IT之家8月22日消息，Meta日前宣布将在Python中加入ImmortalObjects，使得对象可以绕过参照计数检查，成为在执行时持续存活的“不朽对象”，从而提高内存的使用效率，并有助于解除Python语言本身在平行运算上的局限。
IT之家发现，Meta使用Python网页框架Django开发Instagram前端，并且使用多程序架构以及Python函数库asyncio，以达到每个程序并行处理的目标，但因为Instagram前端无论是在业务逻辑还是处理的请求量层面，规模都十分庞大，开发者当下应用的这个方法，反而造成了对内存的大量需求，从而导致系统出现一系列性能障碍。
▲图源Meta提出的PEP-，目前已经被采纳随着系统运作，每个服务器程序的私有内存使用增加，而共享内存减少，这样的现象造成内存效率低下。
开发人员分析发现，即便许多Python对象在整个执行时不可变，但是Python的参照计数和垃圾回收机制仍然会试图管理并修改这些对象，在每次读取和垃圾回收周期仍会执行写入时复制（Copy-On-Write，COW）步骤，使得原本共享的内存分页转为私有，共享内存效率也便因此减少，从而导致不必要的CPU和内存成本开销。
▲使用ImmortalObjects可提升内存和CPU效率当下Meta便是为了解决这个问题，从而宣布将在Python中加入ImmortalObjects，ImmortalObjects在对象的参照计数字段中，标记特殊值以创建“不朽对象”，也就是“核心对象状态永远不会改变的对象”，Runtime会知道什么时候可以或是不可以改变参照计数字段和垃圾回收头。
在Instagram前端中，开发者原先通过“减少写入时复制操作”，以提高内存和CPU效率，当下随着ImmortalObjects的加入，Instagram前端便可以通过增加共享内存使用量，来大幅减少私有内存的使用。
由于ImmortalObjects可以跨线程共享对象，不再需要GIL（GlobalInterpreterLock）达到线程安全性，Meta认为，这项功能有望促进Python语言发展，且由于ImmortalObjects保证堆对象真正的不可变性，因此也能够解除Python在并行运算的一系列限制。