1. 什么是循环引用？
在Python中，对象之间相互引用是很常见的。循环引用是指两个或多个对象之间互相引用，形成了一个环。在这种情况下，即使没有任何变量引用这些对象，它们也不会被当做垃圾。这是因为循环引用会导致垃圾收集器无法确定哪些对象可以被回收。
1.1 循环引用的例子
让我们看一个简单的例子，其中两个对象互相引用：
class Person:
def __init__(self):
self.friend = None
john = Person()
jane = Person()
john.friend = jane
jane.friend = john
在这个例子中，john和jane相互引用，形成了循环引用。即使没有任何变量引用它们，它们也不会被当做垃圾。
2. CPython的垃圾收集器
2.1 垃圾收集算法
CPython使用一种基于引用计数的垃圾收集算法。在引用计数中，每个对象都有一个引用计数器。当一个对象被引用时，它的引用计数器加一。当一个对象不再被引用时，它的引用计数器减一。当引用计数器达到零时，它被认为是垃圾，并进行收集。
但是，引用计数算法有一个问题，就是它不能处理循环引用的情况。因此，CPython使用了另一种算法，称为标记-清除算法和分代回收算法。这些算法可以识别和回收循环引用的对象。
2.2 标记-清除算法
标记-清除算法分为两个步骤：
标记：从根对象开始，递归遍历对象图，并标记所有可以被访问到的对象。在遍历的过程中，被标记的对象称为活动对象。
清除：遍历整个堆，删除所有未标记的对象。在这个过程中，所有未被标记的对象都被认为是垃圾。
标记-清除算法是一种比较慢的算法，因为它需要遍历整个堆。此外，它可能会产生碎片化问题，因为删除的对象所占用的内存是不连续的，留下了许多空洞。
2.3 分代回收算法
分代回收算法是一种优化的算法，它将对象分为三代：0代，1代和2代。新创建的对象都会被分配到0代，每次进行一轮垃圾收集后，活动对象都会被移到下一代，而不活动的对象会被清除。
0代的周期比较短，只有在每次创建了一定数量的对象后，才进行一次垃圾收集。1代的周期稍长，2代的周期最长。这样做的目的是减少垃圾收集的时间，因为大部分对象都是短暂的，只有少量对象会在程序运行的时间较长时存活。
3. 检测循环引用
为了检测循环引用，CPython使用了另一种算法，称为基于标记-扫描的算法。这个算法对对象进行标记，并在扫描过程中，检查是否存在循环引用。
3.1 零代垃圾回收
在CPython中，基于标记-扫描的算法被称为零代垃圾回收。它递归地遍历所有对象，并在访问对象时，将它们标记为活动对象。一旦遍历结束后，所有未被标记的对象都被认为是垃圾。
在遍历的过程中，CPython会检查当前对象是否有引用其他对象。如果存在引用，则继续遍历引用的对象，直到所有可达的对象都被遍历完。
3.2 引入随机断点
为了解决零代垃圾回收中的性能问题，CPython引入了一种叫做随机断点的技术。随机断点技术会在一定概率下，随机中止垃圾回收过程，转而执行其他任务，以便减轻对性能的影响。
这个概率的大小可以通过temperature参数进行调整。较高的temperature会导致更高的垃圾回收概率，从而减少垃圾的积累，但会增加性能的开销。
4. 总结
在Python中，循环引用是很常见的。如果不及时处理，它会导致内存泄漏和程序性能问题。Python的垃圾回收器使用了多种算法来处理循环引用，包括引用计数、标记-清除和分代回收。为了检测循环引用，CPython使用了基于标记-扫描的算法，其中零代垃圾回收是最常用的一种。为了减轻垃圾回收的影响，CPython还引入了随机断点技术，通过调整temperature参数来控制垃圾回收的概率。