如何在多处理中有效共享大型内存数组？

多处理中的共享内存对象

在多处理架构中使用大型内存数组时，通常会面临内存消耗的问题。将这些数组复制到多个进程中的效率可能非常低。

只读共享数组

对于只读内存数组，例如 NumPy 数组，复制Unix 等操作系统中存在的 -on-write fork() 语义提供了一个解决方案。如果数组在其整个生命周期内保持不变，则可以在子进程之间共享它，而无需额外的内存分配。无需在代码中进行任何特定修改即可实现此目的。

大型数组的有效方法

对于大型数组，一种有效的方法是将它们打包到结构化数组中（例如NumPy数组），将它们存储在共享内存中，用multiprocessing.Array包装它们，并将它们传递给所需的函数。这种方法最大限度地减少了内存开销。

可写共享对象

在可写共享对象必不可少的情况下，同步或锁定机制就变得必要。多处理提供两个选项：共享内存（适用于简单值、数组或 ctypes）或 Manager 代理。 Manager 代理授予一个进程对内存的所有权，而其他进程则通过仲裁来访问它。

共享内存注意事项

Manager 代理方法可容纳任意 Python 对象，但可能会遇到由于序列化和反序列化开销而导致性能下降。重要的是要承认，即使使用写时复制 fork()，仍然可能存在一些与共享内存操作相关的开销。

替代库

超越多处理Python 中提供了大量并行处理库和方法。如果您的需求超出了多处理的能力，那么探索替代库可能会有所帮助。

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