Python 中的共享記憶體多重處理會複製大型清單嗎？

多重處理中的共享記憶體：資料複製影響

Python 中的多處理允許多個進程同時處理共享資料。在大型資料結構中使用此功能時，了解共享記憶體的行為以優化資源利用率至關重要。

在提供的場景中，創建了三個大型列表（l1、l2 和 l3），每個列表包含位數組或整數數組，總共 16GB RAM。問題出現了：當使用 multiprocessing.Process() 啟動 12 個子進程時，這些清單是為每個子進程複製還是共用？

Copy-on-Write 與 Reference計數

Linux 的寫時複製方法通常會阻止資料複製，直到進行修改為止。然而，Python 中的引用計數可以改變這種行為。當子進程引用一個物件時，該物件的參考計數會增加。

在範例函數 someFunction() 中，每個子程序存取清單 l1、l2 和 l3 中的值，從而觸發引用計數。這導致系統認為這些清單中的物件需要獨立保存。因此，每個子流程都會完全複製它們。

禁用清單的引用計數

為了避免不必要的複製，一種可能的解決方案是禁用引用計數對於大型清單及其組成物件。這可以確保子程序不會增加引用計數，從而防止系統將它們視為需要保存的物件。

但是，需要注意的是，引用計數的目的是在物件被刪除時釋放記憶體。不再需要。透過停用引用計數，您可能會在程式中引入記憶體洩漏或其他記憶體管理問題。有關修改引用計數行為的更多信息，請參閱 Python 文件。

其他注意事項

在您的特定場景中，子進程不會修改列表，僅訪問他們的價值觀。您可以探索不涉及共享清單的替代方法。例如，您可以將每個列表序列化為一個唯一的文件，並讓子程序分別讀取和處理它們。

結論

多重處理中共享記憶體的行為可以對資源利用和計畫效率有重大影響。仔細考慮資料共享要求和引用計數的潛在影響對於優化程式碼至關重要。

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