Wie können Sie die Datenintegrität sicherstellen, wenn Sie große Listen von Objekten über mehrere Unterprozesse hinweg mit Multiprocessing in Python teilen?

Gemeinsamer Speicher in Multiprocessing

Multiprocessing in Python ermöglicht es Ihnen, mehrere Prozesse zu erstellen, die gleichzeitig ausgeführt werden, wodurch Sie mehrere Kerne nutzen und die Leistung verbessern können. Allerdings kann die gemeinsame Nutzung großer Datenmengen zwischen Prozessen ein Problem darstellen. Hier diskutieren wir das Verhalten von Shared Memory, wenn Multiprocessing zur Verarbeitung großer Listen verschiedener Objekte verwendet wird.

Überblick über Shared Memory

Im Allgemeinen verwendet Python die COW-Semantik (Copy-on-Write). bei der Erstellung neuer Prozesse. Das bedeutet, dass ein neuer Prozess beim Erstellen denselben Speicher mit dem übergeordneten Prozess teilt. Alle von einem der Prozesse vorgenommenen Änderungen erstellen eine neue Kopie des betroffenen Speicherbereichs. Durch den Zugriff auf ein gemeinsam genutztes Objekt wird jedoch dessen Referenzanzahl erhöht, was Bedenken hinsichtlich der Möglichkeit aufwirft, dass Speicher aufgrund der Referenzzählung kopiert wird.

Auswirkungen der Referenzzählung auf die Datenübertragung

Im bereitgestellten Beispiel Wenn drei große Listen mit Bitarrays und Integer-Arrays von mehreren Unterprozessen gemeinsam genutzt werden, kann der Referenzzählmechanismus tatsächlich dazu führen, dass die gesamten Objekte kopiert werden. Dies liegt daran, dass die Funktion someFunction auf jede Liste zugreift und deren Referenzanzahl erhöht. Da die Listen groß sind, erhöht sich die Speichernutzung mit jedem Unterprozess erheblich.

Sicherung der Datenintegrität mit Shared Memory

Um unnötige Duplikate gemeinsam genutzter Daten zu verhindern, wie in diesem Fall bei den großen Listen , müssen Sie einen Mechanismus entwickeln, um die Referenzzählung für diese Listen und ihre konstituierenden Objekte zu deaktivieren. In der Python-Dokumentation wird jedoch davon abgeraten, die Referenzzählung zu ändern, da sie ein grundlegender Bestandteil des Speicherverwaltungssystems von Python ist.

Alternative Lösung für Shared Memory

Eine mögliche Lösung, um die Datenintegrität bei der gemeinsamen Nutzung sicherzustellen zwischen Unterprozessen besteht darin, True Shared Memory zu verwenden. True Shared Memory wurde in Python Version 3.8 eingeführt und ermöglicht Ihnen die Erstellung von Shared-Memory-Objekten, auf die von allen Unterprozessen direkt zugegriffen werden kann, ohne dass die Daten dupliziert werden müssen.

Beispiel für True Shared Memory

Das bereitgestellte Codebeispiel zeigt dies die Verwendung von True Shared Memory mit NumPy-Arrays, ein häufiger Anwendungsfall. Die Funktion „add_one“ nutzt ein vorhandenes NumPy-Array, das durch gemeinsam genutzten Speicher unterstützt wird (erstellt in der Funktion „create_shared_block“), um Berechnungen durchzuführen, ohne das gesamte Array zu kopieren. Der endgültige Array-Ausdruck zeigt das aktualisierte Array und überprüft, ob in den Unterprozessen vorgenommene Änderungen im gemeinsam genutzten Speicher widergespiegelt werden.

Fazit

Der Austausch großer Datenmengen zwischen mehreren Unterprozessen mithilfe von Multiprocessing kann aufgrund des inhärenten Referenzzählmechanismus eine Herausforderung darstellen. Mit der Einführung von True Shared Memory können Sie diese Einschränkung jedoch überwinden und die Datenintegrität sicherstellen und gleichzeitig die Vorteile der Parallelisierung nutzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können Sie die Datenintegrität sicherstellen, wenn Sie große Listen von Objekten über mehrere Unterprozesse hinweg mit Multiprocessing in Python teilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!