在并發(fā)編程時(shí)，如果多個(gè)線程訪問同一資源，我們需要保證訪問的時(shí)候不會(huì)產(chǎn)生沖突，數(shù)據(jù)修改不會(huì)發(fā)生錯(cuò)誤，這就是我們常說的線程安全 。

那什么情況下，訪問數(shù)據(jù)時(shí)是安全的?什么情況下，訪問數(shù)據(jù)是不安全的?如何知道你的代碼是否線程安全?要如何訪問數(shù)據(jù)才能保證數(shù)據(jù)的安全?

本篇文章會(huì)一一回答你的問題。

1. 線程不安全是怎樣的?

要搞清楚什么是線程安全，就要先了解線程不安全是什么樣的。

比如下面這段代碼，開啟兩個(gè)線程，對(duì)全局變量 number 各自增 10萬次，每次增量 1。

from threading import Thread, Lock 
 
number = 0 
 
def target(): 
    global number 
    for _ in range(1000000): 
        number += 1 
 
thread_01 = Thread(targettarget=target) 
thread_02 = Thread(targettarget=target) 
thread_01.start() 
thread_02.start() 
 
thread_01.join() 
thread_02.join() 
 
print(number) 

正常我們的預(yù)期輸出結(jié)果，一個(gè)線程自增100萬，兩個(gè)線程就自增 200 萬嘛，輸出肯定為 2000000 。

可事實(shí)卻并不是你想的那樣，不管你運(yùn)行多少次，每次輸出的結(jié)果都會(huì)不一樣，而這些輸出結(jié)果都有一個(gè)特點(diǎn)是，都小于 200 萬。

以下是執(zhí)行三次的結(jié)果

1459782 
1379891 
1432921 

這種現(xiàn)象就是線程不安全，究其根因，其實(shí)是我們的操作 number += 1 ，不是原子操作，才會(huì)導(dǎo)致的線程不安全。

2. 什么是原子操作?

原子操作(atomic operation)，指不會(huì)被線程調(diào)度機(jī)制打斷的操作，這種操作一旦開始，就一直運(yùn)行到結(jié)束，中間不會(huì)切換到其他線程。

它有點(diǎn)類似數(shù)據(jù)庫中的 事務(wù)。

在 Python 的官方文檔上，列出了一些常見原子操作

L.append(x) 
L1.extend(L2) 
x = L[i] 
x = L.pop() 
L1[i:j] = L2 
L.sort() 
x = y 
x.field = y 
D[x] = y 
D1.update(D2) 
D.keys() 

而下面這些就不是原子操作

ii = i+1 
L.append(L[-1]) 
L[i] = L[j] 
D[x] = D[x] + 1 

像上面的我使用自增操作 number += 1，其實(shí)等價(jià)于 number = number + 1，可以看到這種可以拆分成多個(gè)步驟(先讀取相加再賦值)，并不屬于原子操作。

這樣就導(dǎo)致多個(gè)線程同時(shí)讀取時(shí)，有可能讀取到同一個(gè) number 值，讀取兩次，卻只加了一次，最終導(dǎo)致自增的次數(shù)小于預(yù)期。

當(dāng)我們還是無法確定我們的代碼是否具有原子性的時(shí)候，可以嘗試通過 dis 模塊里的 dis 函數(shù)來查看

當(dāng)我們執(zhí)行這段代碼時(shí)，可以看到 number += 1 這一行代碼，由兩條字節(jié)碼實(shí)現(xiàn)。

• BINARY_ADD ：將兩個(gè)值相加
• STORE_GLOBAL：將相加后的值重新賦值

每一條字節(jié)碼指令都是一個(gè)整體，無法分割，他實(shí)現(xiàn)的效果也就是我們所說的原子操作。

當(dāng)一行代碼被分成多條字節(jié)碼指令的時(shí)候，就代表在線程線程切換時(shí)，有可能只執(zhí)行了一條字節(jié)碼指令，此時(shí)若這行代碼里有被多個(gè)線程共享的變量或資源時(shí)，并且拆分的多條指令里有對(duì)于這個(gè)共享變量的寫操作，就會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)的沖突，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確。

為了對(duì)比，我們從上面列表的原子操作拿一個(gè)出來也來試試，是不是真如官網(wǎng)所說的原子操作。

這里我拿字典的 update 操作舉例，代碼和執(zhí)行過程如下圖

從截圖里可以看到，info.update(new) 雖然也分為好幾個(gè)操作：

• LOAD_GLOBAL：加載全局變量
• LOAD_ATTR：加載屬性，獲取 update 方法
• LOAD_FAST：加載 new 變量
• CALL_FUNCTION：調(diào)用函數(shù)
• POP_TOP：執(zhí)行更新操作

但我們要知道真正會(huì)引導(dǎo)數(shù)據(jù)沖突的，其實(shí)不是讀操作，而是寫操作。

上面這么多字節(jié)碼指令，寫操作都只有一個(gè)(POP_TOP)，因此字典的 update 方法是原子操作。

3. 實(shí)現(xiàn)人工原子操作

在多線程下，我們并不能保證我們的代碼都具有原子性，因此如何讓我們的代碼變得具有 “原子性” ，就是一件很重要的事。

方法也很簡單，就是當(dāng)你在訪問一個(gè)多線程間共享的資源時(shí)，加鎖可以實(shí)現(xiàn)類似原子操作的效果，一個(gè)代碼要嘛不執(zhí)行，執(zhí)行了的話就要執(zhí)行完畢，才能接受線程的調(diào)度。

因此，我們使用加鎖的方法，對(duì)例子一進(jìn)行一些修改，使其具備“原子性”。

from threading import Thread, Lock 
 
 
number = 0 
lock = Lock() 
 
 
def target(): 
    global number 
    for _ in range(1000000): 
        with lock: 
            number += 1 
 
thread_01 = Thread(targettarget=target) 
thread_02 = Thread(targettarget=target) 
thread_01.start() 
thread_02.start() 
 
thread_01.join() 
thread_02.join() 
 
print(number) 

此時(shí)，不管你執(zhí)行多少遍，輸出都是 2000000.

4. 為什么 Queue 是線程安全的?

Python 的 threading 模塊里的消息通信機(jī)制主要有如下三種：

• Event
• Condition
• Queue

使用最多的是 Queue，而我們都知道它是線程安全的。當(dāng)我們對(duì)它進(jìn)行寫入和提取的操作不會(huì)被中斷而導(dǎo)致錯(cuò)誤，這也是我們?cè)谑褂藐?duì)列時(shí)，不需要額外加鎖的原因。

他是如何做到的呢?

其根本原因就是 Queue 實(shí)現(xiàn)了鎖原語，因此他能像第三節(jié)那樣實(shí)現(xiàn)人工原子操作。