GIL锁与线程安全

网上经常看到一些关于线程安全的错误观点诸如： Python list、set 等非线程安全，而消息队列Queue线程安全，这是非常危险的大错特错的认识！！！

 

在Python中，线程安全是针对操作的原子性的，与对象无关

 

1.什么是线程安全？

• 首先，线程安全不是针对对象的，所以不能说Queue是线程安全的，而另一个对象(如list)是非线程安全的
• 我们以一个demo解释下什么是线程安全

import threading

number = 0

def add():
    global number
    for i in range(1000000):
        number += 1

thread_1 = threading.Thread(target=add)
thread_2 = threading.Thread(target=add)
thread_1.start()
thread_2.start()

thread_1.join()
thread_2.join()

print(number)

　　按照推论应该是累加操作，结果应该是2000000才对，但是实际运行下来多次可以观察到每次结果不同,而且都小于 200000， 这就是线程非安全此处体现为全局变量数据污染

　　

2.GIL锁

• cPython 解释器中存在大大的全局解释器锁，保证同一时间只有一个线程在运行

• 由此产生个问题: 既然同一时刻只能有一个线程执行，那么为什么还会出现线程非安全呢

  因为线程执行过程中的遇到io操作会,或者连续执行一定数量指令后，会让出cpu资源，让其他线程使用，即线程调度,以上面的代码执行流程为例: 当线程1 执行全局变量+1 的时候线程2此时是阻塞等待状态，cpu调度到线程2的时候才执行线程2中的全局变量+1,不像Go中执行多线程赋值全局变量操作时候是真正并行的,存在执行时间先后的问题导致的全局变量混乱即线程非安全,这么想来,python GIL锁的存在导致程序线程之间一来一回交替执行永远不会出错才对,哈哈，那为什么还会混乱呢？这是因为我们默认number += 1是个原子操作了，即操作的原子性

3.原子操作

• 原子操作（atomic operation），指不会被线程调度机制打断的操作，这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会切换到其他线程，它有点类似数据库中的 事务。

• 我们列举一些常见的原子操作

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()

　　常见的非原子操作

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

　　如何确定原子操作？

from dis import dis
def func():
    L = []
    L.append(1+1)

dis(func)

• 当一行代码被分成多条字节码指令的时候，就代表在线程线程切换时，有可能只执行了一条字节码指令，此时若这行代码里有被多个线程共享的变量或资源时，并且拆分的多条指令里有对于这个共享变量的写操作，就会发生数据的冲突，导致数据的不准确。

• 还是以上面的demo为例:
  当线程1执行 到number+=1 时，是分为两个字节码进行的操作，即 1. number+1 2. number赋值，那我们可以想象， 当所有线程同时运行，我们假设线程1先执行，此时线程1执行了一定数量的指令后，假设执行到 number=6后的 number+1(7) 这个原子操作处，此时线程2开始运行拿到的 number=6 那么 线程2接着执行累加到number=10，此时 交替到线程1 执行 number=7，多次循环运行下就会造成这个全局变量脏数据即线程非安全

• 如何解决呢？
  即强制同步操作，全局变量非原子操作的地方实行串行同步操作，即，强制原子化，把我们会产生线程安全问题的关键代码加锁，此时锁内的代码即为一个原子操作，再加上GIL锁的影响此时线程是绝对安全的。

• 我们对上述代码作些修改

import threading

mutex = threading.Lock()
number = 0

def add():
    global number
    for i in range(1000000):
    	with mutex:
        	number += 1

thread_1 = threading.Thread(target=add)
thread_2 = threading.Thread(target=add)
thread_1.start()
thread_2.start()

thread_1.join()
thread_2.join()

print(number)

　　此时线程绝对安全，最终结果为2000000
Python list、set 等非线程安全，而消息队列Queue线程安全，因为list的append操作也有原子操作，此时不管怎么追加元素都不会造成数据污染，如果是 非原子操作的append如L.append(a+b) 此时也是安全的，因为 append内的原子操作不是针对共享变量的的，或者说列表的写操作安全，内容的安全性在其他地方加锁保证，总而言之一句话，哪里有冲突解决哪里
结论: 线程非安全是针对操作的不是针对某一类对象而言，真正引起线程非安全的是 写操作，而非读操作，确定写操作安全性才能确保线程安全。最后一句，哪里有冲突解决哪里！

 

转载：https://blog.csdn.net/weixin_43380311/article/details/107686342