Python의 공유 메모리 다중 처리에서 큰 목록이 복사됩니까?

다중 처리의 공유 메모리: 데이터 복사의 의미

Python의 다중 처리를 사용하면 여러 프로세스가 공유 데이터에 대해 동시에 작업할 수 있습니다. 대규모 데이터 구조에서 이 기능을 사용하는 경우 리소스 활용을 최적화하기 위해 공유 메모리의 동작을 이해하는 것이 중요합니다.

제공된 시나리오에서는 세 개의 큰 목록(l1, l2 및 l3)이 생성되며 각각 비트 배열 또는 정수 배열을 포함하며 총 16GB RAM입니다. 문제는 다음과 같습니다. multiprocessing.Process()를 사용하여 12개의 하위 프로세스가 시작되면 이러한 목록이 각 하위 프로세스에 대해 복사됩니까, 아니면 공유됩니까?

기록 시 복사 및 참조 계산

Linux의 기록 중 복사 접근 방식은 일반적으로 수정이 이루어질 때까지 데이터 복사를 방지합니다. 그러나 Python의 참조 계산은 이 동작을 변경할 수 있습니다. 하위 프로세스가 객체를 참조하면 해당 객체의 참조 횟수가 증가합니다.

예제 함수 someFunction()에서 각 하위 프로세스는 목록 l1, l2 및 l3의 값에 액세스하여 참조 횟수. 이로 인해 시스템은 이 목록의 개체가 독립적으로 보존되어야 한다고 믿게 됩니다. 결과적으로 각 하위 프로세스에 대해 전체가 복사됩니다.

목록에 대한 참조 계산 비활성화

불필요한 복사를 방지하기 위한 한 가지 가능한 해결책은 참조 계산을 비활성화하는 것입니다. 큰 목록과 해당 구성 개체의 경우. 이렇게 하면 하위 프로세스가 참조 카운트를 증가시키지 않아 시스템이 해당 프로세스를 보존이 필요한 개체로 간주하지 않게 됩니다.

그러나 참조 카운팅은 개체가 메모리 할당을 취소하는 목적으로 사용된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 더 이상 필요하지 않습니다. 참조 계산을 비활성화하면 프로그램에 메모리 누수나 기타 메모리 관리 문제가 발생할 수 있습니다. 참조 계산 동작 수정에 대한 자세한 내용은 Python 설명서를 참조하세요.

기타 고려 사항

특정 시나리오에서 하위 프로세스는 목록을 수정하지 않고 액세스만 수행합니다. 그들의 가치. 공유 목록을 포함하지 않는 대체 접근 방식을 탐색할 수 있습니다. 예를 들어, 각 목록을 고유한 파일로 직렬화하고 하위 프로세스가 이를 별도로 읽고 처리하도록 할 수 있습니다.

결론

다중 처리에서 공유 메모리의 동작은 다음과 같습니다. 자원 활용과 프로그램 효율성에 중요한 영향을 미칩니다. 코드를 최적화하려면 데이터 공유 요구 사항과 참조 계산의 잠재적 영향을 신중하게 고려하는 것이 중요합니다.

위 내용은 Python의 공유 메모리 다중 처리에서 큰 목록이 복사됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!