Как сделать обработку сигнала потокобезопасной (например, через Lock или атомарные операции)?

Основы потокобезопасности

Когда несколько потоков одновременно обращаются к общим данным, может возникнуть состояние гонки (race condition). Чтобы этого избежать, используют механизмы синхронизации. Два основных подхода — блокировки (Lock, Mutex) и атомарные операции.

Блокировки (Lock/Mutex)

Блокировка гарантирует, что только один поток может выполнять защищённый участок кода в данный момент. Другие потоки ожидают освобождения блокировки. Это простой и надёжный способ, но может привести к снижению производительности из-за ожидания.

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    for _ in range(1000):
        with lock:
            counter += 1

threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(10)]
for t in threads: t.start()
for t in threads: t.join()
print(counter)  # 10000

Атомарные операции

Атомарные операции выполняются как единое неделимое действие. Они быстрее блокировок, так как не требуют переключения контекста. Подходят для простых операций, таких как инкремент или сравнение с обменом (CAS).

import threading
import atomic

counter = atomic.AtomicInteger(0)

def increment():
    for _ in range(1000):
        counter.inc()

threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(10)]
for t in threads: t.start()
for t in threads: t.join()
print(counter.get())  # 10000

Вывод

Используйте атомарные операции для простых счётчиков и флагов, а блокировки — для сложных критических секций, где требуется выполнение нескольких операций как единого целого.