本文關鍵詞：Python虛擬機內存管理的研究

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【摘要】：動態(tài)語言的簡潔性,易學性縮短了軟件開發(fā)人員的開發(fā)周期,所以深受研發(fā)人員的喜愛。其在機器學習、科學計算、Web開發(fā)等領域都有廣泛的應用。在眾多的動態(tài)語言中,Python是用戶數(shù)量較大的動態(tài)語言之一。本文主要研究Python對內存資源的管理。Python開發(fā)效率高,但是運行效率常為人詬病,主要原因在于一切皆是對象的語言實現(xiàn)哲學導致在某些基本類型上的設計比較臃腫。在一切皆是對象的哲學基礎上,Python虛擬機將所有的對象分成非容器對象和容器對象,兩種對象都是基于內存池進行管理。操作系統(tǒng)提供的庫函數(shù)malloc是一個通用的內存管理方案,有很多的局限性：碎片問題、效率問題、內存泄露和懸掛指針,所以Python虛擬機在malloc基礎上采用池化的內存解決方案和自動內存管理。本文詳細的解讀了Python虛擬機的非容器對象和容器對象池化內存管理方案,基于引用計數(shù)的垃圾回收機制及其循環(huán)垃圾回收模塊。之后本文闡述了Python虛擬機在非容器對象內存池管理算法上存在內存強占和碎片的缺陷并提出了一種基于貪心策略的內存申請和釋放的算法。最后,針對非容器對象在開源的實驗平臺Unladen-Swallow上驗證本文方法在Web應用領域的高效性。針對循環(huán)引用的問題,本文進行了關于Python虛擬機內存使用的實證研究,選取了六種不同的Python項目,并獲取這六種不同的開源項目運行過程中的動態(tài)信息。實驗的數(shù)據(jù)顯示,循環(huán)垃圾出現(xiàn)頻率不高。傳統(tǒng)的基于TD算法的循環(huán)垃圾檢測算法需要掃描候選集三次,而一種輕量級的循環(huán)垃圾回收算法只需掃描一次,但是其完備性不足。本文采用輕量級垃圾回收技術和傳統(tǒng)的TD算法相結合的算法并充分考慮了Python循環(huán)垃圾回收的特點對循環(huán)垃圾回收算法進行了優(yōu)化并進行了實驗驗證。
【關鍵詞】：Python 虛擬機 內存管理 貪心策略 實證研究 垃圾回收 優(yōu)化
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 引言11-15
• 1.1 研究動因11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文工作13-14
• 1.4 論文結構14-15
• 第二章 Python的內存管理15-26
• 2.1 非容器對象的管理15-17
• 2.1.1 非容器對象內存池15-16
• 2.1.2 非容器對象內存池特征分析16-17
• 2.2 容器對象的管理17-20
• 2.2.1 Arena17-18
• 2.2.2 Pool18-19
• 2.2.3 Block19-20
• 2.2.4 釋放算法20
• 2.3 Python的垃圾回收機制20-25
• 2.3.1 引用計數(shù)垃圾回收機制21-22
• 2.3.2 Python解決循環(huán)引用的算法22-25
• 2.4 本章小結25-26
• 第三章 Python內存管理的實證研究26-32
• 3.1 問題的提出26-27
• 3.2 實驗設計27-29
• 3.3 實驗結果29-30
• 3.4 實驗數(shù)據(jù)分析30-31
• 3.5 本章小結31-32
• 第四章 非容器對象管理的優(yōu)化以及其應用32-39
• 4.1 Python的Web應用32
• 4.2 非容器對象管理優(yōu)化32-34
• 4.2.1 Python VM非容器對象管理算法的缺陷33
• 4.2.2 基于貪心的非容器對象管理算法33-34
• 4.3 貪心式內存管理模型特征分析34-35
• 4.4 實驗35-38
• 4.4.1 實驗對象35-36
• 4.4.2 實驗綜述36
• 4.4.3 實驗結果及分析36-38
• 4.6 本章小結38-39
• 第五章 循環(huán)垃圾回收器優(yōu)化39-53
• 5.1 基本概念描述39-41
• 5.2 輕量級的循環(huán)垃圾回收算法41-46
• 5.2.1 計算圖41-42
• 5.2.2 偽代碼42-44
• 5.2.3 LWCC算法的缺陷44-46
• 5.3 Python循環(huán)垃圾回收算法優(yōu)化46-50
• 5.3.1 Python循環(huán)垃圾回收算法46-48
• 5.3.2 一種LWCC和TD混合的循環(huán)垃圾回收算法48-49
• 5.3.3 算法的正確性說明49-50
• 5.4 實驗50-52
• 5.5 本章小結52-53
• 第六章 總結與展望53-55
• 6.1 工作總結53-54
• 6.2 未來工作54-55
• 參考文獻55-59
• 附錄 攻讀碩士學位期間發(fā)表論文情況59-60
• 致謝60-61

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本文編號：821066