记一次Python线程安全问题的排查

应用场景

在某ERP的自动化流程对接业务中，多线程是通过Python Celery框架实现的。Celery框架是分布式任务队列，内置MQ和生产者消费者操作，可实现异步功能，也可实现定时任务，非常便捷。
Celery底层采用Redis记录MQ，基于此原因，可以很方便地实现多机的分布式队列。架构如下图所示（出处：腾讯云）。本业务在两台服务器上，开启了30余worker。

问题出现

然而，某次客户发现订单ID有标注错乱的情况。定位到订单结果ret的获取位置如下（左边是修改之前，又边是修改之后）。

问题排查

经过搜索，发现原来Python中多个线程之间是共享全局变量的。
全局变量在Python中存储在特殊的命名空间中，称为全局命名空间或全局作用域。每个模块都有自己的全局命名空间，可以在整个模块中访问和使用全局变量。

总结

总结一下多线程共享/不共享全局变量的语言。

多线程共享全局变量

1. C/C++：在C/C++中，多个线程可以访问和修改全局变量。但是，需要特别注意并发访问全局变量可能导致数据竞争和不确定的行为，因此在多线程编程中必须使用同步机制，如互斥锁（mutex）或原子操作（atomic operations）来确保线程之间的正确同步。
2. Java：Java中的多线程可以访问和修改共享的全局变量。然而，与C/C++不同，Java提供了内置的线程同步机制，如synchronized关键字和Lock对象，以确保线程安全性和正确的同步。
3. Python：Python的全局变量是默认共享的，多个线程可以访问和修改它们。然而，由于全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的存在，Python的多线程并不能实现真正的并行执行，而是通过在解释器级别进行线程切换来模拟并发。这导致在Python中，多线程并不能充分利用多核处理器的优势。如果涉及到需要真正并行执行的任务，可以考虑使用多进程或其他并发编程库。

多线程不共享全局变量

1. Go：Go语言中，每个goroutine（类似于线程）都有自己的栈空间，但它们共享相同的堆空间。在Go中，多个goroutine之间默认不共享全局变量，每个goroutine都有自己的局部变量副本。如果需要在线程之间共享数据，需要使用通信机制，如通道（Channel）。
2. Rust：Rust语言通过所有权（ownership）和借用（borrowing）的概念来保证内存安全和线程安全。Rust默认情况下不允许多个线程直接共享全局变量，而是通过所有权和借用规则来确保线程安全。如果需要在线程之间共享数据，可以使用线程安全的数据结构和同步原语。