Python多进程同步全解析：从竞争条件到锁、信号量的实战应用

1. 进程同步的必要性

在多进程编程中，当多个进程需要访问共享资源时，会出现竞争条件问题。例如火车票售卖系统中，如果多个售票窗口同时读取和修改剩余票数，可能导致数据不一致。

1.1 竞争条件示例

from multiprocessing import Process, Value

def sell_tickets(tickets):
    for _ in range(1000):
        tickets.value -= 1  # 非原子操作

if __name__ == '__main__':
    tickets = Value('i', 10000)
    processes = [Process(target=sell_tickets, args=(tickets,)) 
                for _ in range(10)]
    
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()
    
    print(f"剩余票数: {tickets.value}")  # 结果不确定，可能大于0

在多进程环境下，多个进程可以同时执行。像代码里的tickets.value -= 1操作，实际上并非原子操作。它包含读取tickets.value的值、对该值减 1、再把新值写回tickets.value这几个步骤。当多个进程同时执行这一操作时，就可能出现数据不一致的状况。比如，两个进程同时读取到剩余票数为 100，各自减 1 后都写回 99，而实际上应该是 98。

2. 锁(Lock)机制

锁机制可以保证同一时间只有一个进程能够访问共享资源。当一个进程获取到锁之后，其他进程就必须等待该进程释放锁，才能继续访问共享资源。这样就能避免多个进程同时修改共享资源，从而解决竞争条件问题。

2.1 基础锁使用

from multiprocessing import Process, Lock, Value

def sell_tickets(tickets, lock):
    for _ in range(1000):
        lock.acquire()
        tickets.value -= 1
        lock.release()

if __name__ == '__main__':
    tickets = Value('i', 10000)
    lock = Lock()
    processes = [Process(target=sell_tickets, args=(tickets, lock)) 
                for _ in range(10)]
    
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()
    
    print(f"剩余票数: {tickets.value}")

在上述代码中，lock.acquire()用于获取锁，一旦某个进程获取到锁，其他进程就只能等待。tickets.value -= 1是对共享资源的修改操作，由于有锁的保护，同一时间只有一个进程能执行这一操作。lock.release()用于释放锁，释放后其他进程就可以竞争获取锁。

2.2 上下文管理器简化

from multiprocessing import Process, Lock, Value

def sell_tickets(tickets, lock):
    for _ in range(1000):
        with lock:  # 自动获取和释放锁
            tickets.value -= 1

if __name__ == '__main__':
    tickets = Value('i', 10000)
    loc