在多线程环境下如何设计共享数据结构，保证原子操作与数据一致性

在多线程环境下如何设计共享数据结构，保证原子操作与数据一致性

引言

多线程编程在高性能计算、并发 Web 服务、数据处理等场景中扮演着重要角色。然而，线程间共享数据时，若缺乏同步控制，可能会导致数据不一致、竞争条件（Race Condition）或死锁（Deadlock）问题。

本文将深入探讨如何在 Python 多线程环境下设计共享数据结构，确保原子操作与数据一致性。同时，我们将结合**锁（Lock）、条件变量（Condition Variable）、原子操作（Atomic Operations）**等技术，提供可实践的代码示例。

---

1. 多线程数据一致性的挑战

在 Python 代码中，多个线程访问共享资源时，可能会导致数据竞争：

import threading

counter = 0  # 共享变量