Ray中如何移除对象引用并返回对象，无需复制以减少内存占用

你完全不需要通过深拷贝来实现需求，直接返回ray.get获取的对象即可，同时可以主动清理Ray分布式存储中的对应对象来释放集群内存，这样就不会出现双倍内存占用的问题。

修正后的代码 #

def some_func():
    # 从Ray分布式存储拉取对象到本地内存
    results = ray.get(hash_for_given_job)
    # 主动通知Ray释放分布式存储中的目标对象（加速集群内存回收，可选）
    ray.internal.free([hash_for_given_job])
    # 直接返回本地对象，内存中仅保留一份实例
    return results

关键说明 #

• 无需深拷贝：ray.get已经将分布式对象拉取到本地内存，返回这个对象本身就可以让调用者获取到数据，深拷贝完全是多余的操作，会额外占用一倍内存。
• 清理分布式存储对象：如果担心Ray集群的分布式存储还占用该对象的内存，可以调用ray.internal.free主动删除对应ObjectRef的分布式实例，避免集群层面的内存浪费。
• 本地引用的自动回收：函数执行完毕后，本地变量results会超出作用域，Python的垃圾回收机制会自动处理该引用，不需要额外执行del results；而返回的对象会被调用者持有，不会被回收。

注意事项 #

• hash_for_given_job需要是有效的Ray ObjectRef，ray.internal.free接受ObjectRef的列表作为参数。
• 若使用较新版本的Ray，也可以尝试ray.delete(hash_for_given_job)来替代ray.internal.free，具体以对应版本的Ray官方说明为准。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel Wiczew