GC作為現代程式語言的自動記憶體管理機制，專注於兩件事：1. 找到記憶體中無用的垃圾資源 2. 清除這些垃圾並把記憶體讓出來給其他物件使用。GC徹底把程式設計師從資源管理的重擔中解放出來，讓他們有更多的時間放在業務邏輯上。但這並不意味著碼農就可以不去了解GC，畢竟多瞭解GC知識還是有利於我們寫出更健壯的程式碼。

引用計數

Python語言預設採用的垃圾收集機制是『引用計數法 Reference Counting』，該演算法最早George E. Collins在1960的時候首次提出，50年後的今天，該演算法依然被很多程式語言使用，『引用計數法』的原理是：每個物件維護一個ob_ref欄位，用來記錄該物件當前被引用的次數，每當新的引用指向該物件時，它的引用計數ob_ref加1，每當該物件的引用失效時計數ob_ref減1，一旦物件的引用計數為0，該物件立即被回收，物件佔用的記憶體空間將被釋放。它的缺點是需要額外的空間維護引用計數，這個問題是其次的，不過最主要的問題是它不能解決物件的“迴圈引用”，因此，也有很多語言比如Java並沒有採用該演算法做來垃圾的收集機制。

什麼是迴圈引用？A和B相互引用而再沒有外部引用A與B中的任何一個，它們的引用計數雖然都為1，但顯然應該被回收，例子：

在這個例子中程式執行完del語句後，A、B物件已經沒有任何引用指向這兩個物件，但是這兩個物件各包含一個對方物件的引用，雖然最後兩個物件都無法通過其它變數來引用這兩個物件了，這對GC來說就是兩個非活動物件或者說是垃圾物件，但是他們的引用計數並沒有減少到零。因此如果是使用引用計數法來管理這兩物件的話，他們並不會被回收，它會一直駐留在記憶體中，就會造成了記憶體洩漏（記憶體空間在使用完畢後未釋放）。為了解決物件的迴圈引用問題，Python引入了標記-清除和分代回收兩種GC機制。

標記清除

『標記清除（Mark—Sweep）』演算法是一種基於追蹤回收（tracing GC）技術實現的垃圾回收演算法。它分為兩個階段：第一階段是標記階段，GC會把所有的『活動物件』打上標記，第二階段是把那些沒有標記的物件『非活動物件』進行回收。那麼GC又是如何判斷哪些是活動物件哪些是非活動物件的呢？

物件之間通過引用（指標）連在一起，構成一個有向圖，物件構成這個有向圖的節點，而引用關係構成這個有向圖的邊。從根物件（root object）出發，沿著有向邊遍歷物件，可達的（reachable）物件標記為活動物件，不可達的物件就是要被清除的非活動物件。根物件就是全域性變數、呼叫棧、暫存器。

在上圖中，我們把小黑圈視為全域性變數，也就是把它作為root object，從小黑圈出發，物件1可直達，那麼它將被標記，物件2、3可間接到達也會被標記，而4和5不可達，那麼1、2、3就是活動物件，4和5是非活動物件會被GC回收。

標記清除演算法作為Python的輔助垃圾收集技術主要處理的是一些容器物件，比如list、dict、tuple，instance等，因為對於字串、數值物件是不可能造成迴圈引用問題。Python使用一個雙向連結串列將這些容器物件組織起來。不過，這種簡單粗暴的標記清除演算法也有明顯的缺點：清除非活動的物件前它必須順序掃描整個堆記憶體，哪怕只剩下小部分活動物件也要掃描所有物件。

分代回收

分代回收是一種以空間換時間的操作方式，Python將記憶體根據物件的存活時間劃分為不同的集合，每個集合稱為一個代，Python將記憶體分為了3“代”，分別為年輕代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他們對應的是3個連結串列，它們的垃圾收集頻率與物件的存活時間的增大而減小。新建立的物件都會分配在年輕代，年輕代連結串列的總數達到上限時，Python垃圾收集機制就會被觸發，把那些可以被回收的物件回收掉，而那些不會回收的物件就會被移到中年代去，依此類推，老年代中的物件是存活時間最久的物件，甚至是存活於整個系統的生命週期內。同時，分代回收是建立在標記清除技術基礎之上。分代回收同樣作為Python的輔助垃圾收集技術處理那些容器物件