大きなリストは Python の共有メモリ マルチプロセッシングにコピーされますか?

マルチプロセッシングにおける共有メモリ: データ コピーの影響

Python のマルチプロセッシングを使用すると、複数のプロセスが共有データに対して同時に作業できるようになります。大規模なデータ構造でこの機能を使用する場合、リソース使用率を最適化するために共有メモリの動作を理解することが重要です。

提供されたシナリオでは、3 つの大きなリスト (l1、l2、および l3) が作成され、それぞれビット配列または整数の配列を含み、合計 16 GB の RAM。疑問が生じます: multiprocessing.Process() を使用して 12 のサブプロセスが開始されるとき、これらのリストはサブプロセスごとにコピーされますか、それとも共有されますか?

コピーオンライトとリファレンスCounting

Linux のコピーオンライトアプローチでは、通常、変更が行われるまでデータのコピーが防止されます。ただし、Python での参照カウントにより、この動作が変更される可能性があります。子プロセスがオブジェクトを参照すると、そのオブジェクトの参照カウントが増加します。

関数 someFunction() の例では、各サブプロセスがリスト l1、l2、l3 の値にアクセスし、参照カウントの増加をトリガーします。参照カウント。これにより、システムは、これらのリスト内のオブジェクトを独立して保存する必要があると認識します。その結果、それらはサブプロセスごとに完全にコピーされます。

リストの参照カウントの無効化

不必要なコピーを避けるための 1 つの解決策は、参照カウントを無効にすることです。大きなリストとその構成オブジェクトの場合。これにより、子プロセスが参照カウントを増分せず、システムが子プロセスを保存が必要なオブジェクトと見なすことがなくなります。

ただし、参照カウントは、オブジェクトが保存されているときにメモリの割り当てを解除するという目的を果たすことに注意することが重要です。もう必要ありません。参照カウントを無効にすると、プログラムにメモリ リークやその他のメモリ管理の問題が発生する可能性があります。参照カウント動作の変更の詳細については、Python ドキュメントを参照してください。

その他の考慮事項

特定のシナリオでは、サブプロセスはリストを変更せず、アクセスのみを行います。彼らの価値観。共有リストを使用しない別のアプローチを検討することもできます。たとえば、各リストを一意のファイルにシリアル化し、サブプロセスにそれらを個別に読み取って処理させることができます。

結論

マルチプロセッシングにおける共有メモリの動作は、以下のことが可能です。リソースの使用率とプログラムの効率に重大な影響を及ぼします。コードを最適化するには、データ共有要件と参照カウントの潜在的な影響を慎重に検討することが不可欠です。

以上が大きなリストは Python の共有メモリ マルチプロセッシングにコピーされますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。