Анализируйте следующий код на Python, использующий потоковую обработку для увеличения переменной счетчика:

Условие

Анализируйте следующий код на Python, использующий потоковую обработку для увеличения переменной счетчика:

import threading
import time

counter = 0

def increment():
    global counter
    for _ in range(100000):
        current = counter
        counter = current + 1

thread1 = threading.Thread(target=increment)
thread2 = threading.Thread(target=increment)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print(f"Итоговое значение счетчика: {counter}")

Объясните, каков ожидаемый вывод, и обсудите возможные проблемы этого кода при использовании потоков.

Ответ

Ожидаемый итог — значение счетчика около 200000, так как два потока по 100000 инкрементов каждый.

Однако из-за отсутствия синхронизации между потоками происходит гонка данных (race condition). Операция counter = current + 1 не атомарна: поток читает значение, увеличивает и записывает обратно. Если оба потока прочитают одно и то же значение одновременно, один из инкрементов потеряется.

В итоге итоговое значение счетчика будет меньше 200000 и варьироваться при разных запусках.

Чтобы исправить, нужно использовать блокировку (например, threading.Lock) для защиты критической секции:

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    for _ in range(100000):
        with lock:
            counter += 1

Это гарантирует, что только один поток изменяет counter в момент времени, и итог будет корректным.