Python의 메모리 관리 (기본)

GIL이 무엇인지 안다는 가정하에 적은 글입니다.
GIL 알아보기

Cpython은 C와 다르게 메모리 관리를 직접할 필요가 없다. 기본적으로 reference counting으로 메모리 관리를 한다. 예를 들어 보자.

처음 x가 참조되면 ref_cnt는 1이 된다. y도 x를 참조하니 2가 되고 del x, del y 연산이 수행 될 때 마다 ref_cnt는 1씩 줄어든다. 0이 되면 메모리가 해제된다.

import ctypes
import gc

def ref_count(address):
    return ctypes.c_long.from_address(address).value
    
def object_exists(object_id):
    for object in gc.get_objects():
        if id(object) == object_id:
            return True

    return False

x = object()
x_id = id(x)
print(ref_count(x_id)) # 1
y =  x
print(ref_count(x_id)) # 2
del x
print(ref_count(x_id)) # 1

문제는 순환참조가 발생할 경우 reference counting으로 해결을 못 하는 경우가 생긴다는 것이다. 아래 코드를 보자

class A:
    def __init__(self):
        self.b = B(self)
        print(f'A: {hex(id(self))}, B: {hex(id(self.b))}')


class B:
    def __init__(self, a):
        self.a = a
        print(f'B: {hex(id(self))}, A: {hex(id(self.a))}')

gc.disable() # GC 끄기

a = A()

a_id = id(a)
b_id = id(a.b)

print(ref_count(a_id))  # 2
print(ref_count(b_id))  # 1

print(object_exists(a_id))  # True
print(object_exists(b_id))  # True


a = None

print(ref_count(a_id))  # 1
print(ref_count(b_id))  # 1

print(object_exists(a_id))  # True
print(object_exists(b_id))  # True

a는 a.b를 a.b는 a를 순환참조 하고 있다. a를 None으로 한다면 어디서도 a와 a.b에 어느 변수도 접근하지 못 하는데 코드를 보면 메모리를 차지하고 있다. 여기서 GC를 켜보면 정상적으로 메모리가 해제된다.

gc.collect() # GC 켜기

print(object_exists(a_id))  # False
print(object_exists(b_id))  # False

# reference count
print(ref_count(a_id))  # 0
print(ref_count(b_id))  # 0

대략적으로 Cpython의 Garbage collection에 대해 알아봤다. 그런데 reference counting을 보면 동기화가 떠오르지 않는가? 저 연산이 atomic하지 않으면?? 메모리 관리가 전혀 안 되겠는데? 그래서 바로 Cpython에는 GIL이 나온 것! 모든 객체에 Mutex를 걸 수는 없으니 쓰레드 자체에 Mutex를 걸어 버렸다.

동기화란?

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