由于GIL，在多线程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不允许并行执行多个指令，那么共享数据是否有必要保护吗？

抱歉，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/核心计算机上的Python的东西。

同样的情况也适用于具有GIL的任何其他语言实现。

Answer 1

如果您在线程之间共享状态，则仍然需要锁。GIL仅在内部保护解释器。您自己的代码中仍然可能存在不一致的更新。

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，您的代码可能会在读取共享状态（balance = shared_balance）和将更改后的结果写回（shared_balance = balance）之间中断，从而导致更新丢失。结果是共享状态的随机值。

为了使更新一致，运行方法将需要将共享状态锁定在read-modify-
write部分周围（循环内部），或者需要某种方法来检测共享状态自被读取以来何时发生了变化。