共享記憶體如何優化大數據物件的多重處理？

多重處理中的共享記憶體物件：成本分析

多處理通常涉及建立多個進程來執行平行任務。當處理大型記憶體物件時，必須最大限度地減少與在這些進程之間複製和共享資料相關的開銷。本文探討如何使用共享記憶體高效地共享大型唯讀數組和任意 Python 物件。

利用 Copy-On-Write Fork()

大多數基於 UNIX 的作業系統都使用複製-on-write fork() 語意。這意味著當創建一個新進程時，它最初與父進程共享相同的記憶體空間。只要此共享記憶體中的資料不被修改，所有進程都可以存取它，而無需消耗額外的記憶體。

將陣列打包到共享記憶體中

對於大型隻讀取組，最有效的方法是使用 NumPy 或陣列將它們打包成有效的陣列結構。然後可以使用 multiprocessing.Array 將這些資料放置在共享記憶體中。透過將此共享數組傳遞給您的函數，您可以消除複製的需要，並為所有進程提供對資料的直接存取。

共享可寫對象

如果您需要可寫共享對象，您可以將需要採用某種形式的同步或鎖定來確保資料完整性。多處理提供兩個選項：

• 共享記憶體：適用於簡單值、陣列或 ctypes 物件。
• 管理器代理程式： A進程持有內存，而管理器則仲裁其他進程的存取。這種方法允許共享任意 Python 對象，但由於物件序列化和反序列化而帶來效能損失。

分析開銷

而寫時複製 fork() 通常會減少開銷，測試表明數組構造和使用多處理的函數執行之間存在顯著的時間差異。這表明雖然避免了數組複製，但可能還有其他因素導致開銷。開銷隨著數組大小的增加而增加，這表明潛在的與記憶體相關的低效率。

多處理的替代方案

如果多處理不能滿足您的特定需求，還有許多其他並行處理庫可用在Python中。每個庫都提供了自己的處理共享記憶體的方法，值得探索哪一個最適合您的應用程式。

以上是共享記憶體如何優化大數據物件的多重處理？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！