今回はPythonでマルチプロセスのプログラムを実行する際に行う、プロセス間通信の実装方法について書きたいと思います。ライブラリはmultiprocessingを使用します。
これまで書いた記事ではQueueを使った方法でしたが、今回は共有メモリー（Array）を使用して通信を行ってみました。
また、記事の中ではRaspberry Pi 3を使って実装していますが、マルチコアのCPUを搭載していれば、デスクトップPCなど他のハードウェアでも使用できます。
環境
ハードウェア：Raspberry Pi 3 ModelB
OS：Raspbian 10.11
Python：3.7.3
Raspberry Pi（ラズベリーパイ）とは
Raspberry Pi（ラズベリーパイ）はイギリスのラズベリーパイ財団が教育用に開発したボードコンピュータです。
ポチップ
最新のRaspberry Pi 4では、ARMアーキテクチャを採用したBroadcom製の高性能SoC BCM2711を搭載しており、1.5GHzで動作するARM Cortex-A72が4コアとマイコンボードの中では非常に高速な処理能力を持っています。また、ユーザーがアクセス可能な40ピンのGPIOも搭載しており、外部ハードウェアを制御することが可能です。
詳細なスペック等は以下の記事で解説していますので、あわせてご覧ください。
ポチップ
ポチップ
やりたいこと
当ブログでは過去にPython3のmultiprocessingを使用し、マルチプロセスでの並列処理を行う記事を公開しています。
これまで公開したプログラムでは、プロセス間でのデータの受け渡しにmultiprocessingのQueue（キュー）を使用してきました。Queueを使ったデータの受け渡しでは、データは先入れ先出しになります。
非同期に実行されているプロセス間で、すべてのデータを確実に相手のプロセスに渡したい場合はQueueを使用すると良いのですが、Raspberry Piで行っているロボット制御では少し事情が違ってきます。
例えば、画像処理プロセスで取得した情報をモーター制御プロセスに渡したい場合があるとします。画像処理プロセスはカメラのフレームレート毎に処理を実行した場合、一秒間に30回データを出力します。
しかし、モーター制御プロセスはロボットの1モーションが1秒以上かかるため、Queueのデータを読み出しに行く周期もそれ以上の時間になります。
このような場合、Queueにどんどんデータが溜まっていってしまい、その瞬間の画像処理結果を読み出したい場合でも、欲しいデータにすぐにアクセスできません。
そこで今回はQueueではなく、共有メモリー（Array）を使った瞬時値の受け渡しを行ってみたいと思います。
共有メモリー（Array）とは
共有メモリーを使ったプロセス間通信では、ある決められたメモリー領域を複数のプロセスで共有し、別々のプロセスから書き込み、読み出しをすることでデータを受け渡します。
一次元配列でのデータの受け渡しが可能ですが、今回は1変数のみで使用します。
@pocokhcさんのページでmultiprocessingで使用可能なプロセス間通信の時間計測など、詳細なデータがありますので参考にしてみてください。
メモリアクセス時の排他処理
共有メモリーを使った通信では、メモリを書き込むタイミングとメモリを読み出すタイミングがバッティングした場合、正常に値を読み出せない場合があります。
そのため、以下のようなフラグを使った排他処理を実装しました。
- 許可フラグをFalseに設定します
- 読み出し側のプロセスは参照許可フラグを確認し、False（読み出し禁止）の場合は一定時間をおいて再度フラグを確認します。
- 参照ができない状態になっている間に、書き込み側プロセスがメモリの値を書き換えます。そして書き込みが完了したら、参照許可フラグをTrue（読み出し可能）に変更します。
- 読み出し側プロセスが参照許可フラグがTrueになっているのを確認後、データの読み出しを行います。
ポチップ
作成したソースコード
以下のようなソースコードを作成してみました。
sleepメソッドについては、ログを確認しやすくするためのものですので、実際に使用するプログラムでは削除してください。（入ったままだと処理が遅くなります）
～～処理の流れ～～
プロセス①では、共有メモリーに書き込みを行う「ps_write」というメソッドを実行します。
プロセス②では、共有メモリーから読み出しを行う「ps_read」というメソッドを実行します。
初期状態では共有メモリーにはInt型の「5」が格納されており、参照許可フラグは「True」（読み出し可能）に設定されていますので、プロセス②が初期値の「5」という値を読み出すことができます。
その後、プロセス①が参照許可フラグを「False」（読み出し禁止）に変更し、メモリーへ書き込みを行います。
その間、プロセス②はメモリーにアクセスできず、待ち状態となります。
そしてプロセス②が共有メモリーの値を「10」に書き換え、参照許可フラグを「True」に戻すと、プロセス①が共有メモリーから「10」を読み出します。
