Python并发抢票：队列与进程间通信的线程安全实现

本资源主要讲解了在Python中处理并发编程时遇到的问题，特别是如何利用队列、进程间通信和进程互斥锁进行多线程或多进程的并发控制，以确保数据的一致性和完整性。在案例中，涉及到的是一个简单的抢购系统，其中用户试图购买一个名为"data.json"的文件中的票数。 首先，原始代码展示了两个并发的函数：`search(user)`用于读取文件中的票数并打印，而`buy(user)`尝试购买票，如果票数大于0，则减少1并更新文件。然而，这种并发执行方式存在数据竞争问题，因为多个进程同时写入同一个文件，可能导致数据错乱。为了解决这个问题，引入了进程间通信和进程互斥锁： 1. **进程间通信（Multiprocessing）与队列**: 使用`multiprocessing`库中的`Process`创建并启动多个独立的进程，每个进程调用`run(user)`函数，该函数包含了`search`和`buy`的调用。这样，尽管多个进程并行执行，但它们之间的数据交换通过共享的数据结构（如全局变量或队列）完成，而非直接操作同一文件。 2. **进程互斥锁（Mutex）**: 当代码进入`buy(user)`函数时，使用`Lock`对象确保对`data.json`文件的写操作是互斥的。在`buy`函数内部，先获取锁，然后检查票数，减少后写回文件。这样，只有单个进程能够同时写入文件，从而避免了数据竞争。 在改进后的版本中，当多个用户尝试购买票时，`buy`函数中添加了一个0.1秒的延迟，这是为了模拟真实的并发环境，并减小锁竞争的可能性。如果将这个延迟改为0，那么所有进程可能会几乎在同一时间尝试获取锁，导致锁的竞争更为激烈。 总结来说，这个案例重点在于理解Python中并发编程的实践，特别是在处理共享资源时使用队列和进程互斥锁来保护数据一致性。通过这两个技术，开发者可以实现高效的多线程或多进程编程，避免了并发环境中常见的数据同步和一致性问题。