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Python垃圾回收及Linux?Fork

更新時間：2022年01月26日 11:05:24 作者：令狐蔥dennis

這篇文章主要介紹了Python垃圾回收及Linux?Forkm，Python垃圾回收主要以引用計數(shù)為主，分代回收為輔，而一個進程調(diào)用fork（）函數(shù)后，系統(tǒng)先給新的進程分配資源，例如存儲數(shù)據(jù)和代碼的空間，下面來看文章具體介紹吧

1.Linux fork簡介

fork是Linux提供的創(chuàng)建子進程的系統(tǒng)調(diào)用。為了優(yōu)化創(chuàng)建進程速度，Linux內(nèi)核使用了Copy-on-Write的方式去創(chuàng)建進程，所謂Copy-on-Write是指執(zhí)行fork之后，
內(nèi)核并不立即給子進程分配物理內(nèi)存空間，而是讓子進程的虛內(nèi)存映射到父進程的物理內(nèi)存。僅僅當(dāng)子進程向地址空間中執(zhí)行寫入操作時，才給它分配一段物理內(nèi)存。
通過這種方式既優(yōu)化了進程創(chuàng)建的時間，又減少了子進程的內(nèi)存占用。

1.Copy-On-Write策略增加Python多進程內(nèi)存占用的原因

Python GC采用引用技術(shù)的方式去管理對每個對象的引用，每一個被GC跟蹤的對象會由一個PyGC_Head的結(jié)構(gòu)體去表示。如下所示，其中gc_refs就是每個對象的引用計數(shù)值，
當(dāng)我們在子進程中讀取父進程創(chuàng)建的對象的時候，就會導(dǎo)致子進程的虛地址空間中的gc_refs加1，從而觸發(fā)了內(nèi)核的缺頁中斷，這是內(nèi)核就會給子進程創(chuàng)建新的物理內(nèi)存。
僅僅是簡單的讀取操作就會導(dǎo)致新的內(nèi)存空間產(chǎn)生。

/* GC information is stored BEFORE the object structure. */
typedef union _gc_head?
{
? ? struct {
? ? ? ? union _gc_head *gc_next;
? ? ? ? union _gc_head *gc_prev;
? ? ? ? Py_ssize_t gc_refs;
? ? } gc;
? ? long double dummy; /* force worst-case alignment */
} PyGC_Head;

3.解決辦法

python3的解決方法：

針對這個問題，Python3.7增加了三組API（有instagram團體提交的）[1]。

freeze用于將GC追蹤的所有對象都移動到永生代（permanent generation），之后垃圾回收會忽略這些被設(shè)置為永生代的對象。

實際使用中，我們可以在父進程中執(zhí)行freeze函數(shù)，然后子進程中使用和父進程共享的對象，這樣對象的引用技術(shù)就不會增加，從而避免了COW的發(fā)生。

python2的解決方法：

(1) 針對Python2，我們可以簡單的把Python3的相關(guān)函數(shù)移植過來
(2) 使用multiprocessing.Array去共享數(shù)據(jù)。Array會從共享內(nèi)存中取一段取存儲數(shù)據(jù)，并不會增加引用技術(shù)值，從而觸發(fā)COW。

實現(xiàn)方面，Array使用Posix共享內(nèi)存 + mmap去實現(xiàn)。[3]

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from multiprocessing import Array
import os
import sys

def foo():
? ? shared_cache = Array('i', range(0, 100), lock=False)
? ? pid = os.fork()
? ? if pid > 0:
? ? ? ? print("parent:", sys.getrefcount(shared_cache))?
? ? elif pid == 0:
? ? ? ? print("child:", sys.getrefcount(shared_cache))


foo()

到此這篇關(guān)于Python垃圾回收及Linux Fork的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python垃圾回收及Linux Fork內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

參考：

1.https://instagram-engineering.com/copy-on-write-friendly-python-garbage-collection-ad6ed5233ddf
2.https://llvllatrix.wordpress.com/2016/02/19/python-vs-copy-on-write/
3.https://github.com/python/cpython/blob/main/Lib/multiprocessing/shared_memory.py

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