GC作為現代編程語言的自動內存管理機制，專注于兩件事：1. 找到內存中無用的垃圾資源 2. 清除這些垃圾并把內存讓出來給其他對象使用。GC徹底把程序員從資源管理的重擔中解放出來，讓他們有更多的時間放在業務邏輯上。但這并不意味著碼農就可以不去了解GC，畢竟多了解GC知識還是有利于我們寫出更健壯的代碼。

引用計數

Python語言默認采用的垃圾收集機制是『引用計數法 Reference Counting』，該算法最早George E. Collins在1960的時候***提出，50年后的今天，該算法依然被很多編程語言使用，『引用計數法』的原理是：每個對象維護一個 ob_ref 字段，用來記錄該對象當前被引用的次數，每當新的引用指向該對象時，它的引用計數ob_ref加1，每當該對象的引用失效時計數ob_ref減1，一旦對象的引用計數為0，該對象立即被回收，對象占用的內存空間將被釋放。它的缺點是需要額外的空間維護引用計數，這個問題是其次的，不過最主要的問題是它不能解決對象的“循環引用”，因此，也有很多語言比如Java并沒有采用該算法做來垃圾的收集機制。

什么是循環引用?A和B相互引用而再沒有外部引用A與B中的任何一個，它們的引用計數雖然都為1，但顯然應該被回收，例子：

a = { } #對象A的引用計數為 1 
b = { } #對象B的引用計數為 1 
a['b'] = b  #B的引用計數增1 
b['a'] = a  #A的引用計數增1 
del a #A的引用減 1，***A對象的引用為 1 
del b #B的引用減 1, ***B對象的引用為 1 

在這個例子中程序執行完 del 語句后，A、B對象已經沒有任何引用指向這兩個對象，但是這兩個對象各包含一個對方對象的引用，雖然***兩個對象都無法通過其它變量來引用這兩個對象了，這對GC來說就是兩個非活動對象或者說是垃圾對象，但是他們的引用計數并沒有減少到零。因此如果是使用引用計數法來管理這兩對象的話，他們并不會被回收，它會一直駐留在內存中，就會造成了內存泄漏(內存空間在使用完畢后未釋放)。為了解決對象的循環引用問題，Python引入了標記-清除和分代回收兩種GC機制。

標記清除

『標記清除(Mark—Sweep)』算法是一種基于追蹤回收(tracing GC)技術實現的垃圾回收算法。它分為兩個階段：***階段是標記階段，GC會把所有的『活動對象』打上標記，第二階段是把那些沒有標記的對象『非活動對象』進行回收。那么GC又是如何判斷哪些是活動對象哪些是非活動對象的呢?

對象之間通過引用(指針)連在一起，構成一個有向圖，對象構成這個有向圖的節點，而引用關系構成這個有向圖的邊。從根對象(root object)出發，沿著有向邊遍歷對象，可達的(reachable)對象標記為活動對象，不可達的對象就是要被清除的非活動對象。根對象就是全局變量、調用棧、寄存器。

在上圖中，我們把小黑圈視為全局變量，也就是把它作為root object，從小黑圈出發，對象1可直達，那么它將被標記，對象2、3可間接到達也會被標記，而4和5不可達，那么1、2、3就是活動對象，4和5是非活動對象會被GC回收。

標記清除算法作為Python的輔助垃圾收集技術主要處理的是一些容器對象，比如list、dict、tuple，instance等，因為對于字符串、數值對象是不可能造成循環引用問題。Python使用一個雙向鏈表將這些容器對象組織起來。不過，這種簡單粗暴的標記清除算法也有明顯的缺點：清除非活動的對象前它必須順序掃描整個堆內存，哪怕只剩下小部分活動對象也要掃描所有對象。

分代回收

分代回收是一種以空間換時間的操作方式，Python將內存根據對象的存活時間劃分為不同的集合，每個集合稱為一個代，Python將內存分為了3“代”，分別為年輕代(第0代)、中年代(第1代)、老年代(第2代)，他們對應的是3個鏈表，它們的垃圾收集頻率與對象的存活時間的增大而減小。新創建的對象都會分配在年輕代，年輕代鏈表的總數達到上限時，Python垃圾收集機制就會被觸發，把那些可以被回收的對象回收掉，而那些不會回收的對象就會被移到中年代去，依此類推，老年代中的對象是存活時間最久的對象，甚至是存活于整個系統的生命周期內。同時，分代回收是建立在標記清除技術基礎之上。分代回收同樣作為Python的輔助垃圾收集技術處理那些容器對象。