Linux のコピーオンライト メカニズムを考慮すると、Python の参照カウントはマルチプロセッシングの共有メモリにどのような影響を及ぼしますか?

マルチプロセッシングにおける共有メモリ: コピーオンライトと参照カウントの解明

背景

マルチプロセッシングの世界では、プロセス間でデータを共有することによって、複数のプロセスが同じ物理メモリにアクセスするのか、それともそのコピーを処理するのかという重要な問題が生じます。 Linux のコピーオンライトと参照カウントの概念は、このようなプロセスのメモリ使用量を決定する際に重要な役割を果たします。

問題の概要

マルチプロセッシング シナリオの場合の場合、3 つの大きなリスト (1 つは bitarray を含み、もう 1 つは整数の配列を含む) がサブプロセス間で共有されるのか、それともサブプロセスごとにコピーされるのかという疑問が生じます。サブプロセスはリストへの読み取りアクセスのみを必要としますが、データ構造のサイズが大きいため、メモリ消費に関する懸念が生じます。

Linux のコピーオンライト

Linux はコピーオンライトのメモリ最適化を利用しています。通常、オブジェクトのコピーを作成する場合、新しいコピーは元のコピーと同じ物理メモリ ページを共有します。これらのページの 1 つに加えられた変更はすべて、まず新しい専用ページにコピーされ、その後の変更は 1 つのエンティティのみに影響します。この最適化により、メモリ使用量と潜在的なデータ破損が削減されます。

参照カウント

Python では、各オブジェクトには参照カウントがあり、それを参照する変数の数が追跡されます。参照カウントがゼロになると、オブジェクトはガベージ コレクターによって削除されます。

ただし、マルチプロセスの場合、各サブプロセスは共有リストを参照する独自の変数を作成し、実質的に参照カウントを増やします。これにより、サブプロセスごとにリスト全体がコピーされ、メモリ使用率が大幅に増加する可能性があります。

難題

Linux のコピーオンライト メカニズムにもかかわらず、よくある誤解は、リストがサブプロセス間で共有されるということです。ただし、Python の参照カウントでは、オブジェクト全体がコピーされる可能性があります。

解決策: Python 3.8.0 による共有メモリ

ありがたいことに、Python バージョン 3.8.0 「真の」共有メモリを導入し、コピーを必要とせずに複数のプロセスから見えるメモリを作成するメカニズムを提供しました。 multiprocessing.shared_memory モジュールを使用すると、開発者は共有メモリ ブロックを割り当て、これらのブロックを基盤とする NumPy 配列を作成できるため、プロセス間での効率的なデータ共有が可能になります。

結論

マルチプロセッシングのシナリオでは、コピーオンライトと参照カウントの相互作用を理解することが重要です。 Linux はメモリ使用量を最適化しますが、参照カウントにより過剰なコピーが発生する可能性があります。大規模なデータ構造の場合、Python 3.8.0 で導入された「真の」共有メモリを使用すると、コピーのオーバーヘッドなしで効率的なデータ共有のための信頼できるソリューションが提供されます。

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