多进程共享可操作变量的原子操作保证
问题提出
在涉及多进程共享可操作变量时，确保原子性操作至关重要，尤其是在对该变量进行增减或比较等操作时。
原因分析
在多进程场景下，多个进程会并发访问共享变量，如果不采取保护措施，可能会出现竞态条件，导致意外结果。例如，多个进程读取到相同的值，然后分别执行增减操作，最终结果与预期不符。
解决方案
可以使用以下方法确保原子性操作：
创建 manager 对象和锁
使用 multiprocessing.manager() 创建一个管理器对象，以允许进程间共享变量。然后，创建一把锁，用 multiprocessing.lock() 创建。
在计算函数中使用锁
在每个计算函数中，在修改共享变量之前，使用锁保护该部分代码。这样可以确保在任何时刻只有一个进程访问共享变量。
示例代码
以下是经过修改的示例代码，启用了原子性操作：
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutorimport ctypesfrom multiprocessing import Manager, Lockimport os# 创建 Manager 和 Lock 对象manager = Manager()m = manager.Value(ctypes.c_int, 0)lock = manager.Lock()def calc_number(x: int, y: int, _m: ValueProxy, total_tasks: int, _lock): # 模拟耗时计算 res = x**y # 使用锁保证原子性操作 with _lock: _m.value += 1 current_value = _m.value # 通知最终结果 if current_value == total_tasks: print(True) print(f"m_value: {current_value}, p_id: {os.getpid()}, res: {res}")def main(): # 任务参数 t1 = (100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800) t2 = (80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10) len_t = len(t1) # 多进程执行任务 with ProcessPoolExecutor(max_workers=len_t) as executor: for x, y in zip(t1, t2):executor.submit(calc_number, x, y, m, len_t, lock)if __name__ == ‘__main__’: main()
通过这些修改，即使在多进程环境中，共享变量的读取和增减操作也可以得到保证的原子性，从而避免了竞态条件。
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