読み取り専用データはマルチプロセッシング環境で共有またはコピーされますか?

マルチプロセッシングでの読み取り専用データの共有: コピーまたは共有?

マルチプロセッシング環境では、データの共有はパフォーマンスの最適化に不可欠です。よくある質問: 読み取り専用データは異なるプロセス間で共有またはコピーされますか?

提供されたコード スニペットは、マルチプロセッシング プール内の複数のワーカー プロセスに渡される大規模なグローバル配列 (glbl_array) に関する懸念を強調しています。配列が共有またはコピーされている場合に問題が発生し、重大なメモリ オーバーヘッドが発生する可能性があります。

データ共有に Numpy と共有メモリを使用する

読み取り専用への共有アクセスを確保するにはデータの場合、回答で言及されているアプローチの 1 つは、Numpy とともにマルチプロセッシングからの共有メモリを利用することです。

<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>

このコードは、マルチプロセッシング パッケージを使用して共有メモリ オブジェクト (shared_array_base) を作成し、それを Numpy 配列 (shared_array) に変換します。その後、ワーカー プロセスでshared_arrayを使用すると、共有メモリ上で動作し、不必要なデータのコピーが回避されます。

Linuxのコピーオンライト セマンティクス

さらに、注目に値します。 Linux は fork() でコピーオンライト セマンティクスを利用します。これは、明示的な共有メモリ技術を使用しなくても、読み取り専用データは変更された場合にのみコピーされることを意味します。したがって、配列が変更されていない限り、コピーのオーバーヘッドを発生させることなく共有されます。

結論

マルチプロセスで読み取り専用データが共有されるかコピーされるかは、次の条件によって決まります。具体的な実装。共有メモリで Numpy を使用すると、データ共有を確実にする信頼性の高い方法が提供されます。また、Linux のコピーオンライト セマンティクスは、不必要なコピーの回避にも貢献する可能性があります。これらの要素を慎重に考慮することで、プログラマはマルチプロセッシング アプリケーションを最適化し、効率的なデータ共有を実現できます。

以上が読み取り専用データはマルチプロセッシング環境で共有またはコピーされますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。