我是个懒人啊，老早就研究过一小点gc，但是一看c语言代码就郁闷了。

今天下午把一直想试试的leo弄下来玩，顺便下下来pythonGC.leo，一会就把整个脉络弄清楚了，leo在阅读复杂代码方面确实不错，其他的好处，挖掘中...，呵呵

如果对一些gc基本不了解，建议先看我以前写的一篇blog，开始了： 

// 这个函数最关键，阅读这个函数能够帮助理解收集工作大致是如何进行的

static long collect(PyGC_Head *young, PyGC_Head *old) { /*young是当前收集的一代，还有用的对象放到old这一代*/

 . long n = 0; long m = 0; PyGC_Head reachable; PyGC_Head unreachable; PyGC_Head finalizers; PyGC_Head *gc;
 if (debug & DEBUG_STATS) {
  . PySys_WriteStderr(
   . "gc: collecting generation %d...\n" "gc: objects in each generation: %ld %ld %ld\n", generation,
   gc_list_size(&_PyGC_generation0), gc_list_size(&generation1), gc_list_size(&generation2));
 } /* 使用 ob_refcnt 和 gc_refs, 计算容器集合中哪些对象
  * 从该集合外部可达的 (比如考虑了容器内部所有应用
  * 之后，refcount仍然大于0) */
 update_refs(young); subtract_refs(young); /* 将所有从外部可达的对象移动到
  * reachable 集合(ie. gc_refs > 0).  然后,
  * 移动所有从reachable集合中的对象可达的对象
  * /
 gc_list_init(&reachable); move_roots(young, &reachable); move_root_reachable(&reachable); /* 将不可达的对象移动到临时列表,
  * 在这之后就可以分配新对象了 */
 gc_list_init(&unreachable); gc_list_move(young, &unreachable); /* 将可达的对象移动到下一代 */
 gc_list_merge(&reachable, old); /* 移动从finalizers可达的对象, 我们还不能安全的删除他们
  * .  Python程序员注意不要去创建这样的东西。
  * 对Python来说 finalizers 就是拥有 __del__ 方法的对象实例. */
 gc_list_init(&finalizers); move_finalizers(&unreachable, &finalizers); move_finalizer_reachable(&finalizers); /* 收集已发现的可回收的对象的统计数据，
  * 然后打印调试信息 */
 for (gc = unreachable.gc.gc_next; gc != &unreachable;
  . gc = gc->gc.gc_next) {
  . m++;
  if (debug & DEBUG_COLLECTABLE) {
   . debug_cycle("collectable", FROM_GC(gc));
  }
 } /* 对每个可回收的对象调用tp_clear.  它可以打破引用循环
  * .也可能导致一些finalizer对象被释放*/
 delete_garbage(&unreachable, old); /* 收集不可回收对象的统计数据。
  * 打印调试信息. */
 for (gc = finalizers.gc.gc_next; gc != &finalizers;
  . gc = gc->gc.gc_next) {
  . n++;
  if (debug & DEBUG_UNCOLLECTABLE) {
   . debug_cycle("uncollectable", FROM_GC(gc));
  }
 }
 if (debug & DEBUG_STATS) {
  . if (m == 0 && n == 0) {
   . PySys_WriteStderr("gc: done.\n");
  } else {
   . PySys_WriteStderr(
    . "gc: done, %ld unreachable, %ld uncollectable.\n", n+m, n);
  }
 } /* 将finalizers加到一个可达的 Python 垃圾列表
  * 程序员必须处理这个问题，如果他们非要创建这种结构的话. */
 handle_finalizers(&finalizers, old);
 if (PyErr_Occurred()) {
  . if (gc_str == NULL) {
   . gc_str = PyString_FromString("garbage collection");
  }
  PyErr_WriteUnraisable(gc_str); Py_FatalError("unexpected exception during garbage collection");
 } allocated = 0; return n+m;
}

注释够清晰吧(可能翻译有点烂，受不了的话就赶紧去下个leo玩吧) 下面一段是分代机制： static long collect_generations(void) { 

/*
 * collections0的意思就是第0代收集了多少次了
 * threshold1的意思就是第0代需要收集多少次才开始收集第1代
 * 这里可以先告诉大家threshold1=threshold2=10
 * 中心思想就是：从0代开始收集，10次之后收集第1代，
 * 又10次之后收集第2代，收集一次后回到第0代
 * / static long collections0 = 0; static long collections1 = 0; long n = 0;
 if (collections1 > threshold2) {
  . generation = 2;
  gc_list_merge(&_PyGC_generation0, &generation2); gc_list_merge(&generation1, &generation2); if (generation2.gc.gc_next != &generation2) {
   . n = collect(&generation2, &generation2);
  } collections1 = 0;
 }
 else if (collections0 > threshold1) {
  . generation = 1; collections1++;
  gc_list_merge(&_PyGC_generation0, &generation1); if (generation1.gc.gc_next != &generation1) {
   . n = collect(&generation1, &generation2);
  } collections0 = 0;
 } else {
  . generation = 0; collections0++;
  if (_PyGC_generation0.gc.gc_next != &_PyGC_generation0) {
   . n = collect(&_PyGC_generation0, &generation1);
  }
 } return n;
}

再往上走就是_PyObject_GC_Malloc了，这里大家可以看到垃圾回收是什么条件下触发的。 

PyObject * _PyObject_GC_Malloc(PyTypeObject *tp, int nitems) {

 . PyObject *op; const size_t basicsize = _PyObject_VAR_SIZE(tp, nitems);
#ifdef WITH_CYCLE_GC

 . const size_t nbytes = sizeof(PyGC_Head) + basicsize;
 PyGC_Head *g = PyObject_MALLOC(nbytes); if (g == NULL)
  . return (PyObject *)PyErr_NoMemory();
 g->gc.gc_next = NULL; allocated++; 
 /*
  * allocated是个全局变量，记录从上次回收以来
  * 分配的对象的数目，而 threshold0=700
  * /
  if (allocated > threshold0 &&
   . enabled && threshold0 && !collecting && !PyErr_Occurred()) {
  collecting = 1;
   . collect_generations();
  collecting = 0;
 } op = FROM_GC(g);
#else

 . op = PyObject_MALLOC(basicsize); if (op == NULL)
  . return (PyObject *)PyErr_NoMemory();
#endif

 . return op;
}

如果还要往上走，就是 

PyObject * _PyObject_GC_New(PyTypeObject *tp) {

 . PyObject *op = _PyObject_GC_Malloc(tp, 0); if (op != NULL)
  . op = PyObject_INIT(op, tp);
 return op;
}

了，分配内存然后初始化，所有的对象模型都是一个样。

当然内部还有许多细节了，比如确定一个对象是否可达，处理引用循环，处理finalizers (想了半天还是不知道该怎么翻译这个词) 等等。大家自己用leo看吧，保证越看越爽，哈哈。