只读数据在多处理环境中共享或复制吗？

在多处理中共享只读数据：复制还是共享？

在多处理环境中，数据共享对于性能优化至关重要。出现一个常见问题：只读数据是否在不同进程之间共享或复制？

提供的代码片段强调了有关将大型全局数组 (glbl_array) 传递到多处理池中的多个工作进程的问题。如果数组被共享或复制，就会出现问题，可能会导致大量内存开销。

使用 Numpy 和共享内存进行数据共享

确保共享访问为只读data，答案中提到的一种方法是利用多处理的共享内存以及 Numpy。操作方法如下：

<code class="python">import multiprocessing
import ctypes
import numpy as np

shared_array_base = multiprocessing.Array(ctypes.c_double, 10*10)
shared_array = np.ctypeslib.as_array(shared_array_base.get_obj())
shared_array = shared_array.reshape(10, 10)</code>

此代码使用多处理包创建共享内存对象 (shared_array_base)，并将其转换为 Numpy 数组 (shared_array)。后续在工作进程中使用shared_array将会对共享内存进行操作，避免不必要的数据复制。

Linux中的Copy-on-Write语义

另外，值得注意的是Linux 在 fork() 上使用写时复制语义。这意味着即使不使用显式共享内存技术，只读数据也只会在修改时才会被复制。因此，只要数组保持不变，它就会被共享，而不会产生任何复制开销。

结论

多处理中只读数据是共享还是复制取决于具体实施。将 Numpy 与共享内存结合使用提供了一种确保数据共享的可靠方法，而 Linux 的写时复制语义也可能有助于避免不必要的复制。通过仔细考虑这些因素，程序员可以优化其多处理应用程序以实现高效的数据共享。

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