Race Condition

Race Condition 競爭條件，或稱作 Race Hazard 競爭危害，此詞源自於兩個訊號試著彼此競爭，來影響誰先輸出。常見的情景是當兩個 Thread 同時修改一個變數時，導致變數出現非預期的結果，如有兩個 Thread 想要執行 a++，而實際上 a++ 需要執行三個動作：

取得 a
執行 a + 1
執行結果存回 a

執行結果可能如下圖：

原本預期會要執行兩次 a++ 變為 32，但結果卻是 31。

Race Condition 是利用 Multi Thread 做 Concurrency（併發）會產生的現象，為了避免這個問題可以在非 Thread-Safe 的操作加上鎖的機制包裝。

Golang

Go 可以利用 goroutine(go func()) 快速建立多個 thread，sync.Mutex.Lock() 與 sync.Mutex.Unlock() 可以用於上鎖與解鎖。

func main() {
    a := 0
    times := 10000
    c := make(chan bool)

    var m sync.Mutex

    for i := 0; i < times; i++ {
        go func() {
            m.Lock() // <== 上鎖
            a++
            m.Unlock() // <== 解鎖
            c <- true
        }()
    }

    for i := 0; i < times; i++ {
        <-c
    }
    fmt.Printf("a = %d\n", a)
}

Python

在 python 的 CPython 中因為 GIL (Global Interpreter Lock) 的關係，一個 process 必定只會有一個 thread 在執行 python，其他的執行緒都在等待 IO 或是睡覺。但 GIL 並不能保證不會出現 race condition，例如執行 a+=1 時在切換到別的 thread 的時候可能會剛好切在中間，因此仍須要鎖來保護共用變數。

a = 0
lock = threading.Lock()

def foo():
    global a
    with lock: # <== 上鎖
        a += 1

也因為 GIL 的關係 multi thread 並無法加速 CPU bound 任務，只能用來加速 IO bound 任務，如併發大量 http request 等。如果要加速 CPU bound 任務的話要使用 multi process，若使用 multi thread 反而會因為頻繁操作 GIL 導致比單 thread 更慢。

Reference:

Race Condition

Golang

Python

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