，Meta 日前宣布將在 Python 中加入 Immortal Objects，使得對象可以繞過參照計數檢查，成為在執行時持續存活的“不朽對象”，從而提高內存的使用效率，并有助于解除 Python 語言本身在平行運算上的局限。
IT之家發現，Meta 使用 Python 網頁框架 Django 開發 Instagram 前端，并且使用多程序架構以及 Python 函數庫 asyncio，以達到每個程序并行處理的目標，但因為 Instagram 前端無論是在業務邏輯還是處理的請求量層面，規模都十分龐大，開發者當下應用的這個方法，反而造成了對內存的大量需求，從而導致系統出現一系列性能障礙。
圖源Meta 提出的 PEP-683，目前已經被采納
隨著系統運作，每個服務器程序的私有內存使用增加，而共享內存減少，這樣的現象造成內存效率低下。
開發人員分析發現，即便許多 Python 對象在整個執行時不可變，但是 Python 的參照計數和垃圾回收機制仍然會試圖管理并修改這些對象，在每次讀取和垃圾回收周期仍會執行寫入時復制步驟，使得原本共享的內存分頁轉為私有，共享內存效率也便因此減少，從而導致不必要的 CPU 和內存成本開銷。
使用Immortal Objects 可提升內存和 CPU 效率
當下 Meta 便是為了解決這個問題，從而宣布將在 Python 中加入 Immortal Objects，Immortal Objects 在對象的參照計數字段中，標記特殊值以創建“不朽對象”，也就是“核心對象狀態永遠不會改變的對象”，Runtime 會知道什么時候可以或是不可以改變參照計數字段和垃圾回收頭。
在 Instagram 前端中，開發者原先通過“減少寫入時復制操作”，以提高內存和 CPU 效率，當下隨著Immortal Objects 的加入，Instagram 前端便可以通過增加共享內存使用量，來大幅減少私有內存的使用。
由于 Immortal Objects 可以跨線程共享對象，不再需要 GIL達到線程安全性，Meta 認為，這項功能有望促進 Python 語言發展，且由于 Immortal Objects 保證堆對象真正的不可變性，因此也能夠解除 Python 在并行運算的一系列限制。
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