问题

使用multiprocessing.Pool创建多进程时，每个进程占用内存不断攀升。

问题描述

原本每个子进程没有占用那么多内存：

第二次读取新一批数据，每个子进程都复制了之前的内存资源：

原因说明

实际上，multiprocessing.Process每启动一个进程，都会对当前进程内存进行一次拷贝。

因为multiprocessing有两种创建进程的方式：spawn和fork，在linux系统中的默认创建模式是fork，fork会把当前进程资源全部复制一份交给子进程。因此当需要不断重复：读写数据->多进程处理数据这一流程，会不断产生的新子进程复制之前的资源，导致进程占用内存越来越大。

因此平时推荐使用spawn方式创建多个进程，fork方式会产生孤儿进程和僵尸进程，需要手动回收资源。采用spawn方式初始化多进程创建，虽然spawn比fork要慢一些，但是能够节省内存、也更加安全。

解决方法

多进程创建方式是可以修改的：

multiprocessing.set_start_method('spawn') # default on WinOS or MacOSmultiprocessing.set_start_method('fork') # default on Linux (UnixOS)

由于多进程创建方式的初始化是在主进程刚开始就创建好的，因此你需要在主进程程序入口处

if __name__ =='__main__':做修改：

程序入口处修改多进程创建方式后，即使多进程处理的代码是从别处调用过来，也能够通过spawn方式创建进程。

另外，尝试过用concurrent库来替换，并不好用

使用python多进程concurrent.futures.ProcessPoolExecutor使用方法示例

来自 <python多进程concurrent.futures.ProcessPoolExecutor使用方法示例_processpoolexecutor()使用示例-CSDN博客>

参考资料：

在Python中优雅地用多进程：进程池 Pool、管道通信 Pipe、队列通信 Queue、共享内存 Manager Value-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)