IronPython 内存泄漏？

Question

运行这个:

for i in range(1000000000):
    a = []

看起来正在创建的列表对象永远不会被标记为垃圾收集。从内存分析器看来，解释器的堆栈帧似乎持有所有列表对象，因此 GC 永远无法对此做任何事情。

这是故意的吗？

编辑:

这是该问题的一个更好的例子。使用内存分析器运行以下代码:

a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]
a = [b for b in range(1000000)]

您将看到在列表推导期间分配的内存永远不会被垃圾收集。这是因为创建的所有对象都被 DLR 中的 InterpreterFrame 对象引用。

现在运行这个:

def get():
    return [b for b in range(1000000)]

a = get()
a = get()
a = get()
a = get()
a = get()
a = get()
a = get()

在分析器下，您可以看到此处的内存确实按照应有的方式进行了垃圾收集。我猜这是有效的，因为函数的 InterpreterFrame 在函数退出时被清除。

那么，这是一个错误吗？这似乎会导致在 IronPython 脚本的帧(上下文？)内发生一些非常糟糕的内存泄漏。

Answer 1

在构建 IronPython 引擎时尝试设置“LightweightScopes”。这为我解决了很多垃圾收集问题。

var engineOptions = new Dictionary<string, object> { ["LightweightScopes"] = true };
var scriptEngine = Python.CreateEngine(engineOptions);