक राशि से tp_basicsize उदाहरण का आधार आकार बढ़ता है। वर्ग घोषित होने पर संबंधित फ़ील्ड नाम सूचीबद्ध होते हैं ( Point क्लास में दो: x और y )। मेटाटैटलस datatype स्लॉट्स tp_alloc , tp_new , tp_dealloc , tp_free के मूल्यों को भी सेट करता है, जो मेमोरी में इंस्टेंस बनाने और नष्ट करने के लिए सही एल्गोरिदम को लागू करते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, उदाहरणों में __weakref__ और __dict__ (साथ ही __slots__ साथ कक्षाओं के उदाहरण) की कमी होती है ।

निष्कर्ष

जैसा कि कोई देख सकता है, सीपीथॉन में, यदि आवश्यक हो, तो एक विशेष वर्ग के लिए चक्रीय कचरा संग्रह के तंत्र को अक्षम करना संभव है, जब विश्वास होता है कि इसके उदाहरण परिपत्र लिंक नहीं बनाएंगे। यह PyGC_Head हैडर के आकार द्वारा मेमोरी में उनके ट्रेस को कम करेगा।