继续写关于Python multiprocessing的使用手记，继上次的进程模型之后，这次展开讨论一下multiprocessing当中的跨进程对象共享的问题。
在mp库当中，跨进程对象共享有三种方式，第一种仅适用于原生机器类型，即python.ctypes当中的类型，这种在mp库的文档当中称为shared memory方式，即通过共享内存共享对象；另外一种称之为server process，即有一个服务器进程负责维护所有的对象，而其他进程连接到该进程，通过代理对象操作服务器进程当中的对象；最后一种在mp文档当中没有单独提出，但是在其中多次提到，而且是mp库当中最重要的一种共享方式，称为inheritance，即继承，对象在父进程当中创建，然后在父进程是通过multiprocessing.Process创建子进程之后，子进程自动继承了父进程当中的对象，并且子进程对这些对象的操作都是反映到了同一个对象。
这三者共享方式各有特色，在这里进行一些简单的比较。
首先是共享方式所应对的对象类型，看这个表：
| 共享方式 |
支持的类型 |
| Shared memory |
ctypes当中的类型，通过RawValue，RawArray等包装类提供 |
| Inheritance |
系统内核对象，以及基于这些对象实现的对象。包括Pipe, Queue, JoinableQueue, 同步对象(Semaphore, Lock, RLock, Condition, Event等等) |
| Server process |
所有对象，可能需要自己手工提供代理对象(Proxy) |
这个表总结了三种不同的共享方式所支持的类型，下面一个个展开讨论。
其中最单纯简单的就是shared memory这种方式，只有ctypes当中的数据类型可以通过这种方式共享。由于mp库本身缺少命名的机制，即在一个进程当中创建的对象，无法在另外一个进程当中通过名字来引用，因此，这种共享方式依赖于继承，对象应该由父进程创建，然后由子进程引用。关于这种机制的例子，可以参见Python文档当中的例子 Synchronization types like locks, conditions and queues，参考其中的test_sharedvalues函数。
然后是继承方式。首先关于继承方式需要有说明，继承本质上并不是一种对象共享的机制，对象共享只是其副作用。子进程从父进程继承来的对象并不一定是共享的。继承本质上是父进程fork出的子进程自动继承父进程的内存状态和对象描述符。因此，实际上子进程复制了一份父进程的对象，只不过，当这个对象包装了一些系统内核对象的描述符的时候，拷贝这个对象（及其包装的描述符）实现了对象的共享。因此，在上面的表当中，只有系统内核对象，和基于这些对象实现的对象，才能够通过继承来共享。通过继承共享的对象在linux平台上没有任何限制，但是在Windows上面由于没有fork的实现，因此有一些额外的限制条件，因此，在Windows上面，继承方式是几乎无法用的。
最后就是Server Process这种方式。这种方式可以支持的类型比另外两种都多，因为其模型是这样的：
server process模型
在这个模型当中，有一个manager进程，负责管理实际的对象。真正的对象也是在manager进程的内存空间当中。所有需要访问该对象的进程都需要先连接到该管理进程，然后获取到对象的一个代理对象（Proxy object），通常情况下，这个代理对象提供了实际对象的公共函数的代理，将函数参数进行pickle，然后通过连接传送到管理进程当中，管理进程将参数unpickle之后，转发给相应的实际对象的函数，返回值（或者异常）同样经过管理进程pickle之后，通过连接传回到客户进程，再由proxy对象进行unpickle，返回给调用者或者抛出异常。
很明显，这个模型是一个典型的RPC（远程过程调用）的模型。因为每个客户进程实际上都是在访问manager进程当中的对象，因此完全可以通过这个实现对象共享。
manager和proxy之间的连接可以是基于socket的网络连接，也可以是unix pipe。如果是使用基于socket的连接方式，在使用proxy之前，需要调用manager对象的connect函数与远程的manager进程建立连接。由于manager进程会打开端口接收该连接，因此必要的身份验证是需要的，否则任何人都可以连上manager弄乱你的共享对象。mp库通过authkey的方式来进行身份验证。
在实现当中，manager进程通过multiprocessing.Manager类或者BaseManager的子类实现。BaseManager提供了函数register注册一个函数来获取共享对象的proxy。这个函数会被客户进程调用，然后在manager进程当中执行。这个函数可以返回一个共享的对象（对所有的调用返回同一个对象），或者可以为每一个调用创建一个新的对象，通过前者就可以实现多个进程共享一个对象。关于这个的用法可以参考Python文档当中的例子“Demonstration of how to create and use customized managers and proxies”。
典型的导出一个共享对象的代码是：
ObjectType object_
class ObjectManager(multiprocessing.managers.BaseManager): pass
ObjectManager.register("object", lambda: object_)注意上面介绍proxy对象的时候，我提到的“公共函数”四个字。每个proxy对象只会导出实际对象的公共函数。这里面有两个含义，一个是“公共”，即所有非下划线开头的成员，另一个是“函数”，即所有callable的成员。这就带来一些限制，一是无法导出属性，二是无法导出一些公共的特殊函数，例如__get__, __next__等等。对于这个mp库有一套处理，即自定义proxy对象。首先是BaseManager的register可以提供一个proxy_type作为第三个参数，这个参数指定了哪些成员需要被导出。详细的使用方法可以参见文档当中的第一个例子。
另外manager还有一些细节的问题需要注意。由于Proxy对象不是线程安全的，因此如果需要在一个多线程程序当中使用proxy，mp库会为每个线程创建一个proxy对象，而每个proxy对象都会对server process创建一个连接，而manager那边对于每个连接都创建一个单独的线程来为其服务。这样带来的问题就是，如果客户进程有很多线程，很容易会导致manager进程的fd数目达到ulimit的限制，即使没有达到限制，也会因为manager进程当中有太多线程而严重影响manager的性能。解决方案可以是一个进程内cache，只有一个单独的线程可以创建proxy对象访问共享对象，其余线程只能访问该进程当中的cache。
一旦manager因为达到ulimit限制或者其他异常，manager会直接退出，遗憾的是，这时候已经建立的proxy会试图重新连接manager – 但是它已经不存在了。这个会导致客户进程hang在对proxy的函数调用上，这个时候，目前除了杀掉进程没有找到别的办法。
另外proxy使用socket的方式比较tricky，因此和内置的socket库有很多冲突，比如socket.setdefaulttimeout（Python Issue 6056 ）。在setdefaulttimeout调用了之后，进程当中所有通过socket模块建立的socket都是被设置为unblock模式的，但是mp库并不知道这一点，而且它总是假设socket都是block模式的，于是，一旦调用了setdefaulttimeout，所有对于proxy的函数调用都会抛出OSError，错误代码为11，错误原因是非常有误导性的“Resource temporarily unavailable”，实际上就是EAGAIN。这个错误可以通过我提供的一个patch来补救（这个patch当中还包含其他的一些修复，所以请自行查看并修改该patch）。
由于以上的一些原因，server process模式作为一个对象的共享模式，能够提供最为灵活的共享方式，但是也有最多的问题。这个在使用过程当中就靠自己去衡量了。目前我们的系统对于数据可靠性方面要求不高，丢失数据是可以接受的，但是也只用这种模式来维护统计值，不敢用来维护更多的东西。
关于跨进程共享对象的问题就写到这里，后面内容待续……
