面试题：Python多线程资源竞争在复杂项目中的优化策略

系统架构层面

合理划分任务：
- 将不同类型的任务分配到不同的线程或线程池中。例如，I/O 密集型任务和 CPU 密集型任务分开处理。对于 I/O 密集型任务，如文件读写、网络请求等，可以使用较多的线程，因为这些任务在等待 I/O 操作完成时会释放 GIL（全局解释器锁，在 CPython 中存在），使其他线程有机会执行。而 CPU 密集型任务，由于 GIL 的存在，使用过多线程可能会增加线程切换开销，所以可以使用较少的线程。
- 采用生产者 - 消费者模型。通过队列（如 queue.Queue）来解耦生产数据和消费数据的线程。生产者线程将数据放入队列，消费者线程从队列中取出数据进行处理。这样可以避免多个线程直接竞争共享资源，同时提高整体的并行性。
分布式架构：
- 如果项目规模足够大，可以考虑将部分功能拆分成分布式服务。使用分布式系统框架（如 Celery），将任务分发到不同的服务器节点上执行。这样可以避免在单台机器上过多线程竞争资源的问题，并且可以充分利用多台机器的计算资源。

资源分配层面

减少共享资源：
- 尽量避免多个线程同时访问共享资源。如果可能，将数据进行复制，让每个线程有自己独立的数据副本。例如，在多线程处理数据时，每个线程可以从主数据集中获取一份数据，在自己的副本上进行操作，最后再将结果合并。
- 对于必须共享的资源，尽量缩小其作用域。比如将共享变量的定义放在需要使用它的最小代码块内，这样可以减少其他线程访问它的机会。
资源预分配：
- 在程序启动时，预先分配好线程可能需要的资源。例如，预先分配一定数量的内存块供线程使用，避免在运行过程中多个线程同时申请资源而产生竞争。对于文件操作，可以预先打开文件并分配文件描述符给不同的线程，避免线程在运行时竞争打开文件。

同步机制层面

锁机制：

互斥锁（threading.Lock）：使用互斥锁来保护共享资源。当一个线程获取到互斥锁时，其他线程就不能访问被保护的资源，直到该线程释放锁。例如，在对共享变量进行读写操作时，使用互斥锁包裹代码块：

import threading

lock = threading.Lock()
shared_variable = 0

def modify_shared_variable():
    global shared_variable
    lock.acquire()
    try:
        shared_variable += 1
    finally:
        lock.release()

信号量（threading.Semaphore）：如果共享资源有一定的数量限制，可以使用信号量。信号量内部维护一个计数器，每次获取信号量时计数器减 1，释放信号量时计数器加 1。当计数器为 0 时，其他线程无法获取信号量，从而限制了同时访问共享资源的线程数量。例如，假设有一个数据库连接池，最多允许 5 个线程同时使用连接：

import threading

semaphore = threading.Semaphore(5)

def use_database_connection():
    semaphore.acquire()
    try:
        # 使用数据库连接的代码
        pass
    finally:
        semaphore.release()

读写锁（threading.RLock 或 threading.Condition 结合实现读写锁功能）：对于读多写少的场景，使用读写锁可以提高性能。多个线程可以同时获取读锁进行读操作，但只有一个线程可以获取写锁进行写操作，并且在写锁被获取时，其他线程不能获取读锁。在 Python 中，可以通过 threading.Condition 来实现读写锁功能，示例代码如下：

import threading

class ReadWriteLock:
    def __init__(self):
        self.mutex = threading.Lock()
        self.readers = 0
        self.write_lock = threading.Condition(self.mutex)

    def acquire_read(self):
        self.mutex.acquire()
        try:
            self.readers += 1
            if self.readers == 1:
                self.write_lock.acquire()
        finally:
            self.mutex.release()

    def release_read(self):
        self.mutex.acquire()
        try:
            self.readers -= 1
            if self.readers == 0:
                self.write_lock.release()
        finally:
            self.mutex.release()

    def acquire_write(self):
        self.write_lock.acquire()

    def release_write(self):
        self.write_lock.release()

队列同步：
- 使用 queue.Queue 进行线程间通信和同步。Queue 本身是线程安全的，它提供了 put 和 get 方法，这些方法在多线程环境下可以安全地使用。例如，在生产者 - 消费者模型中，生产者线程调用 queue.put 方法将数据放入队列，消费者线程调用 queue.get 方法从队列中取出数据，Queue 会自动处理同步问题，避免资源竞争。
线程本地存储（threading.local）：
- 使用 threading.local 来创建线程本地的数据。每个线程对 threading.local 对象的属性访问都是独立的，互不干扰。这可以避免线程之间共享数据导致的资源竞争问题。例如：
```
import threading

local_data = threading.local()

def thread_function():
    local_data.value = 0
    local_data.value += 1
    print(f"Thread {threading.current_thread().name} has local value: {local_data.value}")
```

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