다양한 운영 체제에서 동기화된 변수의 다양한 동작

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• Python 동기화 변수 값은 전역 컨텍스트에서 변경되지 않습니다
• 메인 프로세스에서는 동기화된 값이 수정되지 않습니다
• 프로세스 간 동기화된 값은 공유되지 않습니다

Python의 다중 처리 라이브러리에는 서로 다른 프로세스 간에 데이터를 공유하는 데 사용되는 래퍼 유형인 multiprocessing.sharedctypes.synchronized가 있습니다. 기본적으로 재진입 잠금 RLock은 데이터 일관성을 유지하는 데 사용됩니다. 이번에 Python을 다시 배우기 전에는 Python 3.6을 사용하고 있었습니다. 당시에는 mp 라이브러리에 대한 피상적인 지식을 사용했지만 다양한 운영 체제에서 다중 프로세스 프로그램의 다양한 동작과 그에 따른 영향을 깊이 고려하지 않았습니다.

이번 공부를 하다가 문제에 부딪혔습니다. macOS 시스템에서 Python 3.12를 사용하여 전역 컨텍스트에서 multiprocessing.sharedctypes.Value 변수를 생성할 때 새 프로세스에서 이 변수에 액세스하면 해당 값이 동기화되지 않습니다. 서로 다른 프로세스 간에 유지됩니다. Eric Greene 선생님과 논의한 결과 Python 3.8부터 다양한 운영 체제에서 새로운 프로세스를 생성하는 방법이 변경되었다는 사실을 발견했습니다.

• Linux 시스템은 항상 포크를 사용하여 새로운 프로세스를 생성합니다. 포크 중에는 상위 프로세스의 모든 리소스가 하위 프로세스에 상속되므로 상위 프로세스에 전역적으로 정의된 동기화 변수를 하위 프로세스에서도 액세스할 수 있으므로 데이터 일관성이 유지됩니다.
• Windows 시스템은 항상 멀티 프로세싱을 구현하기 위해 새로운 Python 인터프리터 프로세스를 생성하는 방법인 스폰(spawn)을 사용합니다. Python을 "더 많이 여는 것"과 동일하므로 오버헤드가 더 많고 효율성이 떨어지지만 이는 Windows 시스템 자체의 한계입니다. 이 경우 하위 프로세스 는 새 프로세스를 시작하기 위해 상위 프로세스 의 run() 메서드에 필요한 리소스만 상속합니다.
• Python 3.8 이전에는 macOS 시스템에서 포크를 사용한 후 스폰으로 변경하여 일부 다중 프로세스 동작이 변경되었습니다. (macOS는 여전히 포크를 사용하도록 설정할 수 있지만 Python은 공식적으로 권장되지 않습니다)

제 예에서는 동기화된 변수가 상위 프로세스에서 전역적으로 선언되기 때문에 Windows 및 macOS 시스템의 하위 프로세스에서 상속되지 않으므로 Linux 시스템의 프로세스마다 값이 다릅니다. , 상위 프로세스의 모든 리소스가 상속되므로 하위 프로세스가 해당 값을 변경할 수 있습니다.

이로 인해 내가 본 현상이 발생했습니다. macOS에서 내 코드의 전역 동기화 변수는 변경되지 않았지만 다른 사람의 Linux 시스템은 정상적으로 실행되었으며 변수는 모든 프로세스에서 동기화되었습니다.

참고자료:

• https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#contexts-and-start-methods
• https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#multiprocessing.sharedctypes.synchronized

위 내용은 다양한 운영 체제에서 동기화된 변수의 다양한 동작의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!