[全]线程安全

1、线程安全1. 线程不安全是怎样的？要搞清楚什么是线程安全，就要先了解线程不安全是什么样的。比如下面这段代码，开启两个线程，对全局变量 number 各自增 10万次，每次自增 1。from threading import Thread, Locknumber = 0def target(): global number for _ in range(1000000): number += 1thread_01 = Thread(target=target)thread_02 = Thread(target=target)thread_01.start()thread_02.start()th

2、read_01.join()thread_02.join()print(number)正常我们的预期输出结果，一个线程自增100万，两个线程就自增 200 万嘛，输出肯定为 2000000 。可事实却并不是你想的那样，不管你运行多少次，每次输出的结果都会不一样，而这些输出结果都有一个特点是，都小于 200 万。以下是执行三次的结果145978213798911432921这种现象就是线程不安全，究其根因，其实是我们的操作number += 1，不是原子操作，才会导致的线程不安全。2. 什么是原子操作？原子操作（atomic operation），指不会被线程调度机制打断的操作，这种操作一旦开始

3、，就一直运行到结束，中间不会切换到其他线程。它有点类似数据库中的事务。在 Python 的官方文档上，列出了一些常见原子操作L.append(x)L1.extend(L2)x = Lix = L.pop()L1i:j = L2L.sort()x = yx.field = yDx = yD1.update(D2)D.keys()而下面这些就不是原子操作i = i+1L.append(L-1)Li = LjDx = Dx + 1像上面的我使用自增操作number += 1，其实等价于number = number + 1，可以看到这种可以拆分成多个步骤（先读取相加再赋值），并不属于原子操作。这样就

4、导致多个线程同时读取时，有可能读取到同一个 number 值，读取两次，却只加了一次，最终导致自增的次数小于预期。当我们还是无法确定我们的代码是否具有原子性的时候，可以尝试通过dis模块里的 dis 函数来查看当我们执行这段代码时，可以看到number += 1这一行代码，由两条字节码实现。 BINARY_ADD：将两个值相加 STORE_GLOBAL： 将相加后的值重新赋值每一条字节码指令都是一个整体，无法分割，他实现的效果也就是我们所说的原子操作。当一行代码被分成多条字节码指令的时候，就代表在线程线程切换时，有可能只执行了一条字节码指令，此时若这行代码里有被多个线程共享的变量或资源时，并且

5、拆分的多条指令里有对于这个共享变量的写操作，就会发生数据的冲突，导致数据的不准确。为了对比，我们从上面列表的原子操作拿一个出来也来试试，是不是真如官网所说的原子操作。这里我拿字典的 update 操作举例，代码和执行过程如下图从截图里可以看到，info.update(new)虽然也分为好几个操作 LOAD_GLOBAL：加载全局变量 LOAD_ATTR： 加载属性，获取 update 方法 LOAD_FAST：加载 new 变量 CALL_FUNCTION：调用函数 POP_TOP：执行更新操作但我们要知道真正会引导数据冲突的，其实不是读操作，而是写操作。上面这么多字节码指令，写操作都只有一个

6、（POP_TOP），因此字典的 update 方法是原子操作。3. 实现人工原子操作在多线程下，我们并不能保证我们的代码都具有原子性，因此如何让我们的代码变得具有 “原子性” ，就是一件很重要的事。方法也很简单，就是当你在访问一个多线程间共享的资源时，加锁可以实现类似原子操作的效果，一个代码要嘛不执行，执行了的话就要执行完毕，才能接受线程的调度。因此，我们使用加锁的方法，对例子一进行一些修改，使其具备原子性。from threading import Thread, Locknumber = 0lock = Lock()def target(): global number for _ in

7、range(1000000): with lock: number += 1thread_01 = Thread(target=target)thread_02 = Thread(target=target)thread_01.start()thread_02.start()thread_01.join()thread_02.join()print(number)此时，不管你执行多少遍，输出都是 2000000.4. 为什么 Queue 是线程安全的？Python 的 threading 模块里的消息通信机制主要有如下三种：1. Event2. Condition3. Queue使用最多的是 Queue，而我们都知道它是线程安全的。当我们对它进行写入和提取的操作不会被中断而导致错误，这也是我们在使用队列时，不需要额外加锁的