import multiprocessing as mp
import ctypes
from ntpath import join
from time import sleep
#共有メモリ書き込み処理
def ps_write(*args):
val = args[0] #データのアドレス
flag = args[1] #フラグのアドレス
sleep(2) #ログ確認のためのディレイ
#書き込み開始
flag.value = False
val[0] = 10
sleep(2) #ログ確認のためのディレイ
#書き込み終了
flag.value = True
#共有メモリ参照処理
def ps_read(*args):
val = args[0]
flag = args[1]
while True:
if not flag.value: # データが変わるまで待つ
print("prosess wait")
sleep(0.1)
continue
#共有メモリからデータを初見出し
data = val[0]
print("process2 = ", data)
if __name__ == '__main__':
#パラメータサイズ
size = 1
#プロセス間通信用の共有メモリーを生成
arr = mp.Array(ctypes.c_int, [0]*size )
flag = mp.Value(ctypes.c_bool, False)
#パラメータ初期値
arr[0] = 5 #初期値
flag.value = True #読み出し可能状態
#プロセスを生成
p1 = mp.Process(target=ps_write, args=(arr, flag)) #プロセス①
p2 = mp.Process(target=ps_read, args=(arr,flag)) #プロセス②
#プロセス実行
p1.start()
p2.start()
#プロセスを終了
p1.join()
p2.join()9～10行目：
共有メモリーのアドレス情報を引数として受け取ります。ここで受け取っているのは変数の実態ではなく、間接的な参照先となりますので、C言語のポインタをイメージされると良いと思います。
14行目：
参照許可フラグを「False」に設定し、読み出し禁止状態にします。
15行目：
共有メモリーの値を書き換えます。
20行目：
参照許可フラグを「True」に設定し、別プロセスからの共有メモリーの読み出しを許可します。
25～26行目：
共有メモリーのアドレス情報を引数として受け取ります。
29行目：
参照許可フラグを確認します。「False」の場合には、フラグが「True」に代わるまでwhile文でループして待機します。
「True」に変わったら、読み出し処理に移行します。
35行目：
共有メモリーの値を読み出します。
42行目：
共有メモリーには一次元配列が格納できるため、格納するデータサイズを指定します。今回は1データのみなので「1」としました。
45行目：
プロセス間通信で受け渡す値を格納するためのArrayを作成します。型はCのint型です。
46行目：
共有メモリーにアクセスする際の排他制御を行うためのフラグを作成します。型はCのbool型です。
49～50行目：
共有メモリーに格納する値の初期値を代入します。
53～54行目：
プロセスを生成します。
57～58行目：
プロセスを実行します。
実行結果
以下が実行時のターミナルの画像です。
初期状態は参照許可フラグが「True」となっていますので、初期値の5を読み出すことができています。
その後、プロセス①が参照許可フラグを「False」に変更したため、プロセス②は待ち（wait）状態になっているのがわかります。
そして最後に、プロセス①が書き込み終了後、参照許可フラグを「True」に戻したため、プロセス②は共有メモリーの書き換えられた値「10」を読み出すことができているのが確認できました。
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まとめ
multiprocessingの共有メモリー（Array）を使ったプロセス間通信を行うことで、瞬時値や一次元配列でまとめたデータを転送できるようになりました。
通信方式によって、通信にかかる遅延時間等も変わってきますので、実装するシステムに合わせてキューや共有メモリーなどの手段を検討されると良いかと思います。
今後は共有メモリーを使って、Raspberry Pi ロボットの画像処理データをモーター制御プロセスにフィードバックしていけるようにシステムを構成していく予定です。
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それでは、また次の記事でお会いしましょう。
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参考
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