Как `global` влияет на работу многопоточных программ?

Использование ключевого слова global в многопоточных программах на Python может привести к проблемам, связанным с состоянием гонки и общей небезопасности данных. Вот почему:

Состояние гонки: Когда несколько потоков одновременно пытаются получить доступ и изменить глобальную переменную, может возникнуть состояние гонки. Это происходит, когда порядок выполнения потоков непредсказуем, и результат операции зависит от того, какой поток выполнится первым. В итоге, данные могут быть повреждены или программа может работать некорректно.

Небезопасность данных: Глобальные переменные, доступные из разных потоков, представляют собой общее состояние. Без надлежащей синхронизации (например, с использованием блокировок) несколько потоков могут одновременно читать, изменять и записывать значение глобальной переменной, что приведет к непредсказуемым и некорректным результатам. Это может привести к потере данных, повреждению структур данных и другим серьезным проблемам.

Пример:

import threading

counter = 0  # Глобальная переменная

def increment_counter():
  global counter
  for _ in range(100000):
    counter += 1

thread1 = threading.Thread(target=increment_counter)
thread2 = threading.Thread(target=increment_counter)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print(f"Значение счетчика: {counter}") # Значение часто не равно 200000
  

В этом примере два потока пытаются увеличить общую глобальную переменную counter. Из-за состояния гонки конечное значение counter может быть меньше 200000, потому что потоки могут читать и записывать значение одновременно, теряя часть инкрементов.

Как решить проблему:

• Использовать блокировки (Locks): Блокировки позволяют обеспечить исключительный доступ к критической секции кода, где происходит обращение к глобальной переменной. Только один поток может удерживать блокировку в данный момент времени, предотвращая состояние гонки.
• Использовать потокобезопасные структуры данных: Python предоставляет некоторые потокобезопасные структуры данных, такие как queue.Queue, которые обеспечивают безопасный доступ из нескольких потоков.
• Использовать threading.local: Этот механизм позволяет создать "глобальную" переменную, которая на самом деле является локальной для каждого потока. Это может быть полезно, когда каждый поток должен иметь собственную копию переменной.
• Избегать глобальных переменных: По возможности, лучше избегать использования глобальных переменных в многопоточных программах. Передавайте данные между потоками через аргументы функций или другие механизмы передачи данных.
• Использовать пул потоков с возвратом значений: Использование concurrent.futures.ThreadPoolExecutor позволяет делегировать задачи в потоки и безопасно получать результаты обратно, избегая прямой работы с глобальными переменными.
• Использовать процессы вместо потоков: Если требуется интенсивная работа с CPU, можно рассмотреть использование процессов (multiprocessing) вместо потоков. Процессы имеют собственное адресное пространство, что предотвращает состояние гонки при доступе к общим данным (но требует использования механизмов межпроцессного взаимодействия).

Пример с использованием блокировки:

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock() # Создаем блокировку

def increment_counter():
  global counter
  for _ in range(100000):
    with lock:  # Приобретаем блокировку перед доступом к counter
      counter += 1  # Критическая секция
    # Блокировка автоматически освобождается при выходе из блока with

thread1 = threading.Thread(target=increment_counter)
thread2 = threading.Thread(target=increment_counter)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print(f"Значение счетчика: {counter}") # Значение гарантированно равно 200000
  

Использование блокировок гарантирует, что только один поток одновременно изменяет counter, предотвращая состояние гонки и обеспечивая корректную работу программы.

В заключение, использование global в многопоточных программах требует осторожности и глубокого понимания проблем, связанных с параллелизмом. Необходимо использовать механизмы синхронизации, такие как блокировки, для защиты общих ресурсов и предотвращения состояния гонки.