Paralleelse jõudluse avamine: Põhjalik ülevaade Pythoni mitmeprotsessitöö jagatud mälust

Mitmetuumaliste protsessorite ajastul ei ole paralleelselt ülesandeid täita suutev tarkvara kirjutamine enam nišiosk – see on hädavajalik suure jõudlusega rakenduste ehitamiseks. Pythoni multiprocessing moodul on võimas tööriist nende tuumade ärakasutamiseks, kuid sellega kaasneb fundamentaalne väljakutse: protsessid ei jaga oma olemuselt mälu. Iga protsess töötab oma isoleeritud mäluruumis, mis on suurepärane ohutuse ja stabiilsuse seisukohast, kuid tekitab probleemi, kui neil on vaja suhelda või andmeid jagada.

Siin tulebki mängu jagatud mälu. See pakub mehhanismi erinevatele protsessidele samale mälublokile juurdepääsemiseks ja selle muutmiseks, võimaldades tõhusat andmevahetust ja koordineerimist. multiprocessing moodul pakub selle saavutamiseks mitmeid viise, kuid kõige levinumad on Value, Array ja mitmekülgsed Manager objektid. Nende tööriistade erinevuste mõistmine on ülioluline, sest vale valiku tegemine võib põhjustada jõudluse kitsaskohti või liiga keerulist koodi.

See juhend uurib neid kolme mehhanismi üksikasjalikult, pakkudes selgeid näiteid ja praktilist raamistikku otsustamiseks, milline neist sobib teie konkreetse kasutusjuhtumi jaoks.

Mitmeprotsessitöö mälumudeli mõistmine

Enne tööriistadesse süvenemist on oluline mõista, miks me neid vajame. Kui käivitate uue protsessi kasutades multiprocessing moodulit, eraldab operatsioonisüsteem sellele täiesti eraldi mäluruumi. See kontseptsioon, mida tuntakse protsesside isoleerimisena, tähendab, et muutuja ühes protsessis on täiesti sõltumatu samanimelisest muutujast teises protsessis.

See on peamine erinevus mitmelõimelisusest (multi-threading), kus sama protsessi lõimed jagavad mälu vaikimisi. Kuid Pythonis takistab globaalne interpretaatori lukk (GIL) sageli lõimedel saavutamast tõelist parallelismi protsessori-intensiivsete ülesannete puhul, mis teeb mitmeprotsessitööst eelistatud valiku arvutusmahuka töö jaoks. Kompromissiks on see, et me peame selgesõnaliselt määratlema, kuidas me andmeid oma protsesside vahel jagame.

1. meetod: Lihtsad primitiivid - `Value` ja `Array`

multiprocessing.Value ja multiprocessing.Array on kõige otsesemad ja jõudsamad viisid andmete jagamiseks. Nad on sisuliselt ümbrised madala taseme C andmetüüpide ümber, mis asuvad operatsioonisüsteemi hallatavas jagatud mälublokis. See otsene juurdepääs mälule teebki nad uskumatult kiireks.

Üksiku andmeühiku jagamine `multiprocessing.Value` abil

Nagu nimigi ütleb, kasutatakse Value-t ühe primitiivse väärtuse, näiteks täisarvu, ujukomaarvu või tõeväärtuse jagamiseks. Value objekti loomisel peate määrama selle tüübi, kasutades C andmetüüpidele vastavat tüübikoodi.

