在 Python 中使用多重处理跨多个子进程共享大量对象时，如何确保数据完整性？

多处理中的共享内存

Python 中的多处理允许您创建并发运行的多个进程，使您能够利用多个核心并提高性能。然而，在进程之间共享大量数据可能是一个问题。在这里，我们讨论使用多处理处理不同对象的大型列表时共享内存的行为。

共享内存概述

一般来说，Python 使用写时复制 (COW) 语义创建新流程时。这意味着当创建新进程时，它与父进程共享相同的内存。任一进程所做的任何修改都会创建受影响内存区域的新副本。但是，访问共享对象会增加其引用计数，从而引起人们对由于引用计数而导致内存被复制的可能性的担忧。

引用计数对数据传输的影响

在提供的示例中，当三个包含位数组和整数数组的大列表在多个子进程之间共享时，引用计数机制确实可以导致整个对象被复制。这是因为函数 someFunction 访问每个列表，从而增加其引用计数。由于列表很大，因此每个子进程的内存使用量都会显着增加。

通过共享内存确保数据完整性

为了防止不必要的共享数据重复，例如本例中的大型列表，您需要设计一种机制来禁用这些列表及其组成对象的引用计数。但是，Python 文档建议不要修改引用计数，因为它是 Python 内存管理系统的基本组成部分。

共享内存的替代解决方案

共享内存时确保数据完整性的可能解决方案子进程之间是使用True Shared Memory。在 Python 3.8 版本中引入，真正的共享内存允许您创建可从所有子进程直接访问的共享内存对象，而无需复制数据。

真正共享内存的示例

提供的代码示例演示了将 True Shared Memory 与 NumPy 数组一起使用，这是一个常见的用例。 add_one 函数利用共享内存（在 create_shared_block 函数中创建）支持的现有 NumPy 数组来执行计算，而无需复制整个数组。最终数组打印输出显示更新后的数组，验证子进程中所做的更改是否反映在共享内存中。

结论

由于固有的引用计数机制，使用多处理在多个子进程之间共享大量数据可能具有挑战性。然而，随着真正共享内存的出现，您可以克服这一限制并确保数据完整性，同时利用并行化的优势。

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