【转载】 源码分析multiprocessing的Value Array共享内存原理

原文地址：

http://xiaorui.cc/archives/3290

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当第一次使用python多进程模块(multiprocessing)的Value Array做数据共享，就觉得一定是基于mmap实现的。 当然python文档中也说明是共享内存的方式了。 mmap只是提供了文件映射内存到进程地址空间的的一种方法，通过这方法你是可以读写数据的.

直接去读写数据会让人烦恼的，对于上层应用不应该对他的数据格式进行解析，我向mmap里面flush一条数据 “521+我是峰云” 这样的组合，我怎么读？ 如果数据是这么写进去的，我是需要约定的数据格式, 像http那样。   有什么解决方法?  首先想到的是json，pickle序列化.  那么multiprocessing Value是如何解决的?  他用ctypes内置的基本数据结构实现的，这里准确说 C的数据结构，我们只是用ctypes引用使用而已。 ctypes可以很好的切分内存，转换成可用的数据结构。

该文章写的有些乱，欢迎来喷 ! 另外文章后续不断更新中，请到原文地址查看更新. http://xiaorui.cc/?p=3290

额外说一下，multiprocessing 的Value和Array实现的方法大同小异，只是选用不同的ctypes数据类型而已.  另外multiprocessing官方有两种方法提供给我们，一个是共享内存的方式，另一个是Manager 网络的方式，因为借助了网络，Manager的数据类型要比共享内存要多。

对于我们多进程应用来说，我们只需要找到文件映射的内存空间，进一步找到数据结构就可以实现数据共享了。

multiprocessing Value使用方法:

#xiaorui.cc
from multiprocessing import Process, Value
running_status = Value('d', True)

我们说下 ctypes用法, ctypes大多是用来调用C库的，当然你也可以使用它的基本数据类型。

下面简单说说，怎么通过调用ctypes类型的指针函数来创建指针实例：

from ctypes import *
i = c_int(1)
i.value = 521

创建以整形数组

#xiaorui.cc
import ctypes
int_array = ctypes.c_int * 10
a = int_array(10,33,55)

详细的ctypes用法，请到官方查看 , https://docs.python.org/2/library/ctypes.html

接着粗略的聊聊multiprocessing共享内存的实现方法.

multiprocessing提前设定的ctypes映射表，这样对你来说只需要传递符号就可以了。

typecode_to_type = {
    'c': ctypes.c_char,  'u': ctypes.c_wchar,
    'b': ctypes.c_byte,  'B': ctypes.c_ubyte,
    'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort,
    'i': ctypes.c_int,   'I': ctypes.c_uint,
    'l': ctypes.c_long,  'L': ctypes.c_ulong,
    'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double
    }

下面这个Value就是我们用来多进程共享数据的函数，下面我们一步步的看看他是如何实现的.

#xiaorui.cc

def Value(typecode_or_type, *args, **kwds):
    lock = kwds.pop('lock', None)
    ...
    还是会调用RawValue
    obj = RawValue(typecode_or_type, *args)
    if lock is False:
        return obj
    if lock in (True, None):
        lock = RLock()
    if not hasattr(lock, 'acquire'):
        raise AttributeError("'%r' has no method 'acquire'" % lock)
    返回值是synchronized对象
    return synchronized(obj, lock)

def RawArray(typecode_or_type, size_or_initializer):
    type_ = typecode_to_type.get(typecode_or_type, typecode_or_type)
    if isinstance(size_or_initializer, (int, long)):
        type_ = type_ * size_or_initializer
        obj = _new_value(type_)
        ctypes.memset(ctypes.addressof(obj), 0, ctypes.sizeof(obj))
        return obj
    else:
        type_ = type_ * len(size_or_initializer)
        result = _new_value(type_)  #申请共享内存空间
        result.__init__(*size_or_initializer)
        return result

def RawValue(typecode_or_type, *args):
    通过符号获取相应的ctypes对象
    type_ = typecode_to_type.get(typecode_or_type, typecode_or_type)
    obj = _new_value(type_)
    ctypes.memset(ctypes.addressof(obj), 0, ctypes.sizeof(obj))
    ...

def _new_value(type_):
    size = ctypes.sizeof(type_)
    通过heap.py 的 BufferWrapper类申请内存空间
    wrapper = heap.BufferWrapper(size)
    return rebuild_ctype(type_, wrapper, None)

python2.7/multiprocessing/heap.py

#xiaorui.cc
class BufferWrapper(object):