Vaatame näidet, kus mitu protsessi suurendavad jagatud loendurit.

            
import multiprocessing

def worker(shared_counter, lock):
    for _ in range(10000):
        # Kasuta lukku võidujooksude vältimiseks
        with lock:
            shared_counter.value += 1

if __name__ == "__main__":
    # 'i' märgiga täisarvu jaoks, 0 on algväärtus
    counter = multiprocessing.Value('i', 0)
    lock = multiprocessing.Lock()

    processes = []
    for _ in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(counter, lock))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print(f"Loenduri lõppväärtus: {counter.value}")
    # Oodatav väljund: Loenduri lõppväärtus: 100000

            

              
                Copy
              
            
          

Põhipunktid:

• Tüübikoodid: Kasutasime 'i' märgiga täisarvu jaoks. Teised levinud koodid on 'd' topelttäpsusega ujukomaarvu jaoks ja 'c' ühe märgi jaoks.
• Atribuut .value: Alusandmetele juurdepääsemiseks või nende muutmiseks peate kasutama atribuuti .value.
• Sünkroniseerimine on manuaalne: Pange tähele multiprocessing.Lock kasutamist. Ilma lukuta võiksid mitu protsessi samaaegselt lugeda loenduri väärtust, seda suurendada ja tagasi kirjutada, mis viiks võidujooksuni, kus mõned suurendamised lähevad kaotsi. Value ja Array ei paku automaatset sünkroniseerimist; peate selle ise haldama.

Andmekogumi jagamine `multiprocessing.Array` abil

Array töötab sarnaselt Value-ga, kuid võimaldab jagada fikseeritud suurusega massiivi, mis koosneb ühest primitiivsest tüübist. See on väga tõhus numbriliste andmete jagamiseks, mis teeb sellest olulise tööriista teaduslikes ja suure jõudlusega arvutustes.

            
import multiprocessing

def square_elements(shared_array, lock, start_index, end_index):
    for i in range(start_index, end_index):
        # Lukk ei ole siin rangelt vajalik, kui protsessid töötavad erinevate indeksitega,
        # kuid see on ülioluline, kui nad võivad muuta sama indeksit.
        with lock:
            shared_array[i] = shared_array[i] * shared_array[i]

if __name__ == "__main__":
    # 'i' märgiga täisarvu jaoks, initsialiseeritud väärtuste listiga
    initial_data = list(range(10))
    shared_arr = multiprocessing.Array('i', initial_data)
    lock = multiprocessing.Lock()

    p1 = multiprocessing.Process(target=square_elements, args=(shared_arr, lock, 0, 5))
    p2 = multiprocessing.Process(target=square_elements, args=(shared_arr, lock, 5, 10))

    p1.start()
    p2.start()

    p1.join()
    p2.join()

    print(f"Lõplik massiiv: {list(shared_arr)}")
    # Oodatav väljund: Lõplik massiiv: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

            

              
                Copy
              
            
          

Põhipunktid:

• Fikseeritud suurus ja tüüp: Pärast loomist ei saa Array suurust ja andmetüüpi muuta.
• Otsene indekseerimine: Elemente saab kasutada ja muuta standardse listilaadse indekseerimisega (nt shared_arr[i]).
• Sünkroniseerimise märkus: Ülaltoodud näites, kuna iga protsess töötab massiivi eraldiseisval, mitte-kattuval osal, võib lukk tunduda ebavajalik. Siiski, kui on vähimgi võimalus, et kaks protsessi kirjutavad samale indeksile, või kui üks protsess peab lugema järjepidevat olekut samal ajal, kui teine kirjutab, on lukk andmete terviklikkuse tagamiseks absoluutselt hädavajalik.

`Value` ja `Array` plussid ja miinused

• Plussid:
  • Kõrge jõudlus: Kiireim viis andmete jagamiseks tänu minimaalsele lisakulule ja otsesele juurdepääsule mälule.
  • Väike mälukasutus: Tõhus salvestusruum primitiivsete tüüpide jaoks.
• Miinused:
  • Piiratud andmetüübid: Saab käsitleda ainult lihtsaid C-ühilduvaid andmetüüpe. Pythoni sõnastikku, listi ega kohandatud objekti ei saa otse salvestada.
  • Manuaalne sünkroniseerimine: Olete ise vastutav lukkude rakendamise eest, et vältida võidujookse, mis võib olla vigaderohke.
  • Paindumatu: Array on fikseeritud suurusega.

