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与同事的一次对话使我意识到一个事实，那就是Python中相当大一部分操作都是原子的，即使像字典和类成员赋值这样的操作也是原子的。
为了完成像哈希表插入这样的操作，需要执行很多条机器语言指令，我很难想象这个操作居然是原子的。
为什么会这样？
Python FAQ提供了解释以及原子操作的完整列表，但简短的答案是：
-
Python字节码解释器只有在一个机器指令完成后，另一个机器指令没开始前，才会进行线程切换。
-
全局解释器锁（GIL）只允许一次执行一个线程。
-
很多操作都被转换为单个字节码指令。
使用dis包可以很容易的查看一个操作是否编译成单个字节码指令。
那么注意事项是什么？ 依靠原子性而不是使用锁是否安全？
首先，上面的链接FAQ并没有说明这种行为多大程度上被认为是Python规范的一部分，还是CPython实现的情况。 它取决于GIL，所以在GIL-less Pythons（IronPython，Jython，PyPy-TM）上可能是不安全的。 在使用GIL（PyPy）的非CPython实现上安全吗？ 我当然可以想象有些优化可能会使这些操作的原子性无效。
其次，即使不是绝对必要的，锁也提供了明确的线程安全保证，并且可以作为代码访问共享内存的有用说明。 如果没有锁，必须小心，因为很容易误把非原子操作假设成原子操作（postmortem 示例：Python的swap不是原子操作）。 一个明确的备注可能也是必要的，让合作者不必产生“等等，这可能需要一个锁！”的反应。
第三，因为Python允许重载如此多的内建方法，所以有些情况下这些操作不再是原子的。 Google Python风格指南建议：
-
不要依赖于内置类型的原子性。
-
虽然Python的内置数据类型（如字典）似乎具有原子操作，但是在某些情况下它们不是原子的（例如，如果将hash或eq实现为Python方法），并且不应该依赖它们的原子性。 你也不应该依赖于原子变量赋值（因为这又取决于字典）。
对于一般情况来说，遵循这个建议就够了。
在某些情况下，例如实现新的锁功能或性能至关重要时，可能仍然存在一些情况。 依靠操作的原子性有效地允许您在GIL上搭载锁定，从而降低额外锁的成本。 但是，如果锁的性能如此重要，你最好首先分析热点并寻找其他加速点。（也就是说，一般来说锁的性能不会如此重要）
那么在访问或修改共享可变状态时依赖操作的原子性是否合理呢？
简短的回答：
-
如果这样做，你最好有一个很好的理由。
-
你最好做一些彻底的研究，弄清楚其中的原理。
否则，你最好使用锁。
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2023-08-11
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