Adakah Senarai Besar akan Disalin dalam Multiprocessing Memori Dikongsi dalam Python?

Memori Dikongsi dalam Berbilang Pemprosesan: Implikasi Penyalinan Data

Pemprosesan berbilang dalam Python membenarkan berbilang proses berfungsi serentak pada data dikongsi. Apabila menggunakan ciri ini dengan struktur data yang besar, adalah penting untuk memahami gelagat memori dikongsi untuk mengoptimumkan penggunaan sumber.

Dalam senario yang disediakan, tiga senarai besar (l1, l2 dan l3) dicipta, setiap satu mengandungi bitarray atau tatasusunan integer, berjumlah 16GB RAM. Persoalannya timbul: apabila 12 subproses dimulakan menggunakan multiprocessing.Process(), adakah senarai ini akan disalin untuk setiap sub-proses, atau adakah ia akan dikongsi?

Copy-on-Write vs. Reference Mengira

Pendekatan copy-on-write Linux biasanya menghalang penyalinan data sehingga pengubahsuaian dibuat. Walau bagaimanapun, pengiraan rujukan dalam Python boleh mengubah tingkah laku ini. Apabila proses kanak-kanak merujuk objek, kiraan rujukan objek itu meningkat.

Dalam fungsi contoh anda someFunction(), setiap sub-proses mengakses nilai daripada senarai l1, l2 dan l3, mencetuskan peningkatan dalam kiraan rujukan. Ini menyebabkan sistem percaya bahawa objek dalam senarai ini perlu dipelihara secara bebas. Akibatnya, mereka disalin sepenuhnya untuk setiap sub-proses.

Melumpuhkan Pengiraan Rujukan untuk Senarai

Untuk mengelakkan penyalinan yang tidak perlu, satu penyelesaian yang berpotensi ialah melumpuhkan pengiraan rujukan untuk senarai besar dan objek konstituennya. Ini memastikan bahawa proses kanak-kanak tidak menambah kiraan rujukan, menghalang sistem daripada menganggapnya sebagai objek yang memerlukan pemeliharaan.

Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa pengiraan rujukan berfungsi untuk tujuan mendelokasi memori apabila objek berada tidak diperlukan lagi. Dengan melumpuhkan pengiraan rujukan, anda boleh memperkenalkan kebocoran memori atau isu pengurusan memori lain dalam program anda. Rujuk dokumentasi Python untuk mendapatkan maklumat lanjut tentang mengubah suai tingkah laku pengiraan rujukan.

Pertimbangan Lain

Dalam senario khusus anda, sub-proses tidak mengubah suai senarai, hanya akses nilai mereka. Anda boleh meneroka pendekatan alternatif yang tidak melibatkan senarai kongsi. Sebagai contoh, anda boleh menyusun setiap senarai ke dalam fail yang unik, dan minta subproses membaca dan memprosesnya secara berasingan.

Kesimpulan

Kelakuan memori dikongsi dalam pelbagai pemprosesan boleh mempunyai implikasi yang signifikan terhadap penggunaan sumber dan kecekapan program. Pertimbangan yang teliti terhadap keperluan perkongsian data dan potensi kesan pengiraan rujukan adalah penting untuk mengoptimumkan kod anda.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah Senarai Besar akan Disalin dalam Multiprocessing Memori Dikongsi dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!