概要

Python3.8から導入されたmultiprocessingモジュールのSharedMemoryによって共有メモリが使えるようになった。
しかし、Windows上では問題なかったが、Linux上でメモリが解放されていないような...。
SharedMemoryの公式HPはこちら。

エラー内容の例

プロセス１（proc1.py）で共有メモリ作成、及びデータを格納し、プロセス２（proc2.py）でプロセス１が格納したデータを取得。
まずはソースコードから。

proc1.py

import pickle
import sys
from multiprocessing import shared_memory

# SharedMemory新規作成
try:
    shm = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=30, name="test")
except:
    print("メモリ作成エラー")
    sys.exit(1)

# データ格納
while True:
    brother = {
        "1": "taro",
        "2": "jiro",
        "3": "saburo"
    }
    data = pickle.dumps(brother)
    shm.buf[:len(data)] = data

proc2.py

"""
プロセス２での処理
"""

import pickle
import time
import sys
from multiprocessing import shared_memory
  
start = time.time()

while True:
  
    try:
        shm = shared_memory.SharedMemory(name="test")
    except:
        print("取得エラー")
        break
    else:
  
        try:
            data = pickle.loads(shm.buf)
        except pickle.UnpickingError:
            continue
        except:
            print("読み込みエラー")
            sys.exit(1)
        else:

            if time.time() - start > 5:

                shm.close()
                #shm.unlink()
                print("close")

                break

この例では、プロセス２が起動５秒後に処理終了。
その際、**shm.close()**でメモリを解放してよかったね！となるはずだが、
こんなUserWarningが出現。

UserWarning: resource_tracker: There appear to be 1 leaked shared_memory objects to clean up at shutdown
warnings.warn(‘resource_tracker: There appear to be %d ‘

shm.closeでメモリ解放がされてないらしく、プロセス２をもう一度動かしてみると、メモリを取得不可（取得エラーと出力される）。

ついでに公式にあったもう１つのshm.unlinkも実行。
当然unlinkと言う名前の通りリンクを切るため、再度プロセス２を実行しても取得できるわけもなく。

また、これも当然の話ですがプロセス１を再起動したら、再び取得可能。

まとめ

SharedMemoryのcloseがLinux上でうまく動いてなさそう。
共有メモリはまだPython＆Linuxではやらない方が良いかも。

その他

GitHubに載せています。