다중 처리에서 사전을 공유할 때 경쟁 조건을 방지하는 방법은 무엇입니까?

다중 처리에서 공유 사전에 대한 액세스를 동기화하는 방법

다중 처리 환경에서 여러 프로세스는 다음과 같은 공유 데이터에 대한 액세스가 필요할 수 있습니다. 사전. 그러나 적절한 동기화 메커니즘이 구현되지 않으면 경쟁 조건이 발생하여 신뢰할 수 없거나 데이터가 손상될 수 있습니다.

공유 큐 Q에서 작업하는 동안 여러 하위 프로세스가 전역 사전 D에 액세스하는 시나리오를 고려해 보세요. 처음에는 사전은 하위 프로세스에 의해 수정된 결과를 저장하는 것으로 보입니다. 그러나 메인 프로세스가 Q에 합류하면 딕셔너리 D는 비어 있게 됩니다.

이 문제는 다중 처리의 비동기적 특성에서 비롯됩니다. 각 하위 프로세스에는 자체 메모리 공간이 있으며 공유 변수에 대한 수정 사항은 적절한 동기화 없이는 다른 프로세스에 즉시 표시되지 않을 수 있습니다.

동기화를 위해 관리자 개체 사용

다중 처리에서 공유 데이터에 대한 액세스를 동기화하는 일반적인 솔루션은 Manager 개체를 사용하는 것입니다. Manager는 참여하는 모든 프로세스에서 액세스할 수 있는 공유 메모리 세그먼트를 제공합니다.

다음은 Manager를 사용하여 동기화를 구현할 수 있는 방법입니다.

from multiprocessing import Process, Manager

def f(d):
    d[1] += '1'
    d['2'] += 2

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()

    d = manager.dict()
    d[1] = '1'
    d['2'] = 2

    p1 = Process(target=f, args=(d,))
    p2 = Process(target=f, args=(d,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

    print(d)

이 예에서 Manager 개체는 공유 메모리 세그먼트를 생성합니다. 두 하위 프로세스 모두에서 액세스할 수 있는 사전 d. 하위 프로세스가 사전을 수정하면 변경 사항이 다른 프로세스에 즉시 표시됩니다.

출력:

$ python mul.py
{1: '111', '2': 6}

이 출력은 공유 사전이 성공적으로 수정되었음을 보여줍니다. 하위 프로세스에 의해 동기화 및 업데이트됩니다.

위 내용은 다중 처리에서 사전을 공유할 때 경쟁 조건을 방지하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!