Adakah Data Baca Sahaja Dikongsi atau Disalin dalam Persekitaran Berbilang Pemprosesan?

Berkongsi Data Baca Sahaja dalam Berbilang Pemprosesan: Menyalin atau Berkongsi?

Dalam persekitaran berbilang pemprosesan, perkongsian data adalah penting untuk pengoptimuman prestasi. Soalan biasa timbul: adakah data baca sahaja dikongsi atau disalin merentas proses yang berbeza?

Coretan kod yang disediakan menyerlahkan kebimbangan mengenai tatasusunan global yang besar (glbl_array) yang dihantar kepada berbilang proses pekerja dalam kumpulan berbilang pemprosesan. Persoalan timbul jika tatasusunan dikongsi atau disalin, berpotensi membawa kepada overhed memori yang ketara.

Menggunakan Memori Numpy dan Dikongsi untuk Perkongsian Data

Untuk memastikan akses dikongsi kepada baca sahaja data, satu pendekatan yang disebutkan dalam jawapannya ialah menggunakan memori bersama daripada multiprocessing bersama Numpy. Begini caranya:

<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>

Kod ini mencipta objek memori kongsi (shared_array_base) menggunakan pakej berbilang pemprosesan dan menukarkannya kepada tatasusunan Numpy (shared_array). Penggunaan shared_array yang seterusnya dalam proses pekerja akan beroperasi pada memori yang dikongsi, mengelakkan penyalinan data yang tidak diperlukan.

Semantik Salin atas-Tulis dalam Linux

Selain itu, perlu diberi perhatian bahawa Linux menggunakan semantik copy-on-write pada fork(). Ini menunjukkan bahawa walaupun tanpa menggunakan teknik ingatan kongsi eksplisit, data baca sahaja hanya akan disalin apabila ia diubah suai. Oleh itu, selagi tatasusunan kekal tidak berubah, ia akan dikongsi tanpa menanggung sebarang overhed penyalinan.

Kesimpulan

Sama ada data baca sahaja dikongsi atau disalin dalam berbilang pemprosesan bergantung pada pelaksanaan tertentu. Menggunakan Numpy dengan memori yang dikongsi menyediakan kaedah yang boleh dipercayai untuk memastikan perkongsian data, manakala semantik salin atas tulis Linux juga mungkin menyumbang kepada mengelakkan penyalinan yang tidak perlu. Dengan mempertimbangkan faktor-faktor ini dengan teliti, pengaturcara boleh mengoptimumkan aplikasi berbilang pemprosesan mereka untuk perkongsian data yang cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah Data Baca Sahaja Dikongsi atau Disalin dalam Persekitaran Berbilang Pemprosesan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!