Comment pouvez-vous garantir l'intégrité des données lors du partage de grandes listes d'objets sur plusieurs sous-processus à l'aide du multitraitement en Python ?

Mémoire partagée en multitraitement

Le multitraitement en Python vous permet de créer plusieurs processus qui s'exécutent simultanément, vous permettant d'exploiter plusieurs cœurs et d'améliorer les performances. Cependant, le partage de grandes quantités de données entre processus peut poser problème. Ici, nous discutons du comportement de la mémoire partagée lors de l'utilisation du multitraitement pour gérer de grandes listes d'objets différents.

Présentation de la mémoire partagée

En général, Python utilise la sémantique de copie sur écriture (COW). lors de la création de nouveaux processus. Cela signifie que lorsqu'un nouveau processus est créé, il partage la même mémoire avec le processus parent. Toute modification apportée par l'un ou l'autre processus créera une nouvelle copie de la région de mémoire affectée. Cependant, l'accès à un objet partagé incrémentera son nombre de références, ce qui soulève des inquiétudes quant à la possibilité que la mémoire soit copiée en raison du comptage de références.

Impact du comptage de références sur le transfert de données

Dans l'exemple fourni, où trois grandes listes contenant des tableaux de bits et des tableaux d'entiers sont partagées entre plusieurs sous-processus, le mécanisme de comptage de références peut en effet conduire à la copie de l'intégralité des objets. En effet, la fonction someFunction accède à chaque liste, incrémentant son décompte de références. Étant donné que les listes sont volumineuses, l'utilisation de la mémoire augmentera considérablement à chaque sous-processus.

Garantir l'intégrité des données avec la mémoire partagée

Pour éviter la duplication inutile des données partagées, comme les grandes listes dans ce cas , vous devez concevoir un mécanisme pour désactiver le comptage de références pour ces listes et leurs objets constitutifs. Cependant, la documentation Python déconseille de modifier le comptage de références, car il s'agit d'un élément fondamental du système de gestion de la mémoire de Python.

Solution alternative pour la mémoire partagée

Une solution possible pour garantir l'intégrité des données lors de leur partage entre les sous-processus consiste à utiliser la véritable mémoire partagée. Introduit dans Python version 3.8, True Shared Memory vous permet de créer des objets de mémoire partagée directement accessibles depuis tous les sous-processus sans dupliquer les données.

Exemple de véritable mémoire partagée

L'exemple de code fourni démontre l'utilisation de True Shared Memory avec les tableaux NumPy, un cas d'utilisation courant. La fonction add_one utilise un tableau NumPy existant soutenu par une mémoire partagée (créée dans la fonction create_shared_block) pour effectuer des calculs sans copier l'intégralité du tableau. L'impression du tableau final montre le tableau mis à jour, vérifiant que les modifications apportées dans les sous-processus sont reflétées dans la mémoire partagée.

Conclusion

Le partage de grandes quantités de données entre plusieurs sous-processus à l'aide du multitraitement peut être difficile en raison du mécanisme inhérent de comptage de références. Cependant, avec l'avènement de la véritable mémoire partagée, vous pouvez surmonter cette limitation et garantir l'intégrité des données tout en tirant parti des avantages de la parallélisation.

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!