python进阶13并发之九多进程和数据共享

使用进程，大概率出现情况是，想当然以为共享了，实际没共享。所以最终程序大概率卡死（部分逻辑没有数据进来，导致的业务逻辑性卡住，并非程序死锁）

哪些共享，哪些不共享

默认进程是都不共享，包括全局变量。
父子进程其实处于不同的资源空间（进程是系统分配资源的最小单位），所以2进程其实是完全独立的资源空间，数据自然无法直接交互。如果要交互，必须超越进程内部，进入到操作系统层面，比如文件方式，等进行交互。
其实父子进程是一种非常松散的关系，在一个app中启动另一个app的关系就可以看做父子进程。只是开发过程中，大多数父子进程都是强业务关联的，所以自然会有一种虚幻的“亲密关系”，实际上这只是想当然的，子进程一旦启动，基本就和父进程没什么关系了，虽然不是完全没有，比如守护进程需要在父进程退出时也退出，但这个是操作系统的权利，而非父进程的权利。
所以，可以认为进程内变量都不共享!

如何实现共享(参考博文:python进阶06并发之二技术点关键词)

共享数据的同步

这个问题其实线程也存在，所以解决方法其实和线程类似的。
优点是进程数据默认独立的，凡是共享数据，其实都是非常“突出”的，容易定位，找到多个进程的共享变量，相关临界区加上锁即可(视情况，未必一定是“加锁的方式”，或一定需要加锁，原子操作依然不需加锁)
另外需要留意以下几点:
01,虽然使用了manager()封装好的dict()或list()对象，这些对象只能保证数据的共享，不能保证数据的同步，也就是说也需要自己考虑加锁问题。
02,dict=manager().dict(),dict[‘abc’]=list(‘asdf’),这个赋值操作是进程安全的，而dict[‘abc’][2]=’f’,就未必了，应当避免使用后者的赋值方式。(不要尝试绕过manager()的操作，最好采用最为稳妥的赋值方式)
03,创建进程时，参数必须能够被pickle，所以有些自定义的类对象实例是不能被作为参数的。和threading不同，multiprocessing Process参数必须能够被pickle进行序列化

使用了multiprocessing.Value为何还需要加锁

本质上而言，共享和锁没有必然关系!，只是不共享不需加锁，共享协程不加锁，共享普通进程（线程）该加锁还是要加锁
在multiprocessing库中的Value是细粒度的，Value中有一个ctypes类型的对象，拥有一个value属性来表征内存中实际的对象。Value可以保证同时只有一个单独的线程或进程在读或者写value值。这么看起来没有什么问题。
然而在第一个进程加载value值的时候，程序却不能阻止第二个进程加载旧的值。两个进程都会把value拷贝到自己的私有内存然后进行处理，并写回到共享值里。
共享变量虽然做了一定锁封装，但是其锁粒度都是非常细的，而程序中涉及临界区可能比较大，仅依靠共享变量自身锁是无法限制住的。

使用类变量可以实现跨进程共享?

否。类变量仅能实现同进程内，跨实例共享! (仔细想想很清楚，但开发过程中容易忽略，想当然以为是全局的，实际只是进程内部的全局，而非web应用层面的全局)

什么可以被 pickle

参见what is pickable。

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None，True，False，内建数字类型，字符串
picklable 对象组成的 tuple、list、set、dict
在模块顶层中定义的函数、内建函数、类
其 __dict__ 或 __getstate__() 是可 pickle 的类实例
特别地，numpy ndarray
注意 lambda 匿名函数不可被 pickle，除非使用 dill 之类的包，见此。
详见 http://luly.lamost.org/blog/python_multiprocessing.html

参考

Python多进程相关的坑
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Python多进程开发中使用Manager进行数据共享的陷阱
python多进程Pool使用遇到的坑
python multiprocessing多进程变量共享与加锁
python 多进程共享对象(bug日记)

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