当使用多个线程来访问同一个数据时，很容易“偶然”出现线程安全问题。为了解决这个问题，实现线程安全的控制，Python 的 threading 模块引入了锁（Lock）。Lock 是控制多个线程对共享资源进行访问的工具。通常，锁提供了对共享资源的独占访问，每次只能有一个线程对 Lock 对象加锁，线程在开始访问共享资源之前应先请求获得 Lock 对象。当对共享资源访问完成后，程序释放对 Lock 对象的锁定。

threading 模块提供了 Lock 和 RLock 两个类，它们都提供了如下两个方法来加锁和释放锁：

  1. acquire(blocking=True, timeout=-1)：请求对 Lock 或 RLock 加锁，其中 timeout 参数指定加锁多少秒。
  2. release()：释放锁。

Lock 和 RLock 的区别如下：
threading.Lock：它是一个基本的锁对象，每次只能锁定一次，其余的锁请求，需等待锁释放后才能获取。
threading.RLock：它代表可重入锁（Reentrant Lock）。对于可重入锁，在同一个线程中可以对它进行多次锁定，也可以多次释放。如果使用 RLock，那么 acquire() 和 release() 方法必须成对出现。如果调用了 n 次 acquire() 加锁，则必须调用 n 次 release() 才能释放锁。

由此可见，RLock 锁具有可重入性。也就是说，同一个线程可以对已被加锁的 RLock 锁再次加锁，RLock 对象会维持一个计数器来追踪 acquire() 方法的嵌套调用，线程在每次调用 acquire() 加锁后，都必须显式调用 release() 方法来释放锁。所以，一段被锁保护的方法可以调用另一个被相同锁保护的方法。

在实现线程安全的控制中，比较常用的是 RLock。通常使用 RLock 的代码格式如下：

class X:
    #定义需要保证线程安全的方法
    def m () :
        #加锁
        self.lock.acquire()
        try :
            #需要保证线程安全的代码
            ＃...方法体
        #使用finally 块来保证释放锁
        finally :
            #修改完成，释放锁
            self.lock.release()

使用 RLock 对象来控制线程安全，当加锁和释放锁出现在不同的作用范围内时，通常建议使用 finally 块来确保在必要时释放锁。

通过使用 Lock 对象可以非常方便地实现线程安全的类，线程安全的类具有如下特征：

  • 该类的对象可以被多个线程安全地访问。
  • 每个线程在调用该对象的任意方法之后，都将得到正确的结果。
  • 每个线程在调用该对象的任意方法之后，该对象都依然保持合理的状态。

这意味着，并发线程在任意时刻只有一个线程可以进入修改共享资源的代码区（也被称为临界区），所以在同一时刻最多只有一个线程处于临界区内，从而保证了线程安全。

可变类的线程安全是以降低程序的运行效率作为代价的，为了减少线程安全所带来的负面影响，程序可以采用如下策略：

  • 不要对线程安全类的所有方法都进行同步，只对那些会改变竞争资源（竞争资源也就是共享资源）的方法进行同步。例如，上面 Account 类中的 account_no 实例变量就无须同步，所以程序只对 draw() 方法进行了同步控制。
  • 如果可变类有两种运行环境，单线程环境和多线程环境，则应该为该可变类提供两种版本，即线程不安全版本和线程安全版本。在单线程环境中使用钱程不安全版本以保证性能，在多线程环境中使用线程安全版本。