    _heap = Heap()

    def __init__(self, size):
        assert 0 <= size < sys.maxint  #一定要非负整数
        block = BufferWrapper._heap.malloc(size)    #调用_heap.malloc申请空间
        self._state = (block, size)
        Finalize(self, BufferWrapper._heap.free, args=(block,))

class Heap(object):

    def malloc(self, size):
        assert 0 <= size < sys.maxint
        if os.getpid() != self._lastpid:
            self.__init__()                     # 通过self._lastpid判断是否需要重新初始化
        self._lock.acquire()
        self._free_pending_blocks()
        try:
            size = self._roundup(max(size,1), self._alignment)
            (arena, start, stop) = self._malloc(size)

            ...

            return block
        finally:
            self._lock.release()

    def _malloc(self, size):
        i = bisect.bisect_left(self._lengths, size)
        if i == len(self._lengths):
            length = self._roundup(max(self._size, size), mmap.PAGESIZE)  #计算申请空间的大小
            self._size *= 2
            arena = Arena(length)    # 调用Arena类

class Arena(object):

    def __init__(self, size):
        self.buffer = mmap.mmap(-1, size)     #Value共享内存的方式果然mmap来实现
        self.size = size
        self.name = None

这里mmap传递-1是个什么概念，一般咱们都是传递文件描述符的。

Only -1 is accepted on Unix: on my 64-bit Ubuntu box with Python 2.6.5,
 mmap.mmap(0, 256) fails with errno=19 (No such device) and mmap.mmap(-1, 256) works fine.
And, To map anonymous memory, -1 should be passed as the fileno along with the length. 

参数fd为即将映射到进程空间的文件描述字，一般由open()返回，同时，fd可以指定为-1，此时须指定flags参数中的MAP_ANON，表明进行的是匿名映射（不涉及具体的文件名，避免了文件的创建及打开，很显然只能用于具有亲缘关系的

下面的代码通过mmap ctypes实现了一个简单的数据共享, 这样对于我们来说，可以像操作python对象那样操作映射的内存地址

代码引用地址:

https://blog.schmichael.com/2011/05/15/sharing-python-data-between-processes-using-mmap/

a.py 设置mmap，调用ctypes创建一个c_int对象 。 a.py在共享内存中一共创建了两个数据结构，先是用c_int变量i，然后使用struct.calcsize拿到 变量 i 的数据大小，然后用from_buffer加上offset申请对象。这样能保证内存连续性。

import ctypes
import mmap
import os
import struct

def main():
    fd = os.open('/tmp/mmaptest', os.O_CREAT | os.O_TRUNC | os.O_RDWR)

    assert os.write(fd, '\x00' * mmap.PAGESIZE) == mmap.PAGESIZE

    buf = mmap.mmap(fd, 0, mmap.MAP_SHARED, mmap.PROT_WRITE)

    i = ctypes.c_int.from_buffer(buf)

    i.value = 10

    # Before we create a new value, we need to find the offset of the next free
    # memory address within the mmap
    offset = struct.calcsize(i._type_)

    # The offset should be uninitialized ('\x00')
    assert buf[offset] == '\x00'

    # Now ceate a string containing 'foo' by first creating a c_char array
    s_type = ctypes.c_char * len('foo')

    # Now create the ctypes instance
    s = s_type.from_buffer(buf, offset)

    s.raw = 'foo'

    print 'Changing i'
    i.value *= i.value

    print 'Changing s'
    s.raw = 'bar'

    new_i = 111
    i.value = int(new_i)

if __name__ == '__main__':
    main()

b.py , 可以接受a.py扔过去的值, 流程一样.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import mmap
import os
import struct
import time

def main():
    # Open the file for reading
    fd = os.open('/tmp/mmaptest', os.O_RDONLY)

    # Memory map the file
    buf = mmap.mmap(fd, 0, mmap.MAP_SHARED, mmap.PROT_READ)

    i = None
    s = None

    new_i, = struct.unpack('i', buf[:4])
    new_s, = struct.unpack('3s', buf[4:7])

    if i != new_i or s != new_s:
        print 'i: %s => %d' % (i, new_i)
        print 's: %s => %s' % (s, new_s)
        i = new_i
        s = new_s

if __name__ == '__main__':
    main()

对于multiprocessing共享内存方式来通信就说这么多了，上面的描述讲解还是比较粗略，如果大家想刨根问底，可以看 multiprocessing sharedctypes.py heap.py forking.py模块。 下次跟大家聊聊manger的实现。