概述：引用计数为主，标记清除，分代回收为辅
1引用计数
python程序中创建的所有的对象都是放在一个双向环状循环链表refchain上的
如下对象被创建时，在C语言底层实际结构
name='string'
c语言内底部创建成 [上一个对象，下一个对象，类型，引用个数]
age=18
c语言内底部创建成[上一个对象，下一个对象，类型，引用个数，val=18]
hobby=['篮球'， '撸铁'，‘玩’]
c语言内底部创建成[上一个对象，下一个对象，类型，引用个数，item=元素， 元素个数]
当python程序运行时，会根据数据类型的不同找到其对应的结构体，根据结构体中的字段来进行创建相关的数据，然后将对象添加到refchain双向链表中
每个对象中有ob_refcnt就是应用计数器，默认为1，当有其他变量引用对象时，引用计数器就会+1
当引用计数器为0时，意味着没人使用这个对象了，这个对象就是垃圾，就会回收
回收步骤：1对象从refchain链表移除 2将对象销毁，内存回收
2 标记清除
为什么要标记清除：为了解决引用计数器循环引用的不足，循环引用可能导致内存泄漏
实现：在python的底层，再维护一个链表，链表中专门放那些可能存在循环引用的对象(list/tuple/dict/set)
在python内部，某种情况下触发，回去扫描可能存在循环引用链表中的每个元素，检查是否是循环引用，如果有，则让双方的引用计数器-1，如果是0，则垃圾回收
3 分代回收
为什么要分代回收：不知道什么情况下触发扫描，可能存在循环引用的链表扫描代价大，每次扫描很久
将可能存在循环引用的对象维护成3个链表
0代：0代中对象个数达到700个扫描一次
1代：0代扫描10次，则1代扫描1次
2代：1代扫描10次，则2代扫描1次
过程：当我们创建了一个对象a=1,这个对象只会加到refchain链表中，而当我们创建了一个可能存在循环引用的对象b=[]一个列表时，这个对象不但会加到refchain链表中，还会加到分带回收的0代链表中，当0代链表中对象达到700个，GC开始扫描，如果是循环引用，那就自减1，减完以后，如果是垃圾，那就自动回收，如果不是垃圾，那就将这些对象升级到1代链表中，就这样扫描一遍，此时0代链表也会记录自己扫描了1次，等到下次0代链表的对象又达到了700个，继续上述步骤，就这样执行了10次，才会触发执行扫描1代链表，1代链表和2代链表中的操作和0代中一样。
4 小结(面试可以这么说)
在python中，维护了一个refchain的双向循环环状链表，这个链表中存储程序创建的所有对象，每种类型的对象中都有一个0b_refcnt引用计数器的值，默认为1，当引用计数器变为0时会进行垃圾回收(对象销毁，refchain中移除)
但是，在python 中，对于那些可以有多个元素组成的对象可能会存在循环引用的问题，为了解决这个问题，python又引入了标记清除和分代回收，在其内部维护了四个链表
refchain
0代 700个对象触发
1代 0代十次执行一次1代
2代 1代十次执行一次2代
当 每个链表达到阈值时，就会触发扫描链表进行标记清除操作，有循环则各自-1，为0时，直接回收，销毁，清除
But, 在上面的垃圾回收机制的步骤中，python提供了优化机制
缓存
小整数对象池
为了避免重复创建和销毁一些常用对象，维护了一个小整数对象池
-5~257的地址内存是一定的，这些对象是pyhton事先帮我们创建好了
free_list(会有大小限制)
当一个对象的引用计数为0时，按理说应该回收，但是python没有回收，而是把这个对象放到了一个free_list中当缓存，以后再去使用时，不在重新开辟内存，而是直接使用free_list
比如现在一个对象V=3.14 ，我现在把他del V, 代表引用计数为0 了，但是这块地址我不会回收，而是放到free_list中，然后我又创建了一个新的对象v1=999，这个对象不会开辟一块新内存，而是直接从free_list中去获取对象，然后把对象内部的数据进行初始化成999,再放到refchain中去，需要注意的是，free_list有大小限制，如果free_list链表满了，当一个对象的引用计数为0时，会直接回收这块地址，而不会放到free_list中进行缓存
float: 维护了free_list长度为100
int：不是基于free_list, 而是维护一个small_list保持常见的数据(小数据池)，重复使用不会开辟新的内存
str: 内存将所有的ascii字符缓存起来，以后使用的时候不会反复创建
list： 维护了free_list长度为80
tuple:根据元素个数来维护free_list长度
dict：维护了free_list长度为80
