Python 中多线程共享全局变量的问题

最新推荐文章于 2024-05-16 03:18:56 发布

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#多线程 #python #thread

Python的多线程环境中，全局变量可能存在资源竞争问题。当两个线程同时读写同一变量，可能导致预期结果出错。例如，两个线程各对全局变量g_num加10次，理论上应为20，但由于并发执行，结果可能仅为1。随着数据量增大，错误概率及数据偏差也随之增加。为解决此问题，后续将探讨同步和互斥锁的应用，以确保多线程中全局变量操作的正确性。

在之前，我们讲过了，Python 中多个线程之间是可以共享全局变量的数据的。

但是，多线程共享全局变量是会出问题的。

假设两个线程 t1 和 t2 都要对全局变量 g_num (默认是0)进行加1运算，t1 和 t2 都各对 g_num 加10次，g_num 的最终的结果应该为20。

但是由于多线程是同时操作，有可能出现下面情况：

在 g_num=0 时，t1 取得 g_num=0。此时系统把 t1 调度为”sleeping”状态，把t2转换为”running”状态，t2 也获得 g_num=0。

然后 t2 对得到的值进行加1并赋给 g_num，使得 g_num=1 。

接着系统又把 t2 调度为”sleeping”，把 t1 转为”running”。线程t1又把它之前得到的0加1后赋值给g_num。

这样导致虽然 t1 和 t2 都对 g_num 加1，但结果仍然是 g_num=1。

先看例子：

import threading
import time

g_num = 0

def work1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print("----in work1, g_num is %d---" % g_num)

def work2(num):
    global g_num
    for i in range