Werden schreibgeschützte Daten in Multiprocessing-Umgebungen gemeinsam genutzt oder kopiert?

Schreibgeschützte Daten im Multiprocessing teilen: Kopieren oder teilen?

In Multiprocessing-Umgebungen ist die Datenfreigabe für die Leistungsoptimierung von entscheidender Bedeutung. Es stellt sich häufig die Frage: Werden schreibgeschützte Daten über verschiedene Prozesse hinweg gemeinsam genutzt oder kopiert?

Der bereitgestellte Codeausschnitt weist auf Bedenken hinsichtlich eines großen globalen Arrays (glbl_array) hin, das an mehrere Arbeitsprozesse innerhalb eines Multiprocessing-Pools übergeben wird. Es stellt sich die Frage, ob das Array gemeinsam genutzt oder kopiert wird, was möglicherweise zu einem erheblichen Speicheraufwand führt.

Numpy und Shared Memory für die Datenfreigabe verwenden

Um den gemeinsamen Zugriff auf Lesezugriff sicherzustellen Daten, ein in der Antwort erwähnter Ansatz ist die Nutzung von Shared Memory aus Multiprocessing zusammen mit Numpy. So geht's:

<code class="python">import multiprocessing
import ctypes
import numpy as np

shared_array_base = multiprocessing.Array(ctypes.c_double, 10*10)
shared_array = np.ctypeslib.as_array(shared_array_base.get_obj())
shared_array = shared_array.reshape(10, 10)</code>

Dieser Code erstellt mithilfe des Multiprocessing-Pakets ein Shared-Memory-Objekt (shared_array_base) und konvertiert es in ein Numpy-Array (shared_array). Die anschließende Verwendung von shared_array in Arbeitsprozessen wird auf dem gemeinsam genutzten Speicher ausgeführt, wodurch unnötiges Kopieren von Daten vermieden wird.

Copy-on-Write-Semantik in Linux

Außerdem ist es erwähnenswert dass Linux die Copy-on-Write-Semantik für fork() verwendet. Dies bedeutet, dass die schreibgeschützten Daten auch ohne Verwendung expliziter Shared-Memory-Techniken nur dann kopiert werden, wenn sie geändert werden. Solange das Array unverändert bleibt, wird es daher ohne Kopieraufwand geteilt.

Fazit

Ob schreibgeschützte Daten bei der Mehrfachverarbeitung geteilt oder kopiert werden, hängt davon ab die konkrete Umsetzung. Die Verwendung von Numpy mit gemeinsam genutztem Speicher bietet eine zuverlässige Methode zur Gewährleistung der Datenfreigabe, während die Copy-on-Write-Semantik von Linux auch dazu beitragen kann, unnötiges Kopieren zu vermeiden. Durch sorgfältige Berücksichtigung dieser Faktoren können Programmierer ihre Multiprozessoranwendungen für einen effizienten Datenaustausch optimieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWerden schreibgeschützte Daten in Multiprocessing-Umgebungen gemeinsam genutzt oder kopiert?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!