在 Python 中使用多重處理跨多個子程序共享大量物件時，如何確保資料完整性？

多處理中的共享記憶體

Python 中的多處理可讓您建立並發運行的多個進程，使您能夠利用多個核心並提高效能。然而，在進程之間共享大量資料可能是一個問題。在這裡，我們討論使用多處理處理不同物件的大型清單時共享記憶體的行為。

共享記憶體概述

一般來說，Python 使用寫時複製 (COW) 語意建立新流程時。這意味著當創建新進程時，它與父進程共享相同的記憶體。任一進程所做的任何修改都會建立受影響記憶體區域的新副本。但是，存取共享物件會增加其引用計數，從而引起人們對由於引用計數而導致記憶體被複製的可能性的擔憂。

引用計數對資料傳輸的影響

在提供的範例中，當三個包含位數組和整數數組的大列表在多個子進程之間共享時，引用計數機制確實可以導致整個物件被複製。這是因為函數 someFunction 存取每個列表，從而增加其引用計數。由於列表很大，因此每個子進程的記憶體使用量都會顯著增加。

透過共享記憶體確保資料完整性

為了防止不必要的共享資料重複，例如本例中的大型列表，您需要設計一種機制來停用這些列表及其組成對象的引用計數。但是，Python 文件建議不要修改引用計數，因為它是 Python 記憶體管理系統的基本組成部分。

共享記憶體的替代解決方案

共享記憶體時確保資料完整性的可能解決方案子程序之間是使用True Shared Memory。在 Python 3.8 版本中引入，真正的共享記憶體可讓您建立可從所有子進程直接存取的共享記憶體對象，而無需複製資料。

真正共享記憶體的範例

提供的程式碼範例示範了將 True Shared Memory 與 NumPy 陣列一起使用，這是一個常見的用例。 add_one 函數利用共享記憶體（在 create_shared_block 函數中建立）支援的現有 NumPy 陣列來執行計算，而無需複製整個陣列。最終數組列印輸出顯示更新後的數組，驗證子進程中所做的更改是否反映在共享記憶體中。

結論

由於固有的引用計數機制，使用多處理在多個子進程之間共享大量資料可能具有挑戰性。然而，隨著真正共享記憶體的出現，您可以克服這一限制並確保資料完整性，同時利用並行化的優勢。

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