Python2多进程中如何提升Cpickle大小限制（无需升级至Python3）

可以通过修改Python标准库中的multiprocessing和cPickle模块代码绕过2GB限制，但操作存在一定风险，需针对Python2.7源码做特定调整，具体思路如下：

• 修改cPickle的硬编码大小限制
  Python2.7的cPickle模块中，2GB限制来自底层的大小检查逻辑（通常是硬编码的2147483647，即2GB对应的字节数）。你可以找到Python安装目录下的Modules/cPickle.c文件，搜索该数值并替换为更大的阈值（比如64位系统的9223372036854775807），之后重新编译Python解释器。注意：32位系统中修改此值可能引发内存地址空间不足的问题，仅建议在64位环境下操作。

• 替换multiprocessing的默认序列化器
  Python2.7的multiprocessing默认用cPickle处理进程间通信的序列化。你可以修改multiprocessing模块代码（比如multiprocessing/connection.py或multiprocessing/util.py），将调用cPickle.dumps/loads的逻辑替换为自定义序列化实现：

  • 改用纯Python版pickle模块（本身无2GB限制，但序列化速度较慢）
  • 自定义分块序列化工具，将大对象拆分后传输，再在接收端合并
    需注意：若Cython编写的.so模块直接依赖multiprocessing的默认序列化格式，替换后可能导致进程间通信失败，需验证兼容性。

• 无需重新编译的猴子补丁方案
  若不想修改Python源码并重新编译，可尝试在程序启动时通过猴子补丁临时修改模块行为：

  1. 补丁cPickle.dumps/loads函数，实现大对象的分块序列化与合并，但如果Cython模块直接调用cPickle的C API而非Python层面函数，此方法会无效。
  2. 补丁multiprocessing.reduction.dumps函数，替换为其他序列化方式（如分块JSON，仅支持可JSON序列化对象）或纯Python版pickle，同样需确保与Cython模块的兼容性。

风险提示 #

• 修改标准库代码会影响所有使用该Python解释器的程序，可能引发其他程序异常。
• 若Cython的.so模块直接调用cPickle的底层C API，仅修改Python层面的cPickle代码无法生效，必须修改cPickle的C源码并重新编译Python。
• 64位系统下，Python2.7的cPickle理论上支持超过2GB的对象，但multiprocessing的管道缓冲区可能存在额外限制，需同步修改缓冲区大小的相关逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bionoob