Comment la mémoire partagée peut-elle optimiser le multitraitement pour les objets de données volumineux ?

Objets de mémoire partagée dans le multitraitement : analyse des coûts

Le multitraitement implique souvent la création de plusieurs processus pour effectuer des tâches parallèles. Lors du traitement d'objets volumineux en mémoire, il devient essentiel de minimiser la surcharge associée à la copie et au partage de données entre ces processus. Cet article explique comment partager efficacement de grands tableaux en lecture seule et des objets Python arbitraires à l'aide de la mémoire partagée.

Utilisation de Copy-On-Write Fork()

La plupart des systèmes d'exploitation basés sur Unix utilisent la copie -on-write fork() sémantique. Cela signifie que lorsqu'un nouveau processus est créé, il partage initialement le même espace mémoire que le processus parent. Tant que les données de cette mémoire partagée ne sont pas modifiées, elles restent accessibles à tous les processus sans consommer de mémoire supplémentaire.

Emballage des tableaux dans la mémoire partagée

Pour les grands tableaux en lecture seule, le L'approche la plus efficace consiste à les regrouper dans une structure de tableau efficace à l'aide de NumPy ou d'un tableau. Ces données peuvent ensuite être placées dans la mémoire partagée à l'aide de multiprocessing.Array. En transmettant ce tableau partagé à vos fonctions, vous éliminez le besoin de copie et fournissez à tous les processus un accès direct aux données.

Partage d'objets inscriptibles

Si vous avez besoin d'un objet partagé inscriptible, vous devra utiliser une certaine forme de synchronisation ou de verrouillage pour garantir l’intégrité des données. Le multitraitement offre deux options :

• Mémoire partagée : Convient aux valeurs simples, aux tableaux ou aux objets ctypes.
• Manager Proxy : A le processus détient la mémoire tandis qu'un gestionnaire arbitre l'accès des autres processus. Cette approche permet de partager des objets Python arbitraires, mais s'accompagne d'une pénalité de performances en raison de la sérialisation et de la désérialisation des objets.

Analyse des frais généraux

Alors que la copie sur écriture fork() réduit généralement les frais généraux , les tests ont montré une différence de temps significative entre la construction d'un tableau et l'exécution de fonctions à l'aide du multitraitement. Cela suggère que même si la copie de tableau est évitée, d'autres facteurs peuvent contribuer à la surcharge. La surcharge augmente avec la taille du tableau, indiquant des inefficacités potentielles liées à la mémoire.

Alternatives au multitraitement

Si le multitraitement ne répond pas à vos besoins spécifiques, il existe de nombreuses autres bibliothèques de traitement parallèle disponibles en Python. Chaque bibliothèque propose sa propre approche de la gestion de la mémoire partagée, et il vaut la peine d'explorer celle qui convient le mieux à votre application.

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!