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【多线程】竞态条件是什么？

news 2025/10/1 17:51:53

【多线程】竞态条件是什么？

本文来自于我关于多线程系列文章。欢迎阅读、点评与交流
1.【多线程】互斥锁（Mutex）是什么？
2.【多线程】临界区（Critical Section）是什么？
3.【多线程】计算机领域中的各种锁
4.【多线程】信号量（Semaphore）是什么？
5.【多线程】信号量（Semaphore）常见的应用场景
6.【多线程】条件变量（Condition Variable）是什么？
7.【多线程】监视器（Monitor）是什么？
8.【多线程】什么是原子操作(Atomic Operation)?
9.【多线程】竞态条件是什么？

竞态条件是指一个系统或进程的输出，依赖于不受控制的事件发生的顺序或时机。当多个线程/进程同时访问和操作共享数据时，最终的执行结果取决于它们执行的精确顺序，而这个顺序是无法预测的，从而导致不可预知的行为。

一个生动的比喻：银行转账

假设你的银行账户里有 100元。你同时做了两件事：

操作A（存款）：在你的手机APP上，点击存入 50元。
操作B（取款）：在ATM上，点击取出 50元。

这两个操作几乎在同一时刻发生，相当于两个“线程”在同时处理你的账户余额。

正常的、正确的流程应该是（互斥的）：

· 线程A：读取余额（100） → 计算新余额（100 + 50 = 150） → 写入新余额（150）
· 线程B：读取余额（150） → 计算新余额（150 - 50 = 100） → 写入新余额（100）
· 最终结果：余额为 100元，正确。

但在竞态条件下，可能会发生这样的错误流程：

时刻1：线程A读取余额，得到 100。
时刻2：在线程A计算和写入新余额之前，线程B也读取了余额，它读到的也是 100。
时刻3：线程A计算 100 + 50 = 150，并写入新余额 150。
时刻4：线程B计算 100 - 50 = 50，并写入新余额 50。
最终结果：你的账户余额变成了 50元。你存的钱“消失”了！

问题出在哪？
出在“读取-计算-写入”这一系列操作不是原子操作（不可分割的整体）。两个线程的执行顺序交织在了一起，导致了错误的结果。这个“竞争”的就是谁先读取和谁先写入。

竞态条件产生的必要条件

存在共享资源（临界资源）：比如上面的银行账户余额。
多个线程同时对该资源进行读写操作：如果都是只读操作，不会产生问题。
缺少同步机制：没有对共享资源的访问进行保护，使得操作不是原子的。

在编程中的实际例子

import threading# 共享资源
counter = 0def increment():global counterfor _ in range(100000):# 1. 读取counter的值到寄存器# 2. 将寄存器中的值+1# 3. 将新值写回countercounter += 1# 创建两个线程
t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)# 启动线程
t1.start()
t2.start()# 等待两个线程执行完毕
t1.join()
t2.join()# 预期结果：counter = 200000
print(f"Final counter value: {counter}")

运行这段代码，你很可能得不到预期的 200,000。因为 counter += 1 这个操作在底层并不是一步完成的，两个线程会互相覆盖对方的结果。

如何解决竞态条件？

解决竞态条件的核心思想是：将“读写共享资源”的关键代码段变成一个原子操作，即在同一时刻，只有一个线程可以执行这段代码。

常用的同步机制有：

互斥锁
这是最常用的方法。线程在进入临界区（访问共享资源的代码）前先获取锁，如果锁已被其他线程占用，则等待；退出临界区时释放锁。
```
import threadingcounter = 0
lock = threading.Lock() # 创建一个锁def increment():global counterfor _ in range(100000):lock.acquire()   # 获取锁try:counter += 1 # 临界区finally:lock.release() # 释放锁# ... 其余代码相同
```
现在，每次只有一个线程能执行 counter += 1，结果必然是 200,000。
信号量
监视器
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