Wie wirkt sich die Referenzzählung von Python unter Berücksichtigung des Copy-on-Write-Mechanismus von Linux auf den gemeinsam genutzten Speicher im Multiprocessing aus?

Shared Memory in Multiprocessing: Copy-on-Write und Referenzzählung aufklären

Hintergrund

In der Welt des Multiprocessing stellt die gemeinsame Nutzung von Daten zwischen Prozessen eine entscheidende Frage dar: ob mehrere Prozesse auf denselben physischen Speicher zugreifen oder Kopien davon verarbeiten. Das Konzept des Copy-on-Write in Linux und der Referenzzählung spielt eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der Speichernutzung solcher Prozesse.

Problemübersicht

In einem Multiprocessing-Szenario , stellt sich die Frage, ob drei große Listen (eine mit Bitarrays und die anderen mit Arrays von Ganzzahlen) von den Unterprozessen gemeinsam genutzt oder für jeden kopiert werden. Die Unterprozesse erfordern nur Lesezugriff auf die Listen, aber die große Größe der Datenstrukturen wirft Bedenken hinsichtlich des Speicherverbrauchs auf.

Copy-On-Write unter Linux

Linux nutzt eine Copy-on-Write-Speicheroptimierung. Wenn Sie eine Kopie eines Objekts erstellen, teilt sich die neue Kopie normalerweise dieselben physischen Speicherseiten wie das Original. Alle an einer dieser Seiten vorgenommenen Änderungen werden zunächst auf eine neue, exklusive Seite kopiert. Dadurch wird sichergestellt, dass alle nachfolgenden Änderungen nur eine Entität betreffen. Diese Optimierung reduziert die Speichernutzung und mögliche Datenbeschädigungen.

Referenzzählung

In Python verfügt jedes Objekt über einen Referenzzähler, der die Anzahl der Variablen verfolgt, die es referenzieren. Wenn der Referenzzähler Null erreicht, wird das Objekt vom Garbage Collector gelöscht.

Bei der Mehrfachverarbeitung erstellt jedoch jeder Unterprozess seine eigene Variable, die auf die gemeinsam genutzte Liste verweist, wodurch der Referenzzähler effektiv erhöht wird. Dies kann dazu führen, dass die gesamte Liste für jeden Unterprozess kopiert wird, was die Speichernutzung erheblich erhöht.

Das Rätsel

Trotz des Copy-on-Write-Mechanismus in Linux Ein weit verbreitetes Missverständnis besteht darin, dass die Listen von den Unterprozessen gemeinsam genutzt werden. Durch die Referenzzählung in Python besteht jedoch die Möglichkeit, dass ganze Objekte kopiert werden.

Lösung: Shared Memory mit Python 3.8.0

Zum Glück gibt es Python Version 3.8.0 führte den „echten“ gemeinsam genutzten Speicher ein und bietet einen Mechanismus zum Erstellen von Speicher, der für mehrere Prozesse sichtbar ist, ohne dass ein Kopieren erforderlich ist. Mit dem Modul multiprocessing.shared_memory können Entwickler gemeinsam genutzte Speicherblöcke zuweisen und NumPy-Arrays erstellen, die auf diesen Blöcken basieren, was eine effiziente Datenfreigabe zwischen Prozessen ermöglicht.

Fazit

Das Verständnis des Zusammenspiels von Copy-on-Write und Referenzzählung ist in Multiprocessing-Szenarien von entscheidender Bedeutung. Während Linux die Speichernutzung optimiert, kann die Referenzzählung dennoch zu übermäßigem Kopieren führen. Für große Datenstrukturen bietet die Verwendung des in Python 3.8.0 eingeführten „echten“ gemeinsam genutzten Speichers eine zuverlässige Lösung für eine effiziente Datenfreigabe ohne den Aufwand des Kopierens.

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