七个 Python 多线程数据同步的坑,尤其最后一个,死锁了都查不出来.

我跟你说，Python多线程这玩意儿，看着简单，用起来全是坑。我踩过无数次，每次都想把电脑砸了。

第一个坑：共享变量说改就改

两个人同时往一个账户存钱，结果只改了一次。你以为是先后执行，实际是同时读到旧值，一起加了一百。代码跑完了，钱少了一半。这种问题，打印日志都看不出错误在哪。

第二个坑：list append也不安全

觉得list是线程安全的？错得离谱。两个线程同时往列表里塞数据，有时候会丢一个。尤其是元素稍微多的时候，丢数据是常态。我排查过整整一天，最后发现是两个线程争同一个列表。

第三个坑：用锁反而更慢

加了Lock，数据是安全了。本来三个线程并行跑，加锁后变成串行，比单线程还慢。有人在循环里面放锁，那就更惨了。每次加锁解锁都有开销，循环多了，性能直接崩掉。

第四个坑：锁的上下文管理也会出错

用with lock看起来很安全，可要是有人在锁里面调了别的函数，那个函数又去拿同一个锁。那就死锁了。程序卡死，什么日志都不打印，像睡着了一样。

第五个坑：全局解释器锁是个假救星

很多人以为GIL能保证数据安全，实际它只保证一行字节码不被多个线程同时执行。一行Python代码翻译成好多条字节码，读变量和写变量之间随时可能切换线程。这个误解坑了太多新手。

第六个坑：先进先出队列也靠不住

queue.Queue是线程安全的，可有人不用它。自己搞了个列表当队列，加锁又加得不对。数据到了队列里，读取的时候线程没退出，等着等着就卡死了。队列满了没人拿，生产者一直等，消费者还在睡大觉。

第七个坑：死锁了都查不出来

这个最要命。两个锁互相等着对方释放，线程停在那里。CPU占用率是正常的，内存正常，什么异常都不报。你用pdb调试，一进去就卡住。杀进程重启，问题复现不了。生产环境偶尔卡一次，三天后用户投诉才注意到。没有日志，没有堆栈，只能靠猜。后来我用threading模块的threading.enumerate()打印所有线程状态，发现一个线程卡在lock.acquire上。这才找到问题出在哪。

说句实在话，多线程数据同步没有完美的方案。能不用锁就不用锁，能用队列就用队列。实在要用锁，锁的粒度要小，拿到锁尽快释放。别忘了给每个线程打标记，方便排查。

写这段的时候，我正盯着一个卡住的进程。这次是哪个坑？我还在查。