如何确保多个子进程访问的全局字典中的数据一致性？

多处理：解决全局字典中的同步和数据共享

在多线程环境中，处理数据并发访问和维护同步变得至关重要。考虑一个程序，其中有多个子进程在队列上工作并操作全局字典 D。

当子进程修改 D 时，这些更新在进程内可见。然而，主进程加入队列后，在主进程中打印D会显示一个空字典。这是由访问共享资源 D 时的同步问题引起的。

要解决此问题，可以使用 Manager 对象。多处理中的 Manager 类可以创建和管理共享对象，包括字典。以下调整后的 python 代码演示了其用法：

from multiprocessing import Process, Manager

def f(d):
    d[1] += '1'
    d['2'] += 2

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()

    d = manager.dict()
    d[1] = '1'
    d['2'] = 2

    p1 = Process(target=f, args=(d,))
    p2 = Process(target=f, args=(d,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()

    print(d)

通过利用 Manager 对象，共享字典 D 存储在所有进程都可以访问的共享内存位置中。这可以确保同步并防止访问字典时的竞争条件，即使跨多个进程也是如此。

运行此修改后的代码应产生以下输出：

{1: '111', '2': 6}

证明子进程所做的修改即使在加入进程后，共享字典中的内容也是可见且持久的。

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