共享内存如何优化大数据对象的多重处理？

多处理中的共享内存对象：成本分析

多处理通常涉及创建多个进程来执行并行任务。当处理大型内存对象时，必须最大限度地减少与在这些进程之间复制和共享数据相关的开销。本文探讨了如何使用共享内存高效地共享大型只读数组和任意 Python 对象。

利用 Copy-On-Write Fork()

大多数基于 UNIX 的操作系统都使用复制-on-write fork() 语义。这意味着当创建一个新进程时，它最初与父进程共享相同的内存空间。只要此共享内存中的数据不被修改，所有进程都可以访问它，而无需消耗额外的内存。

将数组打包到共享内存中

对于大型只读数组，最有效的方法是使用 NumPy 或数组将它们打包成有效的数组结构。然后可以使用 multiprocessing.Array 将这些数据放置在共享内存中。通过将此共享数组传递给您的函数，您可以消除复制的需要，并为所有进程提供对数据的直接访问。

共享可写对象

如果您需要可写共享对象，您可以将需要采用某种形式的同步或锁定来确保数据完整性。多处理提供两个选项：

• 共享内存：适用于简单值、数组或 ctypes 对象。
• 管理器代理： A进程持有内存，而管理器则仲裁其他进程的访问。这种方法允许共享任意 Python 对象，但由于对象序列化和反序列化而带来性能损失。

分析开销

而写时复制 fork() 通常会减少开销，测试表明数组构造和使用多处理的函数执行之间存在显着的时间差异。这表明虽然避免了数组复制，但可能还有其他因素导致开销。开销随着数组大小的增加而增加，这表明潜在的与内存相关的低效率。

多处理的替代方案

如果多处理不能满足您的特定需求，还有许多其他并行处理库可用在Python中。每个库都提供了自己的处理共享内存的方法，值得探索哪一个最适合您的应用程序。

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