Как бороться с состоянием гонки (Race condition) в многопоточности

В Python для борьбы с race condition используют механизмы синхронизации:

1. Lock (блокировки) - базовый примитив:

from threading import Lock

lock = Lock()
shared_var = 0

def increment():
    global shared_var
    with lock:
        shared_var += 1

2. RLock (реентерабельные блокировки) - позволяют одному потоку захватывать блокировку несколько раз.

3. Semaphore - ограничивает количество потоков, которые могут получить доступ к ресурсу.

4. Event - механизм для оповещения между потоками.

5. Condition - более сложный механизм для координации потоков.

Для работы с shared данными в multiprocessing лучше использовать:

• multiprocessing.Queue
• multiprocessing.Value/Array
• multiprocessing.Manager

Важно минимизировать время удержания блокировки и избегать deadlock'ов (взаимных блокировок). В некоторых случаях лучше использовать thread-safe структуры из queue модуля.