Python リストは本当にスレッドセーフなのでしょうか。そうであれば、なぜマルチスレッド環境にキューが推奨されるのでしょうか?

リストは本当にスレッドセーフですか?

マルチスレッド環境では、スレッド間でデータ構造を共有するときにスレッドセーフの問題が生じます。一般的に推奨される方法の 1 つは、リストと .pop() メソッドの代わりにキューを利用することです。ここで疑問が生じます: リストはスレッドセーフですか? それともこの推奨事項の背後に追加の理由がありますか?

リストのスレッド セーフ

従来の想定とは異なり、Python のリストは本質的にスレッドセーフです。 CPython 実装では、グローバル インタープリター ロック (GIL) によってリストへの同時アクセスが防止されます。他の Python 実装では、スレッドの安全性を確保するために、きめ細かいロックや同期されたデータ型などのメカニズムが採用されています。

ただし、これはリストのデータのスレッドの安全性を保証するものではありません。 = のような操作は Python ではアトミックではないため、同じ要素に対して同時に実行するとデータの不整合が生じる可能性があります。たとえば、2 つのスレッドが L[0] を同時にインクリメントしようとしても、実際には正確に 2 が増加しない可能性があります。

キューの必要性

使用する推奨事項マルチスレッド シナリオのキューは、保護されていないリストが競合状態を引き起こす可能性があるという事実にあります。これらの競合状態により、別のスレッドが同時にアクセスまたは削除しようとしている要素にスレッドがアクセスし、その要素を変更する可能性があります。

スレッドセーフなアクセス用に特別に設計されたキューを利用することで、各スレッドが確実にアクセスできるようになります。期待のアイテム。キューは先入れ先出し (FIFO) アクセス パターンを強制し、スレッドの干渉や潜在的なデータ破損のリスクを排除します。

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