我最近写了一篇关于语言如何改善生锈的文章#39；s和小马'；我的一位读者问：
"Python是否具有无畏的并发性？全局解释器锁一次只运行一个线程，所以我'；d假设有'；没有数据竞赛"
注意我们'；我们谈论的不是一般的比赛条件，只是数据比赛。数据竞赛是指：0
但在Python中，由于全局解释器锁，每个线程都是同步的。所以它可以'；我们没有数据竞赛，对吗？
1在Python中，因为一次只能运行一个线程，所以它'；这是同时发生的。并发性是指我们'；我们一次完成多项任务，但一次只完成一项任务。并行性是指我们一次使用多个内核来处理多个线程。
起初我认为，虽然我们需要互斥来避免竞争条件，但GIL使Python不受数据竞争的影响。
然而，这并没有'；似乎不对。我做了一点实验，制作了这个程序：
from threading import Threadfrom time import sleepcounter=0def increase（）：范围内i的全局计数器（0，100000）：计数器=计数器+1线程=[]范围内i（0，400）：线程。为线程中的线程追加（线程（目标=增加））：线程。线程中的线程的start（）：线程。join（）打印（f'；最终计数器：{counter}'；）
这个项目'；s数据竞争发生在计数器=计数器+1行。让'；假设只有两个线程，程序才刚刚启动。
正如您所见，即使两个线程都递增计数器，它也会'；不是2，而是39；s 1。这是一场正在进行的数据竞赛。
2这是在2.6 GHz 6核i7 Mac上，为了让您的计算机显示数据竞争，您可能需要更改400或100000。
3我说"；注册号"；，但CPython没有'；不能直接使用寄存器；根据这篇文章，它将变量加载到存储在堆上的堆栈帧上。
这其实很难发现。前几次实验失败了，因为Python在运行每个线程时都非常聪明。
Python只会在以下情况下中断线程'；时间太长了。来自anekix'；答案是：
在新版本中，不再使用指令计数作为切换线程的指标，而是使用可配置的时间间隔。默认切换间隔为5毫秒。
因此，一个线程似乎需要持续5毫秒以上才能触发数据竞争。这解释了为什么我们必须在每个线程中进行100000次迭代。
这一政策使得人们很难确定何时存在数据竞争。然而，这可能也会减少它们在生产中的频率，这是一个很好的好处。
去吧'；s映射的迭代顺序是随机的，部分原因是它防止我们意外地依赖迭代顺序。我们可以从中得到一些启发。
我想知道，在开发模式下，Python是否可以使用更短的时间间隔，以便我们注意到代码中隐藏的任何数据竞争，而在发布模式下，Python是否可以使用更长的时间间隔（5ms）。4.
依赖非保证决定论可能会导致一些错误。例如，如果我们意外地依赖于散列映射'；s在100个位置排序，然后更改我们的哈希图#39；我们突然发现了100个错误。
这些似乎是不相容的，但淡水河谷的一个核心目标是使种族更加明显，并容易繁殖。
我们可以通过通用确定性可重放性来实现这一点，在开发模式中，我们记录所有非确定性输入，例如命令行参数、stdin、套接字、文件等。6 7，以及所有线程间消息和互斥锁的调度。这似乎很难，但它'；例如，如果一种语言使用基于区域的借用检查器，并消除不安全的块和未定义的行为，那么它就有可能保证确定性。
这样一来，每一次跑步都是随机的，但都会被记录下来。当我们遇到一场比赛时，我们可以通过重放记录来重现这场比赛。
5 A"；海森堡"；就是当我们遇到一个错误，但在调查时，很难让它再次发生，因为它'；它基于一些不确定因素。
7这个功能在Vale中已经完成了一半：FFI语义和FFI序列化已经准备好了，但我们没有'；我还没有把它记录到文件中。
对于Python老手来说，这一切听起来都很明显，但这让我感到惊讶。也许这会让其他人感到惊讶！
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