我正在写一个单线程内存的概念应用程序的重要certificate 。 这个应用程序本身并不处理太多的数据，主要是加载GB的数据，然后做一些数据分析。
我不想通过MT实现来pipe理并发，不想实现锁 （即互斥锁，自旋锁，…），所以我决定使用亲爱的旧fork（） 。
在内存为CoW的 Linux上，我应该能够高效地分析相同的数据集，而不必使用简单的并行单线程逻辑来显式复制它们（这又是一个概念validation ）。
现在我产生了subprocess，用fork（）很容易为子任务设置input参数（在这种情况下是subprocess ），但是我必须把结果返回到主进程。 有时这些结果是十亿分之十GB大 。 我想到的所有IPC机制是：
我还能用什么？ 除了显而易见的“走multithreading”，我真的想利用CoW和单线程多进程架构来进行这个概念validation 。 有任何想法吗？
谢谢
经过一番尝试，我得出的结论如下：
fd然后用于epoll Level Triggered所以如果子进程在发送数据时真的很快，我可以交错请求 pod或具有简单的template<...>二进制读/写功能（如果这些功能不是 我相信这是一个很好的解决方案。
干杯
你也可以使用一个普通的文件。
父进程可以等待子进程（分析内存中的数据，然后写入文件的结果），退出，一旦它完成，你必须能够从文件中读取数据。 正如你所提到的，输入参数不是一个问题，你可以指定文件名写入其中一个输入参数。 这样，就不需要锁定，或者在子进程的退出状态上等待wait（）。
我想知道是否每个子进程都会返回10个GB大数据，这样使用常规文件会更好，因为您将有足够的时间来处理每个子进程的结果。 但是这个10GB的数据在子进程之间共享吗？ 如果是这样的话，你会宁愿使用锁，所以我认为它不是。