我有一个multiprocessing.manager.Array
对象,将被多个工作人员共享以计算观察事件:数组中的每个元素都包含不同事件类型的计数。增加计数需要读取和写入操作,因此我认为为避免竞争条件,每个工作人员都需要请求一个涵盖两个阶段的锁定,例如
with lock:
my_array[event_type_index] += 1
我的直觉是应该可以锁定特定的数组元素。使用这种类型的锁,worker#1可以在worker#2递增元素2的同时递增元素1.这对我的应用程序( n -gram counting)特别有用,其中数组长度非常大,碰撞很少。
但是,我无法弄清楚如何为数组请求元素锁定。 multiprocessing
中是否存在此类问题,还是有解决方法?
有关更多背景信息,我在下面列出了我当前的实现:
import multiprocessing as mp
from queue import Empty
def count_ngrams_in_sentence(n, ngram_counts, char_to_idx_dict, sentence_queue, lock):
while True:
try:
my_sentence_str = sentence_queue.get_nowait()
my_sentence_indices = [char_to_idx_dict[i] for i in my_sentence_str]
my_n = n.value
for i in range(len(my_sentence_indices) - my_n + 1):
my_index = int(sum([my_sentence_indices[i+j]*(27**(my_n - j - 1)) \
for j in range(my_n)]))
with lock: # lock the whole array?
ngram_counts[my_index] += 1
sentence_queue.task_done()
except Empty:
break
return
if __name__ == '__main__':
n = 4
num_ngrams = 27**n
num_workers = 2
sentences = [ ... list of sentences in lowercase ASCII + spaces ... ]
manager = mp.Manager()
sentence_queue = manager.JoinableQueue()
for sentence in sentences:
sentence_queue.put(sentence)
n = manager.Value('i', value=n, lock=False)
char_to_idx_dict = manager.dict([(i,ord(i)-97) for i in string.ascii_lowercase] + [(' ', 26)],
lock=False)
lock = manager.Lock()
ngram_counts = manager.Array('l', [0]*num_ngrams, lock=lock)
''
workers = [mp.Process(target=count_ngrams_in_sentence,
args=[n,
ngram_counts,
char_to_idx_dict,
sentence_queue,
lock]) for i in range(num_workers)]
for worker in workers:
worker.start()
sentence_queue.join()
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Multiprocessing.manager.Array带有内置锁。要切换到RawArray。
具有锁列表。修改索引之前,请获取阵列的锁。然后释放。
locks[i].acquire()
array[i,:]=0
locks[i].release()
正如我所说,如果数组是MultiProcessing.RawArray或类似的数组,则多个进程可以同时读取或写入。对于 some 类型的数组,对数组的读/写本质上是原子的-锁本质上是内置的。在继续之前请仔细研究。
关于性能,在Python中索引到列表的时间大约是纳秒级,而获取和释放的锁定级别大约是微秒级。这不是一个大问题。