Bagaimanakah pengiraan rujukan dan salin atas tulis mempengaruhi tingkah laku memori yang dikongsi dalam pemproses berbilang Python?

Memori Dikongsi dalam Berbilang Pemprosesan: Memahami Kelakuan Mengira Rujukan dan Menyalin

Apabila menggunakan berbilang pemprosesan, kebimbangan yang ketara timbul mengenai pengendalian data yang dikongsi. Untuk menghuraikan, pertimbangkan senario di mana program memulakan struktur data yang luas yang menggunakan sejumlah besar memori, seperti tatasusunan bitara dan integer. Selepas itu, untuk melakukan pengiraan tertentu, program melancarkan berbilang sub-proses yang memerlukan akses kepada struktur data dikongsi ini.

Timbul persoalan: adakah setiap sub-proses akan mencipta salinan berasingan bagi struktur data besar ini, yang membawa kepada overhed yang tidak wajar, atau adakah mereka akan berkongsi satu salinan data, dengan itu mengekalkan sumber memori?

Copy-on-Write dan Pengiraan Rujukan dalam Linux

Linux menggunakan strategi "salin atas tulis", yang membayangkan bahawa data hanya diduplikasi apabila sub-proses cuba mengubah suainya. Mekanisme ini secara amnya menghapuskan pertindihan yang tidak perlu, memastikan penggunaan memori yang cekap. Walau bagaimanapun, pengiraan rujukan digunakan di sini. Setiap objek dalam Python mempunyai kiraan rujukan, yang mewakili bilangan sub-proses yang sedang merujuk objek itu.

Apabila mengakses objek, sistem pengendalian menambah kiraan rujukannya. Sebaliknya, apabila sub-proses menamatkan atau mengeluarkan rujukan kepada objek, kiraan rujukan dikurangkan. Jika kiraan rujukan mencecah sifar, sistem pengendalian mendelokasikan memori yang diperuntukkan kepada objek itu.

Menyalin Objek Semasa Pemprosesan Berbilang

Malangnya, ia bukan semata-mata penyalinan -mekanisme tulis yang menentukan sama ada objek diduplikasi semasa multiprocessing. Pengiraan rujukan juga memainkan peranan penting. Walaupun Linux menggunakan copy-on-write, tindakan mengakses objek menambah kiraan rujukannya, yang boleh mencetuskan penyalinan objek jika kiraan rujukannya melebihi ambang yang ditetapkan oleh sistem pengendalian.

Untuk menggambarkan tingkah laku ini, pertimbangkan contoh berikut. Katakan anda mentakrifkan fungsi yang membaca nilai daripada tiga senarai (bitarray, tatasusunan 1 dan tatasusunan 2) dan mengembalikan hasilnya kepada proses induk. Walaupun fungsi itu tidak mengubah suai senarai itu sendiri, kiraan rujukan setiap senarai ditambah apabila fungsi itu digunakan dalam sub-proses. Peningkatan dalam kiraan rujukan ini mencukupi untuk mencetuskan penyalinan keseluruhan senarai bagi setiap sub-proses.

Mencegah Penyalinan yang Tidak Diperlukan

Untuk memintas penyalinan struktur data kongsi yang tidak disengajakan, melumpuhkan pengiraan rujukan untuk objek tertentu boleh menjadi pilihan. Walau bagaimanapun, pendekatan ini tidak digalakkan atas beberapa sebab. Pertama, pengiraan rujukan ialah bahagian penting dalam pengurusan ingatan Python, dan melumpuhkannya boleh menyebabkan kebocoran memori dan isu lain. Kedua, dalam senario tertentu, sub-proses mungkin perlu mengubah suai salinan data setempat mereka, dalam hal ini pengiraan rujukan adalah penting untuk menyegerakkan perubahan.

Penyelesaian Alternatif

Daripada melumpuhkan pengiraan rujukan, pertimbangkan untuk menggunakan objek memori yang dikongsi, yang menawarkan mekanisme khusus untuk berkongsi data antara berbilang proses tanpa menduplikasi data asas. Python menyediakan perpustakaan yang dipanggil "multiprocessing.shared_memory" yang membolehkan penciptaan dan manipulasi objek memori yang dikongsi.

Ringkasnya, sementara strategi salin atas tulis Linux bertujuan untuk mengoptimumkan penggunaan memori semasa berbilang pemprosesan, adalah penting untuk dipertimbangkan kesan pengiraan rujukan apabila berurusan dengan struktur data yang besar. Menggunakan objek memori yang dikongsi dapat menangani isu ini dengan berkesan, memastikan penggunaan memori yang cekap dan prestasi optimum.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah pengiraan rujukan dan salin atas tulis mempengaruhi tingkah laku memori yang dikongsi dalam pemproses berbilang Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!