多进程编程中，如何保证共享变量的原子操作？

多进程共享可操作变量的原子操作保证

问题提出

在涉及多进程共享可操作变量时，确保原子性操作至关重要，尤其是在对该变量进行增减或比较等操作时。

原因分析

在多进程场景下，多个进程会并发访问共享变量，如果不采取保护措施，可能会出现竞态条件，导致意外结果。例如，多个进程读取到相同的值，然后分别执行增减操作，最终结果与预期不符。

解决方案

可以使用以下方法确保原子性操作：

创建 manager 对象和锁

使用 multiprocessing.manager() 创建一个管理器对象，以允许进程间共享变量。然后，创建一把锁，用 multiprocessing.lock() 创建。

在计算函数中使用锁

在每个计算函数中，在修改共享变量之前，使用锁保护该部分代码。这样可以确保在任何时刻只有一个进程访问共享变量。

示例代码

以下是经过修改的示例代码，启用了原子性操作：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import ctypes
from multiprocessing import Manager, Lock
import os

# 创建 Manager 和 Lock 对象
manager = Manager()
m = manager.Value(ctypes.c_int, 0)
lock = manager.Lock()

def calc_number(x: int, y: int, _m: ValueProxy, total_tasks: int, _lock):
    # 模拟耗时计算
    res = x**y

    # 使用锁保证原子性操作
    with _lock:
        _m.value += 1
        current_value = _m.value

    # 通知最终结果
    if current_value == total_tasks:
        print(True)

    print(f"m_value: {current_value}, p_id: {os.getpid()}, res: {res}")

def main():
    # 任务参数
    t1 = (100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800)
    t2 = (80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10)

    len_t = len(t1)

    # 多进程执行任务
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=len_t) as executor:
        for x, y in zip(t1, t2):
            executor.submit(calc_number, x, y, m, len_t, lock)

if __name__ == '__main__':
    main()

通过这些修改，即使在多进程环境中，共享变量的读取和增减操作也可以得到保证的原子性，从而避免了竞态条件。

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