참조 계산 및 쓰기 시 복사는 Python 다중 처리의 공유 메모리 동작에 어떤 영향을 줍니까?

다중 처리의 공유 메모리: 참조 계산 및 복사 동작 이해

다중 처리를 활용하는 경우 공유 데이터 처리와 관련하여 심각한 문제가 발생합니다. 자세히 설명하기 위해 프로그램이 비트 배열 및 정수 배열과 같이 막대한 양의 메모리를 소비하는 광범위한 데이터 구조를 초기화하는 시나리오를 고려하십시오. 그 후 특정 계산을 수행하기 위해 프로그램은 이러한 공유 데이터 구조에 액세스해야 하는 여러 하위 프로세스를 시작합니다.

질문이 생깁니다. 각 하위 프로세스가 이러한 대규모 데이터 구조의 별도 복사본을 생성하여 아니면 단일 데이터 복사본을 공유하여 메모리 리소스를 보존하게 될까요?

Linux의 쓰기 시 복사 및 참조 계산

Linux는 하위 프로세스가 데이터를 수정하려고 시도할 때만 데이터가 복제됨을 의미하는 "기록 중 복사" 전략입니다. 이 메커니즘은 일반적으로 불필요한 중복을 제거하여 효율적인 메모리 활용을 보장합니다. 그러나 여기서는 참조 카운팅이 작동합니다. Python의 모든 객체에는 현재 객체를 참조하고 있는 하위 프로세스의 수를 나타내는 참조 카운트가 있습니다.

객체에 액세스할 때 운영 체제는 해당 참조 카운트를 증가시킵니다. 반대로, 하위 프로세스가 개체에 대한 참조를 종료하거나 해제하면 참조 횟수가 감소합니다. 참조 횟수가 0에 도달하면 운영 체제는 해당 객체에 할당된 메모리를 할당 해제합니다.

다중 처리 중 객체 복사

안타깝게도 이는 복사에만 국한되는 것이 아닙니다. - 다중 처리 중에 개체가 중복되는지 여부를 결정하는 쓰기 메커니즘입니다. 참조 카운팅도 중요한 역할을 합니다. Linux에서 쓰기 중 복사를 사용하더라도 개체에 액세스하면 참조 개수가 증가하므로 참조 개수가 운영 체제에서 설정한 임계값을 초과하는 경우 개체 복사가 트리거될 수 있습니다.

설명하기 위해 이 동작에 대해 다음 예를 고려하십시오. 세 개의 목록(비트 배열, 배열 1, 배열 2)에서 값을 읽고 그 결과를 상위 프로세스에 반환하는 함수를 정의한다고 가정해 보겠습니다. 함수가 목록 자체를 수정하지는 않지만 하위 프로세스에서 함수가 호출되면 각 목록의 참조 횟수가 증가합니다. 이러한 참조 횟수의 증가는 각 하위 프로세스에 대한 전체 목록의 복사를 트리거하기에 충분합니다.

불필요한 복사 방지

공유 데이터 구조의 의도하지 않은 복사를 방지하려면 특정 개체에 대한 참조 계산을 비활성화하는 것이 좋습니다. 그러나 이 접근 방식은 여러 가지 이유로 권장되지 않습니다. 첫째, 참조 계산은 Python 메모리 관리의 필수적인 부분이며 이를 비활성화하면 메모리 누수 및 기타 문제가 발생할 수 있습니다. 둘째, 특정 시나리오에서는 하위 프로세스가 데이터의 로컬 복사본을 수정해야 할 수 있으며, 이 경우 참조 카운팅은 변경 사항을 동기화하는 데 중요합니다.

대체 솔루션

참조 카운팅을 비활성화하는 대신 기본 데이터를 복제하지 않고 여러 프로세스 간에 데이터를 공유하기 위한 전용 메커니즘을 제공하는 공유 메모리 개체를 활용하는 것이 좋습니다. Python은 공유 메모리 개체를 생성하고 조작할 수 있는 "multiprocessing.shared_memory"라는 라이브러리를 제공합니다.

요약하자면 Linux의 쓰기 시 복사 전략은 다중 처리 중에 메모리 사용을 최적화하는 것을 목표로 하지만 다음 사항을 고려해야 합니다. 대규모 데이터 구조를 다룰 때 참조 카운팅의 영향. 공유 메모리 개체를 사용하면 이 문제를 효과적으로 해결하여 효율적인 메모리 활용과 최적의 성능을 보장할 수 있습니다.

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