如何在 python 中使 multiprocessing.Array 進程安全

Question

在構造multiprocessing.Array時，構造函數需要一個參數lock 。 默認設置為True

據我了解，當lock標志設置為True時，由此創建的multiprocessing.Array應該是過程安全的。 但是，我無法驗證行為。

我正在使用以下代碼片段來驗證行為：

import multiprocessing
def withdraw(balance):
    for _ in range(10000):
        balance[0] = balance[0] - 1  
def deposit(balance):    
    for _ in range(10000):
        balance[0] = balance[0] + 1
balance = multiprocessing.Array('f',[1000],lock=True) ### Notice lock=True passed explicitly
p1 = multiprocessing.Process(target=withdraw, args=(balance,))
p2 = multiprocessing.Process(target=deposit, args=(balance,))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print("Final balance = {}".format(balance[0]))

每次運行此代碼時，由於競爭條件影響運行，我都會看到不同的最終結果。

你能幫我理解我在做什么和/或理解錯誤嗎？ 根據我的理解，我發布的代碼片段應該總是打印 1000

Answer 1

鎖並不像你想象的那么原子。 它只包裝每個單獨的讀取或寫入。 我認為，在讀取當前值和寫入新值之間的間隙中，另一個進程已經跳入並保存了一個新值。 保存此更改時，這些更改將被破壞。

有一個針對Multiprocessing.Value的注釋記錄在案，這是有見地的......

如果您將讀取和寫入都綁定到單個事務中，並使用描述的get_lock() ，它將滿足您的期望......

def deposit(balance):
    for _ in range(10000):
        with balance.get_lock():
            balance[0] = balance[0] + 1


def withdraw(balance):
    for _ in range(10000):
        with balance.get_lock():
            balance[0] = balance[0] - 1

為了有趣和理解，您可以將for循環包裝在鎖中並觀察它按順序執行所有提款，然后釋放鎖並按順序執行所有存款，因此：

def withdraw(balance):
    with balance.get_lock():
        for _ in range(1, 1001):
            balance[0] = balance[0] - 1
            sys.stdout.write(f'w {balance[0]}\n')