雲栖号資訊：【 點選檢視更多行業資訊】
在這裡您可以找到不同行業的第一手的上雲資訊，還在等什麼，快來！
在并發程式設計時，如果多個線程通路同一資源，我們需要保證通路的時候不會産生沖突，資料修改不會發生錯誤，這就是我們常說的 線程安全 。
那什麼情況下，通路資料時是安全的？什麼情況下，通路資料是不安全的？如何知道你的代碼是否線程安全？要如何通路資料才能保證資料的安全？
本篇文章會一一回答你的問題。
1. 線程不安全是怎樣的？
要搞清楚什麼是線程安全，就要先了解線程不安全是什麼樣的。
比如下面這段代碼，開啟兩個線程，對全局變量 number 各自增 10萬次，每次自增 1。
正常我們的預期輸出結果，一個線程自增100萬，兩個線程就自增 200 萬嘛，輸出肯定為 2000000 。
可事實卻并不是你想的那樣，不管你運作多少次，每次輸出的結果都會不一樣，而這些輸出結果都有一個特點是，都小于 200 萬。
以下是執行三次的結果
這種現象就是線程不安全，究其根因，其實是我們的操作 number += 1 ，不是原子操作，才會導緻的線程不安全。
2. 什麼是原子操作？
原子操作（atomic operation），指不會被線程排程機制打斷的操作，這種操作一旦開始，就一直運作到結束，中間不會切換到其他線程。
它有點類似資料庫中的 事務。
在 Python 的官方文檔上，列出了一些常見原子操作
而下面這些就不是原子操作
像上面的我使用自增操作 number += 1，其實等價于 number = number + 1，可以看到這種可以拆分成多個步驟（先讀取相加再指派），并不屬于原子操作。
這樣就導緻多個線程同時讀取時，有可能讀取到同一個 number 值，讀取兩次，卻隻加了一次，最終導緻自增的次數小于預期。
當我們還是無法确定我們的代碼是否具有原子性的時候，可以嘗試通過 dis 子產品裡的 dis 函數來檢視
當我們執行這段代碼時，可以看到 number += 1 這一行代碼，由兩條位元組碼實作。
- BINARY_ADD ：将兩個值相加
- STORE_GLOBAL： 将相加後的值重新指派
每一條位元組碼指令都是一個整體，無法分割，他實作的效果也就是我們所說的原子操作。
當一行代碼被分成多條位元組碼指令的時候，就代表線上程線程切換時，有可能隻執行了一條位元組碼指令，此時若這行代碼裡有被多個線程共享的變量或資源時，并且拆分的多條指令裡有對于這個共享變量的寫操作，就會發生資料的沖突，導緻資料的不準确。
為了對比，我們從上面清單的原子操作拿一個出來也來試試，是不是真如官網所說的原子操作。
這裡我拿字典的 update 操作舉例，代碼和執行過程如下圖
從截圖裡可以看到，info.update(new) 雖然也分為好幾個操作
- LOAD_GLOBAL：加載全局變量
- LOAD_ATTR： 加載屬性，擷取 update 方法
- LOAD_FAST：加載 new 變量
- CALL_FUNCTION：調用函數
- POP_TOP：執行更新操作
但我們要知道真正會引導資料沖突的，其實不是讀操作，而是寫操作。
上面這麼多位元組碼指令，寫操作都隻有一個（POP_TOP），是以字典的 update 方法是原子操作。
3. 實作人工原子操作
在多線程下，我們并不能保證我們的代碼都具有原子性，是以如何讓我們的代碼變得具有 “原子性” ，就是一件很重要的事。
方法也很簡單，就是當你在通路一個多線程間共享的資源時，加鎖可以實作類似原子操作的效果，一個代碼要嘛不執行，執行了的話就要執行完畢，才能接受線程的排程。
是以，我們使用加鎖的方法，對例子一進行一些修改，使其具備原子性。
此時，不管你執行多少遍，輸出都是 2000000.
4. 為什麼 Queue 是線程安全的？
Python 的 threading 子產品裡的消息通信機制主要有如下三種：
- Event
- Condition
- Queue
使用最多的是 Queue，而我們都知道它是線程安全的。當我們對它進行寫入和提取的操作不會被中斷而導緻錯誤，這也是我們在使用隊列時，不需要額外加鎖的原因。
他是如何做到的呢？
其根本原因就是 Queue 實作了鎖原語，是以他能像第三節那樣實作人工原子操作。
【雲栖号線上課堂】每天都有産品技術專家分享！
課程位址：
https://yqh.aliyun.com/live立即加入社群，與專家面對面，及時了解課程最新動态！
【雲栖号線上課堂 社群】
https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK
原文釋出時間：2020-05-14
本文作者：王一白
本文來自：“
掘金”，了解相關資訊可以關注“掘金”