python多重處理的內存使用情況

Question

一旦進程被連接，一個multiprocessing.Process產生的進程消耗的內存是否會被釋放？

我心目中的情況大致是這樣的：

from multiprocessing import Process 
from multiprocessing import Queue 
import time 
import os 

def main(): 
    tasks = Queue() 
    for task in [1, 18, 1, 2, 5, 2]: 
    tasks.put(task) 

    num_proc = 3   # this many workers @ each point in time 
    procs = [] 
    for j in range(num_proc): 
    p = Process(target = run_q, args = (tasks,)) 
    procs.append(p) 
    p.start() 

    # joines a worker once he's done 
    while procs: 
    for p in procs: 
     if not p.is_alive(): 
      p.join()  # what happens to the memory allocated by run()? 
      procs.remove(p) 
      print p, len(procs) 
    time.sleep(1) 

def run_q(task_q): 
    while not task_q.empty(): # while's stuff to do, keep working 
     task = task_q.get() 
     run(task) 

def run(x):  # do real work, allocates memory 
    print x, os.getpid() 
    time.sleep(3*x) 


if __name__ == "__main__": 
    main() 

在實際的代碼中，tasks長度遠遠大於CPU內核的數量，每個task是輕量級的，不同的任務需要很大的不同CPU時間（幾分鐘到幾天）和大量不同的內存（從花生到幾個GB）。所有這些內存都位於run的本地，因此無需共享它---所以問題在於一旦run返回，和/或一旦進程加入後，它是否會被釋放。

Answer 1

進程終止時釋放進程佔用的內存。在你的例子中，這發生在run_q（）返回時。