Les grandes listes seront-elles copiées dans le multitraitement de la mémoire partagée en Python ?

Mémoire partagée dans le multitraitement : implications de la copie de données

Le multitraitement en Python permet à plusieurs processus de fonctionner simultanément sur des données partagées. Lorsque vous utilisez cette fonctionnalité avec de grandes structures de données, il est crucial de comprendre le comportement de la mémoire partagée pour optimiser l'utilisation des ressources.

Dans le scénario fourni, trois grandes listes (l1, l2 et l3) sont créées, chacune contenant des tableaux de bits ou des tableaux d'entiers, totalisant 16 Go de RAM. La question se pose : lorsque 12 sous-processus sont lancés à l'aide de multiprocessing.Process(), ces listes seront-elles copiées pour chaque sous-processus, ou seront-elles partagées ?

Copie sur écriture vs référence Comptage

L'approche de copie sur écriture de Linux empêche généralement la copie de données jusqu'à ce qu'une modification soit effectuée. Cependant, le comptage de références en Python peut modifier ce comportement. Lorsqu'un processus enfant fait référence à un objet, le nombre de références de cet objet augmente.

Dans votre exemple de fonction someFunction(), chaque sous-processus accède aux valeurs des listes l1, l2 et l3, déclenchant une augmentation de nombre de références. Cela amène le système à croire que les objets de ces listes doivent être préservés de manière indépendante. En conséquence, ils sont entièrement copiés pour chaque sous-processus.

Désactivation du comptage de références pour les listes

Pour éviter les copies inutiles, une solution potentielle consiste à désactiver le comptage de références pour les grandes listes et leurs objets constitutifs. Cela garantit que les processus enfants n'incrémentent pas le décompte de références, empêchant le système de les considérer comme des objets nécessitant une préservation.

Cependant, il est important de noter que le décompte de références sert à désallouer la mémoire lorsque les objets sont n'est plus nécessaire. En désactivant le comptage de références, vous pouvez introduire des fuites de mémoire ou d'autres problèmes de gestion de la mémoire dans votre programme. Consultez la documentation Python pour plus d'informations sur la modification du comportement du comptage de références.

Autres considérations

Dans votre scénario spécifique, les sous-processus ne modifient pas les listes, accèdent uniquement leurs valeurs. Vous pouvez explorer des approches alternatives qui n'impliquent pas de listes partagées. Par exemple, vous pouvez sérialiser chaque liste dans un fichier unique et demander aux sous-processus de les lire et de les traiter séparément.

Conclusion

Le comportement de la mémoire partagée en multitraitement peut avoir des implications significatives sur l’utilisation des ressources et l’efficacité des programmes. Un examen attentif des exigences de partage de données et de l’impact potentiel du comptage de références est essentiel pour optimiser votre code.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!