面试题：Python多线程与异步编程结合之资源管理

避免资源竞争的方法

锁机制：
- 互斥锁（Mutex）：线程或异步任务在访问共享资源前获取锁，访问完后释放锁，同一时间只有一个线程或任务能持有锁，从而避免竞争。
- 信号量（Semaphore）：与互斥锁类似，但可以允许多个线程或任务同时访问共享资源，通过设置信号量的初始值来控制同时访问的数量。
队列：使用队列来传递数据，线程或异步任务将数据放入队列，其他线程或任务从队列中取出数据进行处理，避免直接访问共享数据。
线程本地存储（TLS）：每个线程有自己独立的存储空间，避免不同线程之间的数据竞争。在异步编程中，可以使用类似的上下文管理机制。

银行转账场景代码示例

import threading
import asyncio

# 定义账户余额
account_balance = 1000
# 创建互斥锁
lock = threading.Lock()


# 线程函数实现转账
def transfer_thread(amount):
    global account_balance
    with lock:
        if account_balance >= amount:
            account_balance -= amount
            print(f"Thread transferred {amount}, new balance: {account_balance}")
        else:
            print("Insufficient balance for thread transfer")


# 异步函数实现转账
async def transfer_async(amount):
    global account_balance
    async with asyncio.Lock():
        if account_balance >= amount:
            account_balance -= amount
            print(f"Async transferred {amount}, new balance: {account_balance}")
        else:
            print("Insufficient balance for async transfer")


# 创建线程
threads = []
for _ in range(3):
    t = threading.Thread(target=transfer_thread, args=(200,))
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

# 创建异步任务
async def main():
    tasks = []
    for _ in range(3):
        task = asyncio.create_task(transfer_async(200))
        tasks.append(task)
    await asyncio.gather(*tasks)


asyncio.run(main())

在上述代码中，对于线程操作，使用 threading.Lock 来确保在修改账户余额时不会出现资源竞争。对于异步操作，使用 asyncio.Lock 达到相同的目的。通过这种方式，无论是多线程还是异步任务，在进行银行转账操作时都能有效管理资源，防止数据不一致。

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面试题：Python多线程与异步编程结合之资源管理

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