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1.并发与并行

并发可以充分地利用 CPU 资源，一般都会使用多线程实现。多线程的作用是提高任务的平均执行速度，但是会导致程序可理解性变差，编程难度加大。

关于对并发与并行的概念，大家可能一直比较混淆。

1. 定义：并发指的是多个任务在同一时刻正在进行，但实际上只有一个任务在一段时间内被处理；并行指的是多个任务在同一时刻同时被处理。

2. 时间：并发涉及的是任务的同时发生；并行涉及的是任务的同时处理。

3. 实现：并发可以通过多线程实现，每个线程分别执行不同的任务；并行则需要多核处理器才能实现，多核处理器可以同时处理多个任务。

也可以通过举例说明二者的区别：

4. 并发：一个人工作时候可以在写代码、听音乐和玩游戏三个任务中任意切换，但是你的大脑不能在同一时间处理任何两件事情。

5. 并行：并行则是假如一个人有2个大脑，可以同时写代码、听音乐或玩游戏。

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在并发环境下， 由于程序的封闭性被打破，出现了以下特点:

(1) 并发程序之间有相互制约的关系。直接制约体现为一个程序需要另一个程 序的计算结果，间接制约体现为多个程序竞争共享资源，如处理器、缓冲区等。

(2) 并发程序的执行过程是断断续续的。程序需要记忆现场指令及执行点。

(3) 当并发数设置合理并且 CPU 拥有足够的处理能力时，并发会提高程序的运行效率。

2.何为线程安全

线程安全是指程序的并发执行状态下，多个线程对共享数据进行操作时，不会因为线程交替执行和切换执行顺序，导致数据不一致、不合法或出现其他不确定状态。

为了实现线程安全，通常采用互斥机制，例如锁、信号量等，保证同一时刻只有一个线程访问共享数据，避免产生数据不一致的问题。

线程安全的核心理念就是“要么只读，要么加锁”。

3.如何理解锁

乐观锁假定其他事务不会对数据产生冲突，因此在修改数据之前不会对数据加锁。相反，它在修改数据时使用版本号或其他机制来检测冲突，如果发生冲突，则事务回滚。

悲观锁假定其他事务将对数据产生冲突，因此在访问数据时对数据加锁。悲观锁通常导致其他事务等待，直到锁被释放，因此它可能影响性能。

总的来说，乐观锁适用于并发性较高的环境，而悲观锁适用于并发性较低的环境，因为它更容易控制冲突。

下面是一个使用乐观锁的简单示例程序:

import time
​
class OptimisticLockExample:def __init__(self, initial_value=0, version=0):self.value = initial_valueself.version = version
​def update(self, new_value, current_version):if self.version != current_version:raise Exception("Version conflict")time.sleep(1) # Simulate a slow database update operationself.value = new_valueself.version += 1
​
if __name__ == "__main__":example = OptimisticLockExample()
​# Transaction 1current_version = example.versiontry:example.update(10, current_version)print("Transaction 1 successfully updated the value to 10")except Exception as e:print("Transaction 1 failed:", str(e))
​# Transaction 2current_version = example.versiontry:example.update(20, current_version)print("Transaction 2 successfully updated the value to 20")except Exception as e:print("Transaction 2 failed:", str(e))

上面的代码定义了一个类 OptimisticLockExample，该类具有两个属性：value 和 version。每次修改数据时，都会对当前的版本号进行检查，如果版本号不匹配，则会引发异常。

在代码的主程序中，创建了一个 OptimisticLockExample 对象，并尝试两次对该对象进行更新，打印出交易是否成功。

下面是一个使用悲观锁的简单示例程序:

import threading
import time
​
class PessimisticLockExample:def __init__(self, initial_value=0):self.value = initial_valueself.lock = threading.Lock()
​def update(self, new_value):with self.lock:time.sleep(1) # Simulate a slow database update operationself.value = new_value
​
if __name__ == "__main__":example = PessimisticLockExample()
​# Transaction 1try:example.update(10)print("Transaction 1 successfully updated the value to 10")except Exception as e:print("Transaction 1 failed:", str(e))
​# Transaction 2try:example.update(20)print("Transaction 2 successfully updated the value to 20")except Exception as e:print("Transaction 2 failed:", str(e))

上面的代码定义了一个类 PessimisticLockExample，该类具有一个属性 value 和一个互斥锁 lock。每次修改数据时，都会使用 with 语句对锁进行上锁，保证同一时刻只有一个线程在修改数据。

在代码的主程序中，我们创建了一个 PessimisticLockExample 对象，并尝试两次对该对象进行更新，打印出交易是否成功。

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