不依赖传统互斥锁的安全累加方法有五种：一、threading.local实现线程私有计数；二、queue.Queue消息传递由单线程汇总；三、Semaphore伪原子累加（依赖私有属性）；四、multiprocessing.Value利用底层原子指令；五、numpy+ctypes/numba调用平台原子原语。
如果您在 Python 多线程程序中直接对共享整数变量执行 += 操作，将面临竞态条件导致计数丢失的问题。以下是几种不依赖传统互斥锁（如 threading.Lock）实现安全累加的可行方法：
一、使用 threading.local 实现线程私有计数器
该方法为每个线程分配独立的计数器副本，彻底避免共享冲突，适用于各线程只需维护自身计数值、最终无需全局汇总的场景。
1、导入 threading 模块并创建 local() 实例。
2、在线程函数内部，通过 local 实例的属性访问当前线程专属的计数器变量。
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3、对该变量执行任意次数的 += 操作，均不会影响其他线程的值。
4、主线程无法直接读取各线程的 local 计数器，如需汇总，须由各线程主动上报结果。
二、使用 queue.Queue 替代共享变量
将累加操作转化为“发送增量指令”的消息传递过程，由单一线程（通常是主线程）顺序消费并更新全局计数器，消除并发写入。
1、初始化一个 threading.Queue 实例用于承载增量值。
2、每个工作线程计算完本地增量后，调用 queue.put(delta) 将数值入队。
3、主线程启动一个专用消费者循环，持续调用 queue.get() 获取增量并累加到全局变量。
4、所有线程完成任务后，向队列发送结束信号（如 None），消费者检测到后退出循环。
三、使用原子操作类型——threading.Semaphore（伪原子累加）
利用信号量的内部计数器作为累加载体，其 acquire() 与 release() 方法底层由 C 实现且具有原子性，可间接达成安全递增。
1、创建初始值为 0 的 threading.Semaphore(0) 实例。
2、每次需“加 1”时，调用 semaphore.release() —— 此操作原子性地使内部计数器加 1。
3、获取当前总和时，需通过反射访问其私有属性 _value（仅限 CPython 实现，不可跨版本依赖）。
4、注意该方式仅支持整数累加，且 _value 属于未公开 API，运行时行为无保障。
四、使用 multiprocessing.Value（配合 threading）
借助 multiprocessing 模块提供的进程共享内存对象，其内部已封装原子操作，可在多线程中安全读写。
1、创建 multiprocessing.Value('i', 0)，指定类型码 'i' 表示有符号整型。
2、各线程调用 value.value += 1 时，底层会触发原子的 CPU 指令（如 x86 的 LOCK XADD）。
3、无需显式加锁，所有线程对 value.value 的写入天然串行化。
4、该对象支持 ctypes 支持的所有基础类型，但仅限于数值类共享变量。
五、使用 numpy.ndarray 配合 atomic 操作（需 numba 或 ctypes 辅助）
纯 Python 中 numpy 数组本身不提供原子性，但可通过 ctypes 绑定到共享内存，并调用平台特定的原子指令实现。
1、分配一块 ctypes.c_int32 类型的共享内存区域。
2、使用 numpy.frombuffer() 将其映射为 int32 数组。
3、借助 numba.njit(parallel=True) 或手写 ctypes 函数调用 OS 提供的原子加法（如 Windows 的 InterlockedAdd，Linux 的 __atomic_fetch_add）。
4、此方案绕过 GIL 且性能极高，但要求开发者熟悉底层原子原语及平台差异。
