多任务06-多线程-共享全局变量问题

最新推荐文章于 2024-07-24 19:13:29 发布

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最新推荐文章于 2024-07-24 19:13:29 发布 · 723 阅读

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在多线程环境中，当多个线程共享全局变量并对其进行操作时，可能出现资源竞争导致数据不准确。例如，两个线程各自对全局变量g_num加10次，预期结果是20，但由于线程调度，可能会出现只加1的情况，说明并发操作需要考虑同步和锁机制来确保数据一致性。

多线程-共享全局变量问题

多线程开发可能遇到的问题

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。

但是由于是多线程同时操作，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
然后系统又把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

测试1

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(num):
        g_num += 1
    print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)


print("---线程创建之前g_num is %d---"%g_num)

t1 = threading.Thread(target=work1, args=(100,))
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=work2, args=(100,))
t2.start()

while len(threading.enumerate()) != 1:
    time.sleep(1)