多进程编程中,如何保证共享变量的原子操作?

碧海醫心
发布: 2024-11-17 15:27:01
原创
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多进程编程中,如何保证共享变量的原子操作?

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 ProcessPoolExecutor
import ctypes
from multiprocessing import Manager, Lock
import 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()
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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。

以上就是多进程编程中,如何保证共享变量的原子操作?的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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