python—多线程之数据混乱问题

一、加入线程同步的原因
由于同一进程中的所有线程都是共享数据的，如果对线程中共享数据的并发访问不加以限制，结果将不可预期，在严重的情况下，还会产生死锁
在一个进程内的所有线程共享全局变量，能够在不使用其他方式的前提下完成多线程之间的数据共享(这点要比多进程要好)
缺点就是，线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱(即线程非安全)
二、解决数据混乱的方法
为了让线程是安全的，解决方法：
1、为了解决这个问题，需要允许线程独占地访问共享数据，这就是线程同步。
2、让每个线程拥有一个独立的私有变量

三、数据混乱示意图

四、代码实现数据混乱问题

执行结果为：数据混乱
但是当我把累加次数设置小，就不会出现数据混乱问题

数据混乱的原因：
cpu分成多个时间片段，启动10线程，分配10个cpu时间片段，当我累加数字设置比较小的时候，在单个cpu时间片段内，for循环代码就执行完，就不会产生数据混乱的。当我数据设置的比较大时，在单个cpu时间片段内，for循环代码就执行不完，并且没有分配2个或2个以上的连续的cpu时间片段，导致一个cpu时间片段没有执行完该线程，下一个线程开始执行了

总结

以上是生活随笔为你收集整理的python—多线程之数据混乱问题的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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