Les listes Python sont-elles vraiment thread-safe, et si oui, pourquoi les files d'attente sont-elles recommandées pour les environnements multithread ?

Les listes sont-elles vraiment thread-safe ?

Dans les environnements multithread, la question de la sécurité des threads se pose lors du partage de structures de données entre threads. Une pratique couramment recommandée consiste à utiliser des files d’attente au lieu de listes et la méthode .pop(). Cela soulève la question : les listes sont-elles thread-safe, ou y a-t-il une raison supplémentaire derrière cette recommandation ?

Sécurité des threads des listes

Contrairement aux hypothèses conventionnelles, les listes en Python sont intrinsèquement thread-safe. Dans l'implémentation CPython, le Global Interpreter Lock (GIL) empêche les accès simultanés aux listes. D'autres implémentations Python utilisent des mécanismes tels que des verrous à granularité fine ou des types de données synchronisés pour garantir la sécurité des threads.

Cependant, cela ne garantit pas la sécurité des threads des données de la liste. Des opérations comme =, qui ne sont pas atomiques en Python, peuvent entraîner une incohérence des données si elles sont effectuées simultanément sur le même élément. Par exemple, deux threads tentant d'incrémenter L[0] simultanément peuvent ne pas entraîner une augmentation précise de 2.

Le besoin de files d'attente

La recommandation d'utiliser les files d'attente dans les scénarios multithread résident dans le fait que les listes non protégées peuvent introduire des conditions de concurrence. Ces conditions de concurrence entraînent l'accès et la modification potentielle par les threads d'un élément auquel un autre thread tente simultanément d'accéder ou de supprimer.

En utilisant des files d'attente, spécialement conçues pour un accès sécurisé aux threads, vous pouvez vous assurer que chaque thread obtient l'article attendu. Les files d'attente appliquent un modèle d'accès premier entré, premier sorti (FIFO), éliminant ainsi le risque d'interférence de thread et de corruption potentielle des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!