2. meetod: Paindlik jõujaam - `Manager` objektid

Mis siis, kui peate jagama keerukamaid Pythoni objekte, näiteks konfiguratsioonide sõnastikku või tulemuste listi? Siin tulebki appi multiprocessing.Manager. Manager pakub kõrgetasemelist ja paindlikku viisi standardsete Pythoni objektide jagamiseks protsesside vahel.

Kuidas Manageri objektid töötavad: Serveriprotsessi mudel

Erinevalt `Value` ja `Array` objektidest, mis kasutavad otsest jagatud mälu, töötab `Manager` erinevalt. Kui käivitate manageri, käivitab see spetsiaalse serveriprotsessi. See serveriprotsess hoiab endas tegelikke Pythoni objekte (nt päris sõnastikku).

Teised tööprotsessid ei saa sellele objektile otsest juurdepääsu. Selle asemel saavad nad spetsiaalse puhverobjekti (proxy object). Kui tööprotsess sooritab puhverobjektil operatsiooni (näiteks shared_dict['key'] = 'value'), toimub kulisside taga järgnev:

1. Meetodi väljakutse ja selle argumendid serialiseeritakse (pickled).
2. See serialiseeritud andmestik saadetakse ühenduse (näiteks toru või sokli) kaudu manageri serveriprotsessile.
3. Serveriprotsess deserialiseerib andmed ja teostab operatsiooni päris objektil.
4. Kui operatsioon tagastab väärtuse, serialiseeritakse see ja saadetakse tagasi tööprotsessile.

Oluline on, et manageri protsess tegeleb kogu vajaliku lukustamise ja sünkroniseerimisega sisemiselt. See muudab arenduse oluliselt lihtsamaks ja vähem altid võidujooksu vigadele, kuid see toimub jõudluse arvelt kommunikatsiooni ja serialiseerimise lisakulu tõttu.

Keerukate objektide jagamine: `Manager.dict()` ja `Manager.list()`

Kirjutame ümber meie loenduri näite, kuid seekord kasutame mitme loenduri hoidmiseks `Manager.dict()`-i.

            
import multiprocessing

def worker(shared_dict, worker_id):
    # Igal töötajal on sõnastikus oma võti
    key = f'worker_{worker_id}'
    shared_dict[key] = 0
    for _ in range(1000):
        shared_dict[key] += 1

if __name__ == "__main__":
    with multiprocessing.Manager() as manager:
        # Manager loob jagatud sõnastiku
        shared_data = manager.dict()

        processes = []
        for i in range(5):
            p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_data, i))
            processes.append(p)
            p.start()

        for p in processes:
            p.join()

        print(f"Lõplik jagatud sõnastik: {dict(shared_data)}")
        # Oodatav väljund võib välja näha selline:
        # Lõplik jagatud sõnastik: {'worker_0': 1000, 'worker_1': 1000, 'worker_2': 1000, 'worker_3': 1000, 'worker_4': 1000}

            

              
                Copy
              
            
          

Põhipunktid:

• Manuaalsete lukkude puudumine: Pange tähele, et Lock objekti ei kasutata. Manageri puhverobjektid on lõime- ja protsessikindlad, tegeledes sünkroniseerimisega teie eest.
• Pythonilik liides: Saate suhelda manager.dict() ja manager.list() objektidega täpselt nagu tavaliste Pythoni sõnastike ja listidega.
• Toetatud tüübid: Managerid saavad luua jagatud versioone `list`, `dict`, `Namespace`, `Lock`, `Event`, `Queue` ja muudest objektidest, pakkudes uskumatut mitmekülgsust.

