为什么以下多处理代码片段在多次运行时输出不同？答案

【问题标题】：Why does the following snippet of multi-processing code output differently when running multiple times?为什么以下多处理代码片段在多次运行时输出不同？
【发布时间】：2020-09-15 23:56:11
【问题描述】：

直观地说，输出应始终为 15。但有时，它会生成 11 或 12 或其他值。我尝试添加一些延迟，但没有解决问题。

from multiprocessing import Pool, Manager
import time

def func(dic, c):
    dic['count'] += c
    # time.sleep(0.1)

if __name__=="__main__":
    d = Manager().dict()    # a manager to enable data sharing b
    d['count'] = 0
    args = [(d,1), (d,2), (d,3), (d,4), (d,5)]
    pool = Pool(5)
    pool.starmap(func, args)   
    pool.close()
    pool.join()
    print(f'dic={d}')

【问题讨论】：

在我看来像比赛条件

标签： python multiprocessing pool

【解决方案1】：

增量运算符+= 不是原子的。这意味着以这种方式使用是不安全的。当您调用此运算符时，值会被读取，然后用增加的值替换。如果第二个进程更改了这两个操作之间的值，则更改将丢失。

看到这个答案： Is the += operator thread-safe in Python?

【讨论】：

【解决方案2】：

你的问题是这样的说法：

dic['count'] += c

它读取您的字典，然后按 c 递增并存储值，但这不是原子操作。另一个进程可能已经更改了读写操作之间的字典，然后您的写入将“覆盖”操作之间发生的更改。

你可以通过传递一个锁并使用它来解决这个问题：

def func(dic, lock, c):
    with lock:
        dic['count'] += c
    # time.sleep(0.1)

if __name__=="__main__":

    d = Manager().dict()    # a manager to enable data sharing b
    l = Manager().Lock()
    d['count'] = 0
    args = [(d, l,1), (d,l,2), (d,l,3), (d,l,4), (d,l,5)]
    pool = Pool(5)
    pool.starmap(func, args)
    pool.close()
    pool.join()
    print(f'dic={d}')

这可确保整个字典操作保持原子性。

【讨论】：