Reproducing Race Condition in Python
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内容提要
在学习竞争条件和原子操作时，示例代码展示了多线程对全局变量的自增操作。C语言因未加锁导致更新丢失，而Python因GIL的存在结果稳定。Python 3.13引入无GIL版本可复现竞争，通过函数调用替代简单自增可引发GIL切换，允许竞争发生。
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关键要点
- 在学习竞争条件和原子操作时，经典示例展示了多线程对全局变量的自增操作。
- C语言因未加锁导致更新丢失，而Python因GIL的存在结果稳定。
- Python 3.13引入无GIL版本可复现竞争，通过函数调用替代简单自增可引发GIL切换。
- Python 3.10起引入优化，部分操作不再获取和释放GIL，导致无法复现竞争。
- 关闭GIL或引入GIL切换是解决竞争条件的办法。
- 通过函数调用替代自增操作可以手动引入GIL释放的机会，允许竞争发生。
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