Python 线程安全机制：Lock、RLock、Semaphore 的使用场景与最佳实践

Python 线程安全机制：Lock、RLock、Semaphore 的使用场景与最佳实践

1. 引言

在多线程环境中，如何正确管理共享资源，防止 竞争条件（Race Conditions） 和 数据不一致 是开发者面临的重要挑战。Python 提供了一套 线程同步机制，包括：

• Lock（标准锁）
• RLock（可重入锁）
• Semaphore（信号量）

本篇文章将深入讲解这些机制的 使用场景、代码示例与最佳实践，帮助开发者构建 高效、稳定 的多线程应用。

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2. 为什么需要线程同步机制？

在多线程程序中，多个线程可能 同时访问和修改共享资源，如果不加控制，会导致 数据错误或未定义行为。举例来说：

import threading

counter = 0

def increment():
    global counter
    for _ in range(1000000):
        counter += 1

threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(2)]

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print("最终 counter 值：", counter)  # 可能小于 2,000,000

问题

• counter += 1 并非 原子操作，可能在多个线程并发执行时 丢失部分更新
• 可能出现 数据不一致（最终结果小于预期）

✅ 解决方案 → 使用 Lock、RLock 或