如何释放 multiprocessing.sharedctypes.RawValue 和 multiprocessing.sharedctypes.RawArray？

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何释放 multiprocessing.sharedctypes.RawValue 和 multiprocessing.sharedctypes.RawArray？

【英文标题】：How to free up multiprocessing.sharedctypes.RawValue and multiprocessing.sharedctypes.RawArray?

【发布时间】：2021-03-24 10:59:14

【问题描述】：

在 Python 3.8 中，我有一些共享内存值，如下所示：

from multiprocessing.sharedctypes import RawArray, RawValue

...

sm_best_score_gpu_id = RawValue(ctypes.c_double, -1)
sm_positions = RawArray(ctypes.c_int32, genome_positions)

这需要每隔一段时间重新分配一次。如果我只是循环重复这些操作，会不会在原始变量被垃圾回收时自动释放这些内存？

我浏览了 ctypes 文档，但没有找到任何与释放内存相关的内容。

如何释放这些内存？

【参考方案1】：

应该没问题。垃圾收集可能不会立即发生。在 PyPy、Jython 等非 CPython 解释器上，所有集合都是非确定性的。在 CPython（“引用”解释器，相当恰当地，引用计数）上，当不涉及引用循环时，集合是确定性的，但是如果形成引用循环（这可能会在奇怪的情况下意外发生，例如引发的异常包含帧它们的回溯），并且其中一个对象附加到循环中的某个对象，它不会被清理，直到循环本身被收集，这发生在未指定的未来时间（如果循环收集器是，则可能根本不会发生）用gc.disable() 禁用，或者用gc.freeze() 冻结未完成的对象）。

只要“最终清理”没问题，并且您不干扰循环垃圾收集器，清理最终会发生（底层类型 uses a finalizer to ensure the memory is freed back to the shared heap it came from）。

【讨论】：

来自 C / C++ 世界，我担心会造成内存泄漏。但是，如果它最终被清理干净，那就没关系了。非常感谢！