Python单例模式：多线程有效，多进程无效？
本文探讨单例模式在Python多线程和多进程环境下的行为差异。单例模式确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点。然而，其有效性取决于运行环境。
以下代码演示了一个简单的单例模式实现，并通过多线程和多进程测试其有效性：
import multiprocessing
import threading
import time
def singleton(cls):
_instance = {}
def inner():
if cls not in _instance:
_instance[cls] = cls()
return _instance[cls]
return inner
@singleton
class Cls:
count = 0
def __init__(self):
self.count += 1
def run(thread_or_process_id):
for i in range(100):
a = Cls()
a.count += 1
b = Cls()
b.count += 1
b = Cls()
b.count += 1
time.sleep(1)
print(f"{thread_or_process_id}: a.count = {a.count}, id(b) = {id(b)}")
if __name__ == '__main__':
# 多线程测试
threading.Thread(target=run, args=("Thread 1",)).start()
threading.Thread(target=run, args=("Thread 2",)).start()
# 多进程测试 (注释掉多线程部分后运行)
# multiprocessing.Process(target=run, args=("Process 1",)).start()
# multiprocessing.Process(target=run, args=("Process 2",)).start()
运行多线程测试，你会发现id(b)在两个线程中相同，表明单例模式有效，所有线程共享同一个实例。然而，在多进程测试中（需注释掉多线程部分），id(b)在不同进程中不同，说明单例模式失效了，每个进程都创建了自己的实例。
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这种差异源于Python的多线程和多进程内存管理机制不同：
- 多线程: 所有线程共享同一个进程的内存空间，因此单例模式能够正常工作。
- 多进程: 每个进程拥有独立的内存空间和Python解释器，它们之间不共享内存，因此每个进程都会创建自己的单例实例。
因此，在需要跨进程共享单例实例的情况下，需要采用其他机制，例如使用共享内存或进程间通信。 简单的单例模式实现无法满足多进程环境下的需求。
