协程上锁之谜：Python asyncio 的异步之争

2024-02-13 14:59:07

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本文深入探讨了协程和线程在 Python asyncio 中异步编程的争论。作者提出，协程在某些情况下需要加锁，并分析了加锁的原因和影响。文章提供了明确的步骤和示例代码，帮助读者理解 asyncio 中的协程安全问题。

在多核处理器的时代，并发和异步编程已经成为现代软件开发的基石。在 Python 中，协程（asyncio）和线程是实现异步编程的两种主要机制。然而，长期以来，协程是否需要加锁一直是一个争论不休的问题。

协程的本质

协程是一种协作式的多任务机制，允许在单个线程中执行多个任务。与线程不同，协程不会阻塞线程，而是将控制权交还给调度器，在需要时再恢复任务。这种机制使得协程非常适合处理大量并发请求的场景。

线程的限制

另一方面，线程是操作系统提供的原生多任务机制。线程拥有自己的堆栈和执行上下文，这使得它们能够真正同时运行。然而，线程在 Python 中有一个众所周知的限制，称为全局解释器锁（GIL）。GIL 是一个互斥锁，每次只能允许一个线程执行 Python 字节码。

协程安全

由于 GIL 的存在，在 Python 中使用线程进行异步编程时，需要非常小心线程安全问题。任何共享资源都必须通过锁进行保护，以防止并发访问导致数据损坏。

协程是否需要加锁的问题源于这样一个事实：协程虽然在同一线程中运行，但它们仍然可以并发执行。因此，如果多个协程同时访问共享资源，就会出现数据竞争问题。

协程加锁的场景

并非所有协程都需要加锁。只有当协程访问共享资源（例如全局变量、数据库连接或文件句柄）时，才需要加锁。为了确定是否需要加锁，可以遵循以下准则：

如果共享资源是不可变的，则不需要加锁。
如果共享资源是可变的，并且只能被一个协程修改，则不需要加锁。
如果共享资源是可变的，并且可以被多个协程修改，则需要加锁。

加锁的实现

在 asyncio 中，可以使用以下方法对协程进行加锁：

asyncio.Lock()： 创建一个互斥锁，一次只允许一个协程获取锁。
asyncio.Semaphore()： 创建一个信号量，允许指定数量的协程同时获取锁。

示例

以下代码演示了如何使用 asyncio.Lock() 保护共享资源：

import asyncio

# 创建锁
lock = asyncio.Lock()

async def access_resource():
    # 获取锁
    async with lock:
        # 访问共享资源
        ...

# 创建协程
coroutine = access_resource()

# 运行协程
await asyncio.gather(coroutine)