考虑到 Linux 的写时复制机制，Python 的引用计数如何影响多处理中的共享内存？

多处理中的共享内存：解开写时复制和引用计数

背景

在多处理领域，进程之间共享数据提出了一个关键问题：多个进程是否访问相同的物理内存或处理它的副本。 Linux 中的写时复制概念和引用计数在确定此类进程的内存利用率方面发挥着重要作用。

问题概述

在多处理场景中，就出现了三个大列表（一个包含位数组，另一个包含整数数组）是否将在子进程之间共享或为每个子进程复制的问题。子进程只需要对列表进行读取访问，但数据结构的大尺寸会引起内存消耗的问题。

Linux 中的写时复制

Linux 利用写时复制内存优化。通常，当创建对象的副本时，新副本与原始副本共享相同的物理内存页。对这些页面之一所做的任何更改都会首先复制到新的专用页面中，以确保任何后续修改仅影响一个实体。这种优化减少了内存使用和潜在的数据损坏。

引用计数

在 Python 中，每个对象都有一个引用计数，用于跟踪引用它的变量数量。当引用计数达到零时，垃圾收集器将删除该对象。

但是，在多处理的情况下，每个子进程都会创建自己的引用共享列表的变量，从而有效地增加了引用计数。这可能会导致为每个子进程复制整个列表，从而显着增加内存利用率。

难题

尽管 Linux 中存在写时复制机制，一个常见的误解是列表将在子流程之间共享。然而，Python 中的引用计数引入了整个对象被复制的可能性。

解决方案：与 Python 3.8.0 共享内存

幸运的是，Python 版本 3.8.0引入了“真正的”共享内存，提供了一种创建对多个进程可见的内存而无需复制的机制。使用 multiprocessing.shared_memory 模块，开发人员可以分配共享内存块并创建由这些块支持的 NumPy 数组，从而实现进程之间的高效数据共享。

结论

理解写时复制和引用计数的相互作用在多处理场景中至关重要。尽管 Linux 针对内存使用进行了优化，但引用计数仍可能导致过度复制。对于大型数据结构，使用 Python 3.8.0 中引入的“真正的”共享内存为高效数据共享提供了可靠的解决方案，而无需复制开销。

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