当你有多个进程或线程访问相同的数据时，竞争条件是一个威胁。本文探讨了在发现竞争条件后如何测试它们。
Incrmnt
你在一个名为“Incrmnt”的火热新创公司工作，该公司只做一件事情，并且做得比较好。
你展示一个全局计数器和一个加号，用户可以点击加号，此时计数器加一。这太简单了，而且容易使人上瘾。毫无疑问这就是接下来的大事情。
投资者们争先恐后的进入了董事会，但你有一个大问题。
竞争条件
在你的内测中，Abraham和Belinda是如此的兴奋，以至于每个人都点了100次加号按钮。你的服务器日志显示了200次请求，但计数器却显示为173。很明显，有一些请求没有被加上。
先将“Incrmnt变成了一坨屎”的新闻抛到脑后，你检查下代码（本文用到的所有代码都能在Github上找到）。
# incrmnt.py import db def increment(): count = db.get_count() new_count = count + 1 db.set_count(new_count) return new_count
你的Web服务器使用多进程处理流量请求，所以这个函数能在不同的线程中同时执行。如果你没掌握好时机，将会发生：
# 线程1和线程2在不同的进程中同时执行
# 为了展示的目的，在这里并排放置
# 在垂直方向分开它们，以说明在每个时间点上执行什么代码
# Thread 1（线程1） # Thread 2（线程2）
def increment():
def increment():
# get_count returns 0
count = db.get_count()
# get_count returns 0 again
count = db.get_count()
new_count = count + 1
# set_count called with 1
db.set_count(new_count)
new_count = count + 1
# set_count called with 1 again
db.set_count(new_count)
所以尽管增加了两次计数，但最终只增加了1。
你知道你可以修改这个代码，变为线程安全的，但是在你那么做之前，你还想写一个测试证明竞争的存在。
重现竞争
在理想情况下，测试应该尽可能的重现上面的场景。竞争的关键因素是：
"htmlcode">
# Thread 1 # Thread 2
def increment():
# get_count returns 0
count = db.get_count()
def increment():
# get_count returns 0 again
count = db.get_count()
# set_count called with 1
new_count = count + 1
db.set_count(new_count)
# set_count called with 1 again
new_count = count + 1
db.set_count(new_count)
before_after 是一个库，它提供了帮助重现这种情形的工具。它可以在一个函数之前或之后插入任意代码。
before_after 依赖于 mock 库，它用来补充一些功能。如果你不熟悉 mock，我建议阅读一些优秀的文档。文档中特别重要的部分是 Where To Patch。
我们希望，Thread 1 调用 get_count 后，执行全部的 Thread 2 ，之后恢复执行 Thread 1。
我们的测试代码如下：
# test_incrmnt.py
import unittest
import before_after
import db
import incrmnt
class TestIncrmnt(unittest.TestCase):
def setUp(self):
db.reset_db()
def test_increment_race(self):
# after a call to get_count, call increment
with before_after.after('incrmnt.db.get_count', incrmnt.increment):
# start off the race with a call to increment
incrmnt.increment()
count = db.get_count()
self.assertEqual(count, 2)
在首次 get_count 调用之后，我们使用 before_after 的上下文管理器 after 来插入另外一个 increment 的调用。
在默认情况下，before_after只调用一次 after 函数。在这个特殊的情况下这是很有用的，因为否则的话堆栈会溢出（increment调用get_count，get_coun t也调用 increment，increment 又调用get_count…）。
这个测试失败了，因为计数等于1，而不是2。现在我们有一个重现了竞争条件的失败测试，一起来修复。
防止竞争
我们将要使用一个简单的锁机制来减缓竞争。这显然不是理想的解决方案，更好的解决方法是使用原子更新进行数据存储——但这种方法能更好地示范 before_after 在测试多线程应用程序上的作用。
在 incrmnt.py 中添加一个新函数：
# incrmnt.py
def locking_increment():
with db.get_lock():
return increment()
它保证在同一时间只有一个线程对计数进行读写操作。如果一个线程试图获取锁，而锁被另外一个线程保持，将会引发 CouldNotLock 异常。
现在我们增加这样一个测试：
# test_incrmnt.py
def test_locking_increment_race(self):
def erroring_locking_increment():
# Trying to get a lock when the other thread has it will cause a
# CouldNotLock exception - catch it here or the test will fail
with self.assertRaises(db.CouldNotLock):
incrmnt.locking_increment()
with before_after.after('incrmnt.db.get_count', erroring_locking_increment):
incrmnt.locking_increment()
count = db.get_count()
self.assertEqual(count, 1)
现在在同一时间，就只有一个线程能够增加计数了。
减缓竞争
我们这里还有一个问题，通过上边这种方式，如果两个请求冲突，一个不会被登记。为了缓解这个问题，我们可以让 increment 重新链接服务器（有一个简洁的方式，就是用类似 funcy retry 的东西）：
# incrmnt.py
def retrying_locking_increment():
@retry(tries=5, errors=db.CouldNotLock)
def _increment():
return locking_increment()
return _increment()
当我们需要比这种方法提供的更大规模的操作时，可以将 increment 作为一个原子更新或事务转移到我们的数据库中，让其在远离我们的应用程序的地方承担责任。
总结
Incrmnt 现在不存在竞争了，人们可以愉快地点击一整天，而不用担心自己不被计算在内。
这是一个简单的例子，但是 before_after 可以用于更复杂的竞争条件，以确保你的函数能正确地处理所有情形。能够在单线程环境中测试和重现竞争条件是一个关键，它能让你更确定你正在正确地处理竞争条件。
Python
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据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。