Werden große Listen beim Shared-Memory-Multiprocessing in Python kopiert?

Gemeinsam genutzter Speicher beim Multiprocessing: Auswirkungen auf das Kopieren von Daten

Multiprocessing in Python ermöglicht es mehreren Prozessen, gleichzeitig an gemeinsam genutzten Daten zu arbeiten. Wenn Sie diese Funktion mit großen Datenstrukturen verwenden, ist es wichtig, das Verhalten des gemeinsam genutzten Speichers zu verstehen, um die Ressourcennutzung zu optimieren.

Im bereitgestellten Szenario werden jeweils drei große Listen (l1, l2 und l3) erstellt Enthält Bitarrays oder Arrays von Ganzzahlen mit insgesamt 16 GB RAM. Es stellt sich die Frage: Wenn 12 Unterprozesse mit multiprocessing.Process() initiiert werden, werden diese Listen für jeden Unterprozess kopiert oder werden sie gemeinsam genutzt?

Copy-on-Write vs. Reference Zählen

Der Copy-on-Write-Ansatz von Linux verhindert normalerweise das Kopieren von Daten, bis eine Änderung vorgenommen wird. Allerdings kann die Referenzzählung in Python dieses Verhalten ändern. Wenn ein untergeordneter Prozess auf ein Objekt verweist, erhöht sich die Referenzanzahl dieses Objekts.

In Ihrer Beispielfunktion someFunction() greift jeder Unterprozess auf Werte aus den Listen l1, l2 und l3 zu und löst so eine Erhöhung aus Referenzanzahl. Dies führt dazu, dass das System davon ausgeht, dass die Objekte in diesen Listen unabhängig voneinander aufbewahrt werden müssen. Daher werden sie für jeden Unterprozess vollständig kopiert.

Referenzzählung für Listen deaktivieren

Um unnötiges Kopieren zu vermeiden, besteht eine mögliche Lösung darin, die Referenzzählung zu deaktivieren für die großen Listen und ihre konstituierenden Objekte. Dadurch wird sichergestellt, dass die untergeordneten Prozesse die Referenzanzahl nicht erhöhen, wodurch verhindert wird, dass das System sie als Objekte betrachtet, die erhalten bleiben müssen.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Referenzzählung dem Zweck dient, Speicher freizugeben, wenn Objekte vorhanden sind nicht mehr benötigt. Durch das Deaktivieren der Referenzzählung kann es zu Speicherlecks oder anderen Problemen bei der Speicherverwaltung in Ihrem Programm kommen. Weitere Informationen zum Ändern des Referenzzählverhaltens finden Sie in der Python-Dokumentation.

Weitere Überlegungen

In Ihrem spezifischen Szenario ändern die Unterprozesse nicht die Listen, sondern nur den Zugriff ihre Werte. Sie könnten alternative Ansätze erkunden, die keine gemeinsamen Listen beinhalten. Sie könnten beispielsweise jede Liste in eine eindeutige Datei serialisieren und sie von den Unterprozessen separat lesen und verarbeiten lassen.

Fazit

Das Verhalten von Shared Memory bei der Mehrfachverarbeitung kann haben erhebliche Auswirkungen auf die Ressourcennutzung und die Programmeffizienz. Für die Optimierung Ihres Codes ist eine sorgfältige Berücksichtigung der Datenfreigabeanforderungen und der möglichen Auswirkungen der Referenzzählung von entscheidender Bedeutung.

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