参照カウントとコピーオンライトは、Python マルチプロセッシングにおける共有メモリの動作にどのような影響を与えますか?

マルチプロセッシングにおける共有メモリ: 参照カウントとコピー動作を理解する

マルチプロセッシングを利用する場合、共有データの処理に関して重大な懸念が生じます。さらに詳しく説明すると、ビット配列や整数配列など、大量のメモリを消費する広範なデータ構造をプログラムが初期化するシナリオを考えてみましょう。その後、特定の計算を実行するために、プログラムはこれらの共有データ構造へのアクセスを必要とする複数のサブプロセスを起動します。

疑問が生じます。各サブプロセスはこれらの大規模なデータ構造の個別のコピーを作成するので、不当なオーバーヘッドが発生しますか、それともデータの 1 つのコピーを共有して、メモリ リソースを維持しますか?

Linux でのコピーオンライトと参照カウント

Linux では、 「コピーオンライト」戦略は、サブプロセスがデータを変更しようとしたときにのみデータが複製されることを意味します。通常、このメカニズムにより不必要な重複が排除され、効率的なメモリ使用が確保されます。ただし、ここでは参照カウントが関係します。 Python のすべてのオブジェクトには参照カウントがあり、これは現在オブジェクトを参照しているサブプロセスの数を表します。

オブジェクトにアクセスすると、オペレーティング システムは参照カウントをインクリメントします。逆に、サブプロセスがオブジェクトへの参照を終了または解放すると、参照カウントはデクリメントされます。参照カウントがゼロになると、オペレーティング システムはそのオブジェクトに割り当てられたメモリの割り当てを解除します。

マルチプロセス中のオブジェクトのコピー

残念ながら、これはコピーオンだけではありません。 -マルチプロセス中にオブジェクトが複製されるかどうかを決定する書き込みメカニズム。参照カウントも重要な役割を果たします。 Linux がコピーオンライトを使用している場合でも、オブジェクトにアクセスすると参照カウントが増加します。これにより、オブジェクトの参照カウントがオペレーティング システムによって設定されたしきい値を超えると、オブジェクトのコピーがトリガーされる可能性があります。

この動作については、次の例を考えてみましょう。 3 つのリスト (bitarray、配列 1、および配列 2) から値を読み取り、結果を親プロセスに返す関数を定義するとします。この関数はリスト自体を変更しませんが、サブプロセスで関数が呼び出されるときに各リストの参照カウントが増加します。この参照カウントの増加は、各サブプロセスのリスト全体のコピーをトリガーするには十分です。

不必要なコピーの防止

共有データ構造の意図しないコピーを回避するには、特定のオブジェクトの参照カウントを無効にすることがオプションになる可能性があります。ただし、このアプローチはいくつかの理由からお勧めできません。まず、参照カウントは Python のメモリ管理に不可欠な部分であり、これを無効にするとメモリ リークやその他の問題が発生する可能性があります。次に、特定のシナリオでは、サブプロセスがデータのローカル コピーを変更する必要がある場合があります。その場合、変更を同期するには参照カウントが重要です。

代替ソリューション

参照カウントを無効にする代わりに、基礎となるデータを複製することなく複数のプロセス間でデータを共有する専用のメカニズムを提供する共有メモリ オブジェクトの利用を検討してください。 Python は、共有メモリ オブジェクトの作成と操作を可能にする「multiprocessing.shared_memory」というライブラリを提供しています。

要約すると、Linux のコピーオンライト戦略はマルチプロセッシング中のメモリ使用量を最適化することを目的としていますが、次のことを考慮することが不可欠です。大規模なデータ構造を扱う場合の参照カウントの影響。共有メモリ オブジェクトを採用すると、この問題に効果的に対処でき、効率的なメモリ利用と最適なパフォーマンスが保証されます。

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