只讀資料在多處理環境中共享或複製嗎？

在多重處理中共享唯讀資料：複製還是共享？

在多處理環境中，資料共享對於效能最佳化至關重要。出現一個常見問題：唯讀資料是否在不同進程之間共用或複製？

提供的程式碼片段強調了有關將大型全域數組 (glbl_array) 傳遞到多處理池中的多個工作進程的問題。如果數組被共享或複製，就會出現問題，可能會導致大量記憶體開銷。

使用Numpy 和共享記憶體進行資料共享

確保共享存取為只讀data，答案中提到的一種方法是利用多處理的共享記憶體以及Numpy。操作方法如下：

<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>

此程式碼使用多處理套件建立共享記憶體物件 (shared_array_base)，並將其轉換為 Numpy 陣列 (shared_array)。後續在工作進程中使用shared_array將會對共享記憶體進行操作，避免不必要的資料複製。

Linux中的Copy-on-Write語意

另外，值得注意的是Linux 在 fork() 上使用寫時複製語意。這意味著即使不使用明確共享記憶體技術，只讀資料也只會在修改時才會被複製。因此，只要數組保持不變，它就會被共享，而不會產生任何複製開銷。

結論

多處理中只讀資料是共享還是複製取決於具體實施。將 Numpy 與共享記憶體結合使用提供了一種確保資料共享的可靠方法，而 Linux 的寫入時複製語義也可能有助於避免不必要的複製。透過仔細考慮這些因素，程式設計師可以優化其多處理應用程式以實現高效的資料共享。

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