python 多线程并发访问共享变量

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mob649e815d65e6 2024-07-28 03:16:49 ©著作权

文章标签 共享变量互斥锁线程同步 文章分类 Python 后端开发

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Python 多线程并发访问共享变量

在 Python 中，多线程并发访问共享变量是一个常见的问题。当多个线程同时访问和修改共享变量时，可能会导致数据不一致、竞态条件等问题。为了解决这些问题，我们需要了解线程同步和互斥锁等概念，并掌握相应的编程技巧。

线程同步和互斥锁

线程同步是确保多个线程在访问共享资源时不会发生冲突的一种机制。互斥锁（Mutex）是一种常用的线程同步工具，它可以保证同一时刻只有一个线程可以访问共享资源。

使用互斥锁

在 Python 中，我们可以使用 threading 模块中的 Lock 类来实现互斥锁。下面是一个使用互斥锁的示例代码：

import threading

# 共享变量
shared_variable = 0

# 互斥锁
lock = threading.Lock()

def increment():
    global shared_variable
    for _ in range(100000):
        # 获取锁
        lock.acquire()
        try:
            shared_variable += 1
        finally:
            # 释放锁
            lock.release()

def decrement():
    global shared_variable
    for _ in range(100000):
        # 获取锁
        lock.acquire()
        try:
            shared_variable -= 1
        finally:
            # 释放锁
            lock.release()

# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=increment)
thread2 = threading.Thread(target=decrement)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程完成
thread1.join()
thread2.join()

print(shared_variable)

在这个示例中，我们定义了一个共享变量 shared_variable，并使用互斥锁 lock 来确保在访问和修改共享变量时不会发生冲突。

旅行图

下面是一个简单的旅行图，展示了线程在访问共享变量时的流程：

journey
    t1[线程1] --> acquire[获取锁]
    acquire --> increment[增加共享变量]
    increment --> release[释放锁]
    t2[线程2] --> acquire
    acquire --> decrement[减少共享变量]
    decrement --> release

竞态条件

竞态条件是指在多线程环境中，由于线程的执行顺序不确定，导致程序的输出结果也不确定的现象。在没有使用互斥锁的情况下，访问共享变量可能会导致竞态条件。

竞态条件示例

下面是一个没有使用互斥锁的示例代码，演示了竞态条件的发生：

import threading

# 共享变量
shared_variable = 0

def increment():
    global shared_variable
    for _ in range(100000):
        shared_variable += 1

def decrement():
    global shared_variable
    for _ in range(100000):
        shared_variable -= 1

# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=increment)
thread2 = threading.Thread(target=decrement)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程完成
thread1.join()
thread2.join()

print(shared_variable)

在这个示例中，我们没有使用互斥锁来保护共享变量 shared_variable。因此，在多线程环境中，访问和修改共享变量可能会导致竞态条件，从而导致输出结果不确定。