728x90 sharedmemory2 [PYTHON] Shared Memory를 활용한 3가지 데이터 통신 최적화 방법과 성능 차이 해결 파이썬의 멀티프로세싱 환경에서 가장 큰 성능 병목 중 하나는 '프로세스 간 데이터 통신(IPC)'입니다. 기본적으로 파이썬의 프로세스는 독립된 메모리 공간을 가지므로, 데이터를 주고받을 때 객체를 직렬화(Serialization)하고 다시 역직렬화하는 오버헤드가 발생합니다. 하지만 Shared Memory(공유 메모리)를 활용하면 복사본을 만들지 않고도 동일한 메모리 블록에 직접 접근하여 이 문제를 근본적으로 해결할 수 있습니다. 본 글에서는 Python 3.8부터 도입된 multiprocessing.shared_memory를 중심으로 최적화 전략을 다룹니다.1. IPC 방식에 따른 메커니즘과 성능 차이 비교파이썬에서 데이터를 교환하는 방식은 다양합니다. 각 방식이 메모리 레이아웃과 CPU 자원을 어떻게.. 2026. 3. 17. [PYTHON] Shared Memory 프로세스 데이터 공유 동기화 문제 해결 방법 4가지와 차이 분석 서론: 파이썬 멀티프로세싱의 한계와 공유 메모리의 등장파이썬은 GIL(Global Interpreter Lock)로 인해 진정한 병렬 처리를 구현하기 위해 multiprocessing 모듈을 사용합니다. 하지만 프로세스는 독립적인 메모리 공간을 갖기 때문에 데이터를 주고받는 과정에서 IPC(Inter-Process Communication) 비용이 발생합니다. 이를 극복하기 위해 파이썬 3.8부터 도입된 Shared Memory는 데이터 복사 없이 메모리 주소를 직접 공유하여 성능을 비약적으로 향상시켰습니다. 그러나 '공유'에는 반드시 책임이 따릅니다. 여러 프로세스가 동시에 같은 메모리 공간에 접근할 때 발생하는 레이스 컨디션(Race Condition)과 데이터 무결성(Data Integrity) 문.. 2026. 2. 25. 이전 1 다음 728x90
