比较好奇python对于多进程中copy on write机制的实际使用情况。目前从实验结果来看,python 使用multiprocessing来创建多进程时,无论数据是否不会被更改,子进程都会复制父进程的状态(内存空间数据等)。所以如果主进程耗的资源较多时,不小心就会造成不必要的大量的内存复制,从而可能导致内存爆满的情况。
示例
举个例子,假设主进程读取了一个大文件对象的所有行,然后通过multiprocessing创建工作进程,并循环地将每一行数据交给工作进程来处理:
def parse_lines(args): #working ... def main_logic(): f = open(filename , 'r') lines = f.readlines() f.close() pool = multiprocessing.Pool(processes==4) rel = pool.map(parse_lines , itertools.izip(lines , itertools.repeat(second_args)) , int(len(lines)/4)) pool.close() pool.join()
以下是top及ps结果:
(四个子进程)
(父进程及四个子进程)
由上两张图可以看出父进程及子进程都各自占用了1.4G左右的内存空间。而大部分内存空间存储的是读数据lines,所以这样的内存开销太浪费。
优化计划
1: 在主进程初期未导入大量的py库之前创建进程,或者动态加载py库。
2:通过内存共享来减少内存的开销。
3: 主进程不再读取文件对象,交给每个工作进程去读取文件中的相应部分。
改进代码:
def line_count(file_name): count = -1 #让空文件的行号显示0 for count,line in enumerate(open(file_name)): pass #enumerate格式化成了元组,count就是行号,因为从0开始要+1 return count+1 def parse_lines(args): f = open(args[0] , 'r') lines = f.readlines()[args[1]:args[2]] #read some lines f.close() #working def main_logic(filename,process_num): line_count = line_count(filename) avg_len = int(line_count/process_num) left_cnt = line_count%process_num; pool = multiprocessing.Pool(processes=process_num) for i in xrange(0,process_num): ext_cnt = (i>=process_num-1 and [left_cnt] or [0])[0] st_line = i*avg_len pool.apply_async(parse_lines, ((filename, st_line, st_line+avg_len+ext_cnt),)) #指定进程读某几行数据 pool.close() pool.join()
再次用top或者ps来查看进程的内存使用情况:
(四个子进程)
(父进程及四个子进程)
小结
对比两次的内存使用情况,改进代码后父进程及子进程所占用的内存明显减少;所有内存占用相当于原来的一半,这就是减少内存复制的效果。
关于内存使用这方面还有不少优化方法和空间,稍后继续研究。
以上这篇python多进程中的内存复制(实例讲解)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
python,多进程,内存,复制
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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