Wie wirken sich Referenzzählung und Copy-on-Write auf das Shared-Memory-Verhalten bei Python-Multiprocessing aus?

Gemeinsam genutzter Speicher in der Multiverarbeitung: Referenzzählung und Kopierverhalten verstehen

Bei der Verwendung von Multiverarbeitung treten erhebliche Bedenken hinsichtlich der Handhabung gemeinsam genutzter Daten auf. Stellen Sie sich zur Erläuterung ein Szenario vor, in dem ein Programm umfangreiche Datenstrukturen initialisiert, die viel Speicher beanspruchen, wie z. B. Bitarrays und Integer-Arrays. Um bestimmte Berechnungen durchzuführen, startet das Programm anschließend mehrere Unterprozesse, die Zugriff auf diese gemeinsam genutzten Datenstrukturen benötigen.

Es stellt sich die Frage: Wird jeder Unterprozess eine separate Kopie dieser großen Datenstrukturen erstellen, was dazu führt? ein ungerechtfertigter Overhead, oder teilen sie eine einzelne Kopie der Daten und schonen so Speicherressourcen?

Copy-on-Write und Referenzzählung in Linux

Linux verwendet eine „Copy-on-Write“-Strategie, die impliziert, dass Daten nur dann dupliziert werden, wenn ein Unterprozess versucht, sie zu ändern. Dieser Mechanismus eliminiert im Allgemeinen unnötige Duplikate und sorgt so für eine effiziente Speichernutzung. Hier kommt jedoch die Referenzzählung ins Spiel. Jedes Objekt in Python verfügt über einen Referenzzähler, der die Anzahl der Unterprozesse darstellt, die derzeit auf das Objekt verweisen.

Beim Zugriff auf ein Objekt erhöht das Betriebssystem seinen Referenzzähler. Wenn umgekehrt ein Unterprozess einen Verweis auf ein Objekt beendet oder freigibt, wird der Verweiszähler dekrementiert. Wenn der Referenzzähler Null erreicht, gibt das Betriebssystem den diesem Objekt zugewiesenen Speicher frei.

Kopieren von Objekten während der Mehrfachverarbeitung

Leider ist es nicht nur das Kopieren -Write-Mechanismus, der bestimmt, ob Objekte während der Mehrfachverarbeitung dupliziert werden. Auch die Referenzzählung spielt eine entscheidende Rolle. Selbst wenn Linux Copy-on-Write verwendet, erhöht der Zugriff auf ein Objekt seinen Referenzzähler, was das Kopieren des Objekts auslösen kann, wenn sein Referenzzähler einen vom Betriebssystem festgelegten Schwellenwert überschreitet.

Zur Veranschaulichung Um dieses Verhalten zu erkennen, betrachten Sie das folgende Beispiel. Angenommen, Sie definieren eine Funktion, die Werte aus drei Listen (Bitarray, Array 1 und Array 2) liest und das Ergebnis an den übergeordneten Prozess zurückgibt. Obwohl die Funktion die Listen selbst nicht ändert, wird der Referenzzähler jeder Liste erhöht, wenn die Funktion in einem Unterprozess aufgerufen wird. Diese Erhöhung der Referenzanzahl reicht aus, um das Kopieren der gesamten Listen für jeden Unterprozess auszulösen.

Unnötiges Kopieren verhindern

Um das unbeabsichtigte Kopieren gemeinsam genutzter Datenstrukturen zu vermeiden, könnte die Deaktivierung der Referenzzählung für bestimmte Objekte eine Option sein. Dieser Ansatz ist jedoch aus mehreren Gründen nicht ratsam. Erstens ist die Referenzzählung ein integraler Bestandteil der Speicherverwaltung von Python, und ihre Deaktivierung kann zu Speicherverlusten und anderen Problemen führen. Zweitens müssen Unterprozesse in bestimmten Szenarien möglicherweise ihre lokale Kopie der Daten ändern. In diesem Fall ist die Referenzzählung von entscheidender Bedeutung, um Änderungen zu synchronisieren.

Alternative Lösungen

Anstatt die Referenzzählung zu deaktivieren, sollten Sie die Verwendung von Shared-Memory-Objekten in Betracht ziehen, die einen dedizierten Mechanismus für die gemeinsame Nutzung von Daten zwischen mehreren Prozessen bieten, ohne die zugrunde liegenden Daten zu duplizieren. Python bietet eine Bibliothek namens „multiprocessing.shared_memory“, die die Erstellung und Bearbeitung von Shared-Memory-Objekten ermöglicht.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Copy-on-Write-Strategie von Linux zwar darauf abzielt, die Speichernutzung während der Multiverarbeitung zu optimieren, dies jedoch unbedingt berücksichtigt werden muss die Auswirkung der Referenzzählung beim Umgang mit großen Datenstrukturen. Der Einsatz von Shared-Memory-Objekten kann dieses Problem effektiv lösen und eine effiziente Speichernutzung und optimale Leistung gewährleisten.

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