`Manager` objektide plussid ja miinused

• Plussid:
  • Toetab keerukaid objekte: Saab jagada peaaegu kõiki standardseid Pythoni objekte, mida saab serialiseerida.
  • Automaatne sünkroniseerimine: Tegeleb lukustamisega sisemiselt, muutes koodi lihtsamaks ja turvalisemaks.
  • Suur paindlikkus: Toetab dünaamilisi andmestruktuure nagu listid ja sõnastikud, mis võivad kasvada või kahaneda.
• Miinused:
  • Madalam jõudlus: Oluliselt aeglasem kui `Value`/`Array` serveriprotsessi, protsessidevahelise kommunikatsiooni (IPC) ja objektide serialiseerimise lisakulu tõttu.
  • Suurem mälukasutus: Manageri protsess ise tarbib ressursse.

Võrdlustabel: `Value`/`Array` vs. `Manager`

Praktilised juhised: Millal mida kasutada?

Õige tööriista valimine on klassikaline inseneriteaduse kompromiss jõudluse ja mugavuse vahel. Siin on lihtne otsustusraamistik:

Kasutage Value või Array, kui:

• Jõudlus on teie peamine mure. Töötate valdkonnas nagu teaduslikud arvutused, andmeanalüüs või reaalajasüsteemid, kus iga mikrosekund on oluline.
• Jagate lihtsaid, numbrilisi andmeid. See hõlmab loendureid, lippe, olekunäitajaid või suuri arvumassiive (nt töötlemiseks teekidega nagu NumPy).
• Olete tuttav manuaalse sünkroniseerimise vajadusega ja mõistate seda, kasutades lukke või muid primitiive.

Kasutage Manager-i, kui:

• Arenduse lihtsus ja koodi loetavus on olulisemad kui toores kiirus.
• Peate jagama keerukaid või dünaamilisi Pythoni andmestruktuure nagu sõnastikud, sõnede listid või pesastatud objektid.
• Jagatavaid andmeid ei uuendata äärmiselt suure sagedusega, mis tähendab, et IPC lisakulu on teie rakenduse töökoormuse jaoks vastuvõetav.
• Ehitades süsteemi, kus protsessid peavad jagama ühist olekut, näiteks konfiguratsioonisõnastikku või tulemuste järjekorda.

Märkus alternatiivide kohta

Kuigi jagatud mälu on võimas mudel, pole see ainus viis protsesside suhtlemiseks. multiprocessing moodul pakub ka sõnumiedastusmehhanisme nagu `Queue` ja `Pipe`. Selle asemel, et kõikidel protsessidel oleks juurdepääs ühisele andmeobjektile, saadavad ja võtavad nad vastu eraldiseisvaid sõnumeid. See võib sageli viia lihtsamate, vähem seotud disainideni ja olla sobivam tootja-tarbija mustrite või ülesannete edastamiseks torujuhtme etappide vahel.

Kokkuvõte

Pythoni multiprocessing moodul pakub tugevat tööriistakomplekti paralleelsete rakenduste ehitamiseks. Andmete jagamisel määratleb valik madala taseme primitiivide ja kõrgetasemeliste abstraktsioonide vahel fundamentaalse kompromissi.

• Value ja Array pakuvad enneolematut kiirust, pakkudes otsest juurdepääsu jagatud mälule, mis teeb neist ideaalse valiku jõudlustundlike rakenduste jaoks, mis töötavad lihtsate andmetüüpidega.
• Manager objektid pakuvad suurepärast paindlikkust ja kasutuslihtsust, võimaldades keerukate Pythoni objektide jagamist automaatse sünkroniseerimisega, kuid jõudluse lisakulu hinnaga.

Mõistes seda põhierinevust, saate teha teadliku otsuse, valides õige tööriista rakenduste ehitamiseks, mis ei ole mitte ainult kiired ja tõhusad, vaid ka robustsed ja hooldatavad. Võti on analüüsida oma konkreetseid vajadusi – jagatavate andmete tüüp, juurdepääsu sagedus ja jõudlusnõuded –, et avada paralleeltöötluse tõeline jõud Pythonis.