Python Pymalloc 内存分配器：对象大小分类、Arena 与 Pools 的优化策略 大家好，今天我们深入探讨 Python 的 Pymalloc 内存分配器，这是 Python 解释器为了优化小对象内存分配而设计的一个关键组件。理解 Pymalloc 的工作原理，能够帮助我们更好地理解 Python 的性能特性，并可能在一些特定的场景下，优化我们的代码。 1. 为什么要引入 Pymalloc？ 在 Python 中，一切皆对象。这意味着即使是最简单的整数、字符串，也都是对象。如果每次创建对象都向操作系统申请内存，销毁对象又释放内存，频繁的内存分配和释放将会带来巨大的开销。 传统的 malloc 和 free 系统调用是通用的内存管理函数，它们设计用于处理各种大小的内存请求，并且维护着全局的堆状态。这意味着： 较高的开销： 每次调用 malloc 和 free 都有一定的开销，包括查找合适的内存块、更新堆状态等等。 碎片化： 频繁分配和释放不同大小的内存块容易导致内存碎片，降低内存利用率。 锁竞争： 在多线程环境中，对全局堆的访问需要加锁，这会引入额外的开销。 为了解决这些 …