考慮到 Linux 的寫時複製機制，Python 的引用計數如何影響多處理中的共享記憶體？

多重處理中的共享記憶體：解開寫入時複製並引用計數

背景

在多處理領域，進程之間共享資料提出了一個關鍵問題：多個進程是否存取相同的實體記憶體或處理它的副本。 Linux 中的寫入時複製概念和引用計數在確定此類進程的記憶體利用率方面發揮著重要作用。

問題概述

在多處理場景中，就出現了三個大列表（一個包含位數組，另一個包含整數數組）是否將在子進程之間共享或為每個子進程複製的問題。子進程只需要對列表進行讀取訪問，但資料結構的大尺寸會造成記憶體消耗的問題。

Linux 中的寫時複製

Linux 利用寫時複製記憶體最佳化。通常，當建立物件的副本時，新副本與原始副本共用相同的實體記憶體頁。對這些頁面之一所做的任何更改都會首先複製到新的專用頁面中，以確保任何後續修改僅影響一個實體。這種優化減少了記憶體使用和潛在的資料損壞。

引用計數

在 Python 中，每個物件都有一個引用計數，用於追蹤引用它的變數數量。當引用計數達到零時，垃圾收集器將刪除該物件。

但是，在多處理的情況下，每個子進程都會建立自己的引用共享清單的變量，從而有效地增加了引用計數。這可能會導致為每個子進程複製整個列表，從而顯著增加記憶體利用率。

難題

儘管 Linux 中存在寫時複製機制，一個常見的誤解是清單將在子流程之間共用。然而，Python 中的引用計數引入了整個物件被複製的可能性。

解決方案：與Python 3.8.0 共享內存

幸運的是，Python 版本3.8.0引入了“真正的”共享內存，提供了一種建立對多個進程可見的記憶體而無需複製的機制。使用 multiprocessing.shared_memory 模組，開發人員可以分配共享記憶體區塊並建立由這些區塊支援的 NumPy 數組，從而實現進程之間的高效資料共享。

結論

理解寫入時複製和引用計數的互動在多處理場景中至關重要。儘管 Linux 針對記憶體使用進行了最佳化，但引用計數仍可能導致過度複製。對於大型資料結構，使用 Python 3.8.0 中引入的「真正的」共享記憶體為高效資料共享提供了可靠的解決方案，而無需複製開銷。

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