Flask 应用和后台线程间同步 Python 字典：杜绝数据竞争的终极指南

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2024-03-09 03:33:33

在构建 Flask 应用时，我们经常需要在不同的线程和进程间共享数据。而 Python 的字典是存储和操作数据的常用结构。然而，当多个线程或进程同时访问和修改字典时，就会出现称为数据竞争的问题，导致数据的完整性和一致性受到威胁。

数据竞争的症状

当发生数据竞争时，可能会出现以下症状：

数据不一致：在不同线程或进程中读取字典时，得到不同的值。
数据丢失：某个线程或进程对字典进行的修改被其他线程或进程覆盖。
程序崩溃：在极端情况下，数据竞争可能会导致程序崩溃或异常行为。

解决数据竞争：使用 Lock

为了解决数据竞争，我们需要引入一种同步机制来协调对共享数据的访问。最常用的方法之一是使用 Lock 对象。

Lock 对象提供了一个 acquire() 方法来获取锁，以及一个 release() 方法来释放锁。在获取锁之前，线程或进程将被阻塞，直到锁被释放。通过这种方式，可以确保同一时刻只有一个线程或进程可以访问和修改共享数据。

在 Flask 应用中使用 Lock

在 Flask 应用中使用 Lock 同步字典非常简单：

from threading import Lock

# 创建一个 Lock 对象
data_lock = Lock()

# 在修改字典之前获取锁
with data_lock:
    # 对字典进行修改

# 修改完成后释放锁
data_lock.release()

实战案例：清理用户数据目录

让我们考虑一个实际的例子。假设我们有一个 Flask 应用，用户可以上传数据集并进行操作。为了清理不再使用的用户数据，我们需要在用户最后访问数据 30 秒后删除其数据目录。

我们可以使用一个后台线程来定期检查用户数据的最后访问时间，并删除超过 30 秒未访问的数据目录。为了防止多个线程同时删除同一目录，我们需要使用 Lock 来同步对 folder_access_times 字典的访问。

import shutil
from threading import Lock

# 创建一个 Lock 对象
data_lock = Lock()

# 在清理用户数据之前获取锁
with data_lock:
    # 检查用户数据的最后访问时间
    # 删除超过 30 秒未访问的数据目录

# 清理完成后释放锁
data_lock.release()