面试题：Python threading模块实用函数与线程同步

Question

假设你正在开发一个多线程的Python程序，使用threading模块，其中多个线程需要访问和修改共享资源。请阐述如何合理运用threading模块中的实用函数（如Lock、Semaphore等）来确保线程安全，避免数据竞争和不一致问题，并通过示例代码说明。

Answer 1

确保线程安全的方法

1. Lock（互斥锁）：
   • 原理：Lock是一种简单的同步原语，它只有两种状态：锁定和未锁定。当一个线程获取了Lock，其他线程就不能再获取，直到该线程释放Lock。这确保了同一时间只有一个线程可以访问共享资源，从而避免数据竞争。
2. Semaphore（信号量）：
   • 原理：Semaphore管理一个内部计数器，当调用acquire()时计数器减1，调用release()时计数器加1。当计数器为0时，acquire()会阻塞，直到其他线程调用release()增加计数器。它可以用来控制同时访问共享资源的线程数量。

示例代码

1. 使用Lock：

import threading

# 共享资源
shared_variable = 0
lock = threading.Lock()


def increment():
    global shared_variable
    for _ in range(100000):
        # 获取锁
        lock.acquire()
        try:
            shared_variable += 1
        finally:
            # 释放锁
            lock.release()


threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(f"Final value of shared_variable: {shared_variable}")

2. 使用Semaphore：

import threading

# 共享资源
shared_resource_list = []
semaphore = threading.Semaphore(3)  # 允许最多3个线程同时访问


def access_shared_resource():
    semaphore.acquire()
    try:
        shared_resource_list.append(threading.current_thread().name)
        print(f"{threading.current_thread().name} accessed the shared resource.")
    finally:
        semaphore.release()


threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=access_shared_resource)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(f"Shared resource list: {shared_resource_list}")

在上述示例中，使用Lock确保同一时间只有一个线程可以修改shared_variable，避免数据竞争。使用Semaphore限制同时访问shared_resource_list的线程数量为3，防止过多线程同时操作导致资源过度使用或不一致问题。