Python 中的共享内存多重处理会复制大型列表吗？

多处理中的共享内存：数据复制影响

Python 中的多处理允许多个进程同时处理共享数据。在大型数据结构中使用此功能时，了解共享内存的行为以优化资源利用率至关重要。

在提供的场景中，创建了三个大型列表（l1、l2 和 l3），每个列表包含位数组或整数数组，总共 16GB RAM。问题出现了：当使用 multiprocessing.Process() 启动 12 个子进程时，这些列表是为每个子进程复制还是共享？

Copy-on-Write 与 Reference计数

Linux 的写时复制方法通常会阻止数据复制，直到进行修改为止。然而，Python 中的引用计数可以改变这种行为。当子进程引用一个对象时，该对象的引用计数会增加。

在示例函数 someFunction() 中，每个子进程访问列表 l1、l2 和 l3 中的值，从而触发引用计数。这导致系统认为这些列表中的对象需要独立保存。因此，每个子流程都会完全复制它们。

禁用列表的引用计数

为了避免不必要的复制，一种可能的解决方案是禁用引用计数对于大型列表及其组成对象。这可以确保子进程不会增加引用计数，从而防止系统将它们视为需要保存的对象。

但是，需要注意的是，引用计数的目的是在对象被删除时释放内存。不再需要。通过禁用引用计数，您可能会在程序中引入内存泄漏或其他内存管理问题。有关修改引用计数行为的更多信息，请参阅 Python 文档。

其他注意事项

在您的特定场景中，子进程不会修改列表，仅访问他们的价值观。您可以探索不涉及共享列表的替代方法。例如，您可以将每个列表序列化为一个唯一的文件，并让子进程分别读取和处理它们。

结论

多处理中共享内存的行为可以对资源利用和计划效率具有重大影响。仔细考虑数据共享要求和引用计数的潜在影响对于优化代码至关重要。

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