Python 가비지 수집: 알아야 할 모든 것

나. 쓰레기 수거 심층 분석

컴퓨터 과학 영역에서 GC(가비지 수집)는 중요한 자동 메모리 관리 기술입니다. 프로그램에서 더 이상 사용하지 않는 메모리 공간을 회수하여 운영 체제에 반환합니다. 이 프로세스는 다양한 알고리즘을 활용하여 사용되지 않는 메모리를 효율적으로 식별하고 제거합니다.

GC는 프로그래머의 작업량을 크게 줄이고 프로그래밍 오류를 최소화합니다. 그 기원은 LISP 프로그래밍 언어로 거슬러 올라갑니다. 오늘날 Smalltalk, Java, C#, Go 및 D를 포함한 수많은 언어에는 가비지 수집 메커니즘이 통합되어 있습니다.

현대 프로그래밍 언어 메모리 관리의 초석인 GC의 주요 기능은 두 가지입니다.

• 사용하지 않는 메모리 리소스(쓰레기)를 식별하고 찾아냅니다.
• 이 쓰레기를 지우고 다른 개체를 위한 메모리를 확보합니다.

이 자동화를 통해 프로그래머는 수동 메모리 관리 부담에서 벗어나 핵심 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다. 그러나 강력하고 효율적인 코드를 작성하려면 GC에 대한 기본적인 이해가 여전히 필수적입니다.

II. 일반적인 가비지 수집 알고리즘 탐색

가비지 수집을 지원하는 여러 주요 알고리즘:

• 참조 계산: 이 방법은 각 개체에 대한 참조 수를 추적합니다. 객체의 참조 횟수가 0으로 떨어지면(활성 참조가 없음을 나타냄) 객체가 회수됩니다. Python, PHP 및 Swift는 이 접근 방식을 활용합니다.

  • 장점: 객체 재활용이 빠르며 메모리 고갈이나 특정 임계값을 기다리지 않고 작동합니다.
  • 단점: 순환 참조에 비효율적이며 실시간 참조 카운팅으로 인해 오버헤드가 추가됩니다.

• Mark-Sweep: 이 알고리즘은 루트 변수에서 시작하여 도달 가능한 모든 객체를 표시합니다. 도달할 수 없는 것으로 간주되는 표시되지 않은 객체는 가비지로 수집됩니다. Golang(3색 표시 방법 사용)과 Python(보조 메커니즘)은 이 기술을 사용합니다.

  • 장점: 참조 카운팅의 한계를 극복합니다.
  • 단점: STW(Stop-The-World)가 필요하며 프로그램 실행이 일시적으로 중단됩니다.

• 세대 컬렉션: 이 정교한 접근 방식은 개체 수명을 기준으로 메모리를 세대로 나눕니다. 수명이 긴 개체는 이전 세대에 있는 반면, 수명이 짧은 개체는 최신 세대에 있습니다. 세대마다 다양한 재활용 알고리즘과 빈도를 사용합니다. Java 및 Python(보충 메커니즘)은 이 방법을 활용합니다.

  • 장점: 재활용 성능이 뛰어납니다.
  • 단점: 알고리즘 복잡성이 증가합니다.

III. Python의 가비지 컬렉션 이해

Python의 메모리 관리 세부 사항은 구현에 따라 다릅니다. 가장 일반적인 구현인 CPython은 액세스할 수 없는 객체를 감지하기 위해 참조 계산을 사용합니다. 그러나 순환 참조를 처리하기 위한 주기 감지 메커니즘도 포함되어 있습니다. 주기 감지 알고리즘은 이러한 접근 불가능한 주기를 주기적으로 식별하고 제거합니다.

gc 모듈은 가비지 수집 제어, 디버깅 통계 액세스, 수집기 매개변수 미세 조정을 위한 도구를 제공합니다. 다른 Python 구현(Jython, PyPy)은 포괄적인 가비지 수집기와 같은 다른 메커니즘을 사용할 수 있습니다. 참조 계산 동작에 의존하면 이식성 문제가 발생할 수 있습니다.

• Python의 참조 계산: Python의 기본 GC 메커니즘은 참조 계산입니다. 각 객체는 해당 참조를 추적하는 ob_ref 필드를 유지합니다. 이 개수를 늘리거나 줄이면 참조의 변경 사항이 반영됩니다. 개수가 0이면 즉시 개체 재활용이 시작됩니다.

  • 제한 사항: 참조 횟수를 위한 추가 공간이 필요하고 순환 참조를 처리하지 못하여 잠재적으로 메모리 누수가 발생할 수 있습니다. 다음 예를 고려해보세요:

<code class="language-python">a = {}  # A's reference count is 1
b = {}  # B's reference count is 1
a['b'] = b  # B's reference count becomes 2
b['a'] = a  # A's reference count becomes 2
del a  # A's reference count is 1
del b  # B's reference count is 1</code>

<code>*   After `del a` and `del b`,  a circular reference exists.  Reference counts aren't zero, preventing automatic cleanup.</code>

• Python의 마크 스윕: GC 추적을 기반으로 하는 Python의 보충 마크 스윕 알고리즘은 순환 참조를 처리합니다. 이는 활성 개체를 표시하고 비활성 개체를 제거하는 두 단계로 구성됩니다. 루트 객체부터 시작하여 도달 가능한 객체를 순회하여 활성 상태로 표시합니다. 그런 다음 표시되지 않은 개체가 수집됩니다. 문자열과 숫자는 순환 참조를 생성하지 않으므로 이는 주로 컨테이너 개체(목록, 사전 등)를 처리합니다. Python은 이중 연결 목록을 활용하여 이러한 컨테이너 개체를 관리합니다.

  • 단점: 개체의 극히 일부만 비활성 상태인 경우에도 전체 힙 검색이 필요합니다.

• Python의 세대별 재활용: 이 시공간 트레이드 오프는 메모리를 개체 연령을 기준으로 세대(젊은, 중간, 노년)로 나눕니다. 가비지 수집 빈도는 객체 수명에 따라 감소합니다. 새로 생성된 개체는 젊은 세대에서 시작하여 가비지 수집 주기에서 살아남으면 이전 세대로 이동합니다. 이는 마크 스윕을 기반으로 하는 보완 메커니즘이기도 합니다.

IV. 메모리 누수 해결

일상적인 Python 사용에서는 메모리 누수가 흔하지 않습니다. 그러나 특정 시나리오에서는 CPython이 종료 시 모든 메모리를 해제하지 않을 수 있습니다.

• 전역 네임스페이스 또는 모듈에서 참조된 개체는 특히 순환 참조의 경우 지속될 수 있습니다. 일부 C 라이브러리 할당 메모리도 남아 있을 수 있습니다.
• Python은 종료 시 메모리 정리를 시도하지만 항상 완벽하지는 않습니다.
• atexit 모듈을 사용하면 프로그램 종료 전에 정리 기능을 실행할 수 있습니다.

코드 예시 및 개선:

<code class="language-python">a = {}  # A's reference count is 1
b = {}  # B's reference count is 1
a['b'] = b  # B's reference count becomes 2
b['a'] = a  # A's reference count becomes 2
del a  # A's reference count is 1
del b  # B's reference count is 1</code>

개선된 코드:

<code>*   After `del a` and `del b`,  a circular reference exists.  Reference counts aren't zero, preventing automatic cleanup.</code>

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