Question

运行：

for i in range(1000000000):
    a = []

看起来正在创建的列表对象永远不会被标记为垃圾回收。从内存分析器看，解释器的堆栈框架看起来像是保留在所有列表对象上，因此GC永远不会对它做任何事情。

这是设计吗？

编辑：

以下是问题的一个更好的例子。使用内存分析器运行以下代码：

a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]

您将看到列表推导期间分配的内存永远不会被垃圾回收。这是因为DLR中的InterpreterFrame对象正在引用所有创建的对象。

现在运行：

def get():
    return [b for b in range(1000000)]

a = get()
a = get()
a = get()
a = get()
a = get()
a = get()
a = get()

在分析器下，您可以看到此处的内存确实会按原样收集垃圾。我猜这是有效的，因为当函数退出时，函数的InterpreterFrame被清除。

那么，这是一个错误吗？这似乎会导致在IronPython脚本的帧（上下文？）中出现一些非常糟糕的内存泄漏。

Answer 1

尝试设置＆＃34; LightweightScopes＆＃34;当你构建IronPython引擎时。这为我解决了很多垃圾收集问题。

var engineOptions = new Dictionary<string, object> { ["LightweightScopes"] = true };
var scriptEngine = Python.CreateEngine(engineOptions);

IronPython内存泄漏？

1 个答案: