python - 由于 GIL，多线程 Python 代码中是否不需要锁？

Question

如果您依赖具有全局解释器锁(即 CPython)的 Python 实现并编写多线程代码，那么您真的需要锁吗？

如果 GIL 不允许并行执行多条指令，难道共享数据就不需要保护了吗？

对不起，如果这是一个愚蠢的问题，但这是我一直想知道的关于多处理器/核心机器上的 Python 的问题。

同样的事情也适用于任何其他具有 GIL 的语言实现。

Answer 1

如果你在线程之间共享状态，你仍然需要锁。 GIL 只在内部保护解释器。您仍然可以在自己的代码中出现不一致的更新。

例如:

#!/usr/bin/env python
import threading

shared_balance = 0

class Deposit(threading.Thread):
    def run(self):
        for _ in xrange(1000000):
            global shared_balance
            balance = shared_balance
            balance += 100
            shared_balance = balance

class Withdraw(threading.Thread):
    def run(self):
        for _ in xrange(1000000):
            global shared_balance
            balance = shared_balance
            balance -= 100
            shared_balance = balance

threads = [Deposit(), Withdraw()]

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

print shared_balance

在这里，您的代码在读取共享状态 (balance = shared_balance) 和写回更改的结果 (shared_balance = balance) 之间可能会中断，从而导致更新丢失.结果是共享状态的随机值。

为了使更新保持一致，run 方法需要锁定 read-modify-write 部分(在循环内)周围的共享状态或具有 some way to detect when the shared state had changed since it was read .