Python でマルチプロセッシングを使用して複数のサブプロセス間でオブジェクトの大規模なリストを共有する場合、データの整合性をどのように確保できますか?

マルチプロセッシングにおける共有メモリ

Python のマルチプロセッシングを使用すると、同時に実行される複数のプロセスを作成でき、複数のコアを活用してパフォーマンスを向上させることができます。ただし、プロセス間で大量のデータを共有することが懸念される場合があります。ここでは、マルチプロセッシングを使用してさまざまなオブジェクトの大きなリストを処理する場合の共有メモリの動作について説明します。

共有メモリの概要

一般に、Python はコピーオンライト (COW) セマンティクスを使用します。新しいプロセスを作成するとき。これは、新しいプロセスが作成されると、親プロセスと同じメモリを共有することを意味します。いずれかのプロセスによって変更が加えられると、影響を受けるメモリ領域の新しいコピーが作成されます。ただし、共有オブジェクトにアクセスすると参照カウントが増加するため、参照カウントによってメモリがコピーされる可能性が懸念されます。

データ転送に対する参照カウントの影響

ここで示した例では、 bitarray と整数配列を含む 3 つの大きなリストが複数のサブプロセス間で共有される場合、参照カウント メカニズムにより実際にオブジェクト全体がコピーされる可能性があります。これは、関数 someFunction が各リストにアクセスし、その参照カウントをインクリメントするためです。リストが大きいため、サブプロセスごとにメモリ使用量が大幅に増加します。

共有メモリによるデータの整合性の確保

この場合は大きなリストなど、共有データの不必要な重複を防ぐため場合は、これらのリストとその構成オブジェクトの参照カウントを無効にするメカニズムを考案する必要があります。ただし、Python のドキュメントでは、参照カウントは Python のメモリ管理システムの基本部分であるため、変更しないようにアドバイスしています。

共有メモリの代替ソリューション

共有しながらデータの整合性を確保するための可能なソリューションサブプロセス間では、真の共有メモリが使用されます。 Python バージョン 3.8 で導入された True Shared Memory を使用すると、データを複製せずにすべてのサブプロセスから直接アクセスできる共有メモリ オブジェクトを作成できます。

True Shared Memory の例

提供されているコード サンプルは、次のとおりです。 NumPy 配列での True Shared Memory の使用は、一般的な使用例です。 add_one 関数は、(create_shared_block 関数で作成された) 共有メモリを基盤とする既存の NumPy 配列を利用して、配列全体をコピーせずに計算を実行します。最終的な配列の出力には更新された配列が表示され、サブプロセスで行われた変更が共有メモリに反映されていることを確認します。

結論

マルチプロセッシングを使用して複数のサブプロセス間で大量のデータを共有することは、固有の参照カウント メカニズムにより困難になる場合があります。ただし、True Shared Memory の出現により、この制限を克服し、並列化の利点を活用しながらデータの整合性を確保できます。

以上がPython でマルチプロセッシングを使用して複数のサブプロセス間でオブジェクトの大規模なリストを共有する場合、データの整合性をどのように確保できますか?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。