Les données en lecture seule sont-elles partagées ou copiées dans des environnements multitraitements ?

Partage de données en lecture seule en multitraitement : copie ou partage ?

Dans les environnements multitraitements, le partage de données est crucial pour l'optimisation des performances. Une question courante se pose : les données en lecture seule sont-elles partagées ou copiées entre différents processus ?

L'extrait de code fourni met en évidence une préoccupation concernant un grand tableau global (glbl_array) transmis à plusieurs processus de travail au sein d'un pool multitraitement. La question se pose de savoir si le tableau est partagé ou copié, ce qui pourrait entraîner une surcharge de mémoire importante.

Utiliser Numpy et la mémoire partagée pour le partage de données

Pour garantir un accès partagé en lecture seule données, une approche mentionnée dans la réponse consiste à utiliser la mémoire partagée du multitraitement avec Numpy. Voici comment :

<code class="python">import multiprocessing
import ctypes
import numpy as np

shared_array_base = multiprocessing.Array(ctypes.c_double, 10*10)
shared_array = np.ctypeslib.as_array(shared_array_base.get_obj())
shared_array = shared_array.reshape(10, 10)</code>

Ce code crée un objet de mémoire partagée (shared_array_base) à l'aide du package multiprocessing et le convertit en un tableau Numpy (shared_array). L'utilisation ultérieure de shared_array dans les processus de travail fonctionnera sur la mémoire partagée, évitant ainsi la copie inutile des données.

Sémantique de copie sur écriture sous Linux

De plus, il convient de le noter que Linux utilise la sémantique de copie sur écriture sur fork(). Cela implique que même sans utiliser de techniques explicites de mémoire partagée, les données en lecture seule ne seront copiées que lorsqu'elles seront modifiées. Par conséquent, tant que le tableau reste inchangé, il sera partagé sans entraîner de surcharge de copie.

Conclusion

Le fait que les données en lecture seule soient partagées ou copiées en multitraitement dépend de la mise en œuvre spécifique. L'utilisation de Numpy avec la mémoire partagée fournit une méthode fiable pour garantir le partage de données, tandis que la sémantique de copie sur écriture de Linux peut également contribuer à éviter les copies inutiles. En examinant attentivement ces facteurs, les programmeurs peuvent optimiser leurs applications multitraitements pour un partage efficace des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!