Python技術分享：深入理解ThreadLocal變數的功能和使用

      我們在進行Python多執行緒開發的時候經常會使用到變數，但全域性變數的變化影響到每一個執行緒，而區域性變數使用起來又非常麻煩，所以我們需要使用到ThreadLocal變數，下面小千就來給大家介紹這個ThreadLocal變數到底是什麼怎麼用？

      ThreadLocal變數它本身是一個全域性變數，但是每個執行緒卻可以利用它來儲存屬於自己的私有資料，這些私有資料對其他執行緒也是不可見的。下圖給出了執行緒中這幾種變數的存在情況

      全域性 VS 區域性變數

      首先借助一個小程式來看看多執行緒環境下全域性變數的同步問題。

      這裡我們建立了10個執行緒，每個執行緒均對全域性變數 global_num 進行1000次的加1操作（迴圈1000次加1是為了延長單個執行緒執行時間，使執行緒執行時被中斷切換），當10個執行緒執行完畢時，全域性變數的值是多少呢？

      答案是不確定，簡單來說是因為 global_num += 1 並不是一個原子操作，因此執行過程可能被其他執行緒中斷，導致其他執行緒讀到一個髒值。以兩個執行緒執行 +1 為例，其中一個可能的執行序列如下（此情況下最後結果為1）

      多執行緒中使用全域性變數時普遍存在這個問題，解決辦法也很簡單，可以使用互斥鎖、條件變數或者是讀寫鎖。下面考慮用互斥鎖來解決上面程式碼的問題，只需要在進行 +1 運算前加鎖，運算完畢釋放鎖即可，這樣就可以保證運算的原子性。

      線上程中使用區域性變數則不存在這個問題，因為每個執行緒的區域性變數不能被其他執行緒訪問。下面我們用10個執行緒分別對各自的區域性變數進行1000次加1操作，每個執行緒結束時列印一共執行的操作次數（每個執行緒均為1000）

      可以看出這裡每個執行緒都有自己的 local_num，各個執行緒之間互不干涉。

      Thread-local 物件

      上面程式中我們需要給 show 函式傳遞 local_num 區域性變數，並沒有什麼不妥。不過考慮在實際生產環境中，我們可能會呼叫很多函式，每個函式都需要很多區域性變數，這時候用傳遞引數的方法會很不友好。

      為了解決這個問題，一個直觀的的方法就是建立一個全域性字典，儲存程式 ID 到該程式區域性變數的對映關係，執行中的執行緒可以根據自己的 ID 來獲取本身擁有的資料。這樣，就可以避免在函式呼叫中傳遞引數，如下示例：

      儲存一個全域性字典，然後將執行緒識別符號作為key，相應執行緒的區域性資料作為 value，這種做法並不完美。

      首先，每個函式在需要執行緒區域性資料時，都需要先取得自己的執行緒ID，略顯繁瑣。更糟糕的是，這裡並沒有真正做到執行緒之間資料的隔離，因為每個執行緒都可以讀取到全域性的字典，每個執行緒都可以對字典內容進行更改。

      為了更好解決這個問題，python 執行緒庫實現了 ThreadLocal 變數（很多語言都有類似的實現，比如Java）。ThreadLocal 真正做到了執行緒之間的資料隔離，並且使用時不需要手動獲取自己的執行緒 ID，如下示例

      上面示例中每個執行緒都可以透過 global_data.num 獲得自己獨有的資料，並且每個執行緒讀取到的 global_data 都不同，真正做到執行緒之間的隔離。

      ThreadLocal 實現的程式碼量不多，但是比較難理解，涉及很多 Python 黑魔法，下篇再來分析。那麼 ThreadLocal 很完美了？不！Python 的 WSGI 工具庫 werkzeug 中有一個更好的 ThreadLocal 實現，甚至支援協程之間的私有資料，實現更加複雜，有機會再分析。