多處理中的共享記憶體：了解引用計數和複製行為
使用多處理時，會出現有關共享資料處理的重大問題。為了詳細說明，請考慮這樣一個場景：程式初始化消耗大量記憶體的大量資料結構，例如位數組和整數數組。隨後，為了執行某些計算，程式會啟動多個需要存取這些共享資料結構的子程序。
問題出現了：每個子進程是否會創建這些大型資料結構的單獨副本，從而導致不必要的開銷，還是它們會共享資料的單一副本，從而保留記憶體資源？
Linux 中的寫時複製和引用計數
Linux 採用「寫入時複製」策略，這表示僅當子程序嘗試修改資料時才會複製資料。這種機制通常會消除不必要的重複，確保有效的記憶體利用。然而，引用計數在這裡發揮了作用。 Python 中的每個物件都有一個引用計數，它代表目前正在引用該物件的子進程的數量。
存取物件時，作業系統會遞增其參考計數。相反，當子程序終止或釋放對物件的引用時，引用計數就會遞減。如果引用計數達到零，作業系統將釋放分配給該物件的記憶體。
多處理期間複製物件
不幸的是，這不僅僅是複製-寫入機制，確定在多處理期間物件是否重複。引用計數也起著至關重要的作用。即使 Linux 使用寫入時複製，存取物件的行為也會增加其引用計數，如果引用計數超過作業系統設定的閾值，就會觸發物件的複製。
舉例說明對於這種行為，請考慮以下範例。假設您定義一個函數，該函數從三個清單（位數組、數組 1 和數組 2）讀取值並將結果傳回給父進程。儘管函數本身不修改列表，但當在子進程中呼叫該函數時，每個列表的參考計數都會增加。引用計數的增加足以觸發每個子程序的整個清單的複製。
防止不必要的複製
為了避免共享資料結構的意外複製，可以選擇停用特定物件的參考計數。然而，由於多種原因，這種方法並不可取。首先，引用計數是Python記憶體管理的一個組成部分，停用它可能會導致記憶體洩漏和其他問題。其次，在某些場景下，子流程可能需要修改其本機資料副本，在這種情況下，引用計數對於同步變更至關重要。
替代解決方案
不要停用引用計數，而是考慮利用共享記憶體對象，它提供了一種專用機制，可以在多個進程之間共享數據，而無需複製底層數據。 Python 提供了一個名為「multiprocessing.shared_memory」的函式庫，可以建立和操作共享記憶體物件。
總而言之，雖然 Linux 的寫時複製策略旨在優化多處理期間的記憶體使用，但必須考慮處理大型資料結構時引用計數的影響。採用共享記憶體物件可以有效解決這個問題，確保高效的記憶體利用和最佳的效能。
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