面试题：Python条件检查在并发场景下的挑战与应对

1. 安全且高效检查条件的方法

在Python多线程环境下，为了安全且高效地检查涉及共享数据状态的条件，可以使用锁（Lock）、条件变量（Condition）等同步机制。

2. 代码示例

import threading
import time


# 共享数据
shared_list = []
shared_dict = {}
lock = threading.Lock()
condition = threading.Condition(lock)


def worker1():
    global shared_list
    with lock:
        for i in range(5):
            shared_list.append(i)
            condition.notify_all()  # 通知其他线程共享数据已更新
            time.sleep(1)


def worker2():
    global shared_dict
    with lock:
        for i in range(5):
            shared_dict[f'key_{i}'] = i
            condition.notify_all()  # 通知其他线程共享数据已更新
            time.sleep(1)


def main_thread():
    with lock:
        while True:
            # 检查共享列表长度变化
            if len(shared_list) >= 3:
                print(f"共享列表长度达到3，当前长度: {len(shared_list)}")
            # 检查共享字典特定键值对更新
            if 'key_2' in shared_dict and shared_dict['key_2'] == 2:
                print("共享字典中key_2的值已更新为2")
            condition.wait(timeout=1)  # 等待数据更新通知，设置超时防止死等
            if len(shared_list) >= 5 and len(shared_dict) >= 5:
                break


if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=worker1)
    t2 = threading.Thread(target=worker2)
    t1.start()
    t2.start()
    main_thread()
    t1.join()
    t2.join()

3. 可能遇到的并发问题及解决方案

竞态条件（Race Condition）：多个线程同时访问和修改共享数据，导致数据不一致。解决方案是使用锁（Lock），确保同一时间只有一个线程可以访问共享数据。
死锁（Deadlock）：两个或多个线程相互等待对方释放资源，导致程序无法继续执行。为避免死锁，要合理安排锁的获取顺序，避免嵌套锁，并且尽量缩短持有锁的时间。
活锁（Livelock）：线程不断重试相同的操作，但由于其他线程也在同时进行操作，导致没有线程能取得进展。解决方案是在重试操作中引入随机延迟，避免线程间的持续冲突。
饥饿（Starvation）：某个线程由于其他线程频繁获取资源，而长时间无法获取到所需资源。可以通过公平调度算法，例如使用Condition的acquire方法的timeout参数，设置等待时间，防止某个线程长时间等待。

面试题：Python条件检查在并发场景下的挑战与应对

知识考点

面试题答案

1. 安全且高效检查条件的方法

2. 代码示例

3. 可能遇到的并发问题及解决方案