为什么需要：

设想一个系统，您需要同时从多个 线程 修改和访问数据。在相同的数据结构中！你可能会看到一个问题…..

想象一下，您正在开发一个财务平台，当同时完成多个事务时，您需要管理案例！这就像多辆汽车同时穿过一个十字路口！事故将在没有红绿灯的情况下发生……

现在这个问题可以在数据中以各种形式出现，比如:

1.同时进行多次写入。

2.同时读和写。

3.同时进行多次读取。

4.在写东西之前尝试读取。

因此，如果我们不想让内存损坏，我们需要控制和防止这些情况。一种解决方案是使用锁和 信号量 显式地编程。但这可能需要一些时间来实现，并且会使开发变得相当复杂。

另一种解决方案是使用已经有了这些实现的数据结构，通过使用它们的专用方法，我们可以在不太困难的情况下获得相同的结果。这些集合是线程安全的集合。

它们是什么：

线程安全集合是可以由多个线程同时访问的集合，同时不受争用条件限制。通过名称，我们可以直接理解它是一个集合，线程在任何时间点都可以安全地访问它。更具体地说，它可以是一个字典、一个FIFO队列、一个LIFO堆栈，它可以在不需要显式编程同步的情况下添加/删除项目。基本上，它是一种并发数据结构，更适合编程。

如何工作：

好吧，让我们回到前面提到的4个问题。有许多解决方案，但这里我们将使用下面的状态机来说明一些基本的解决方案：

首先，如果互斥锁被锁定，我们要等到它被解锁才能执行任何功能。当我们锁定互斥体时，只有锁定互斥体的线程才有权访问数据，而其他每个线程都必须等到它被解锁。

第二个问题可以简单地解决。如果我们需要写，我们首先锁定互斥，然后我们写，最后我们解锁。

当我们有多个读卡器时，只要在读卡过程中数据没有被修改，就不是什么大问题。因此，我们使用rlock为编写器锁定数据，所有的读卡器都可以读取数据，最后一个读卡器线程在完成后解锁互斥体。

第四个问题。我们需要能够检查是否有可用的值，如果有，我们读取该值。但如果它不可用，我们要等到有可用的时候！

怎么使用：

每种标准 编程语言 都有至少一个并发数据结构的实现。最简单的是FIFO队列。为了用多种语言说明一个解决方案，我们将使用生产者/消费者问题，在这个问题中，生产者的输出速度要比消费者的输出速度慢得多。这与上面提到的“在写东西之前尝试读取”问题有关。

程序将相当简单。我们将有一个每1秒产生一个值的线程。以及一个并行的消费线程，它会尽快消费一个值。

非线程安全数据的问题是，使用者在尝试使用其不能拥有的值时会创建一个错误。与此同时，它只需等待值准备好。

让我们在 java 、 Python 和Golang 3种不同的编程语言中看到这个代码

java：

在java中你可以使用“java.util.concurrent”包。 包括：

BlockingQueue是一个阻塞FIFO队列。

Concurrent HashMap 是HashMap的并发模拟

ConcurrentSkipListMap是TreeMap的并发模拟。

在这里，您可以看到BlockingQueue的示例：

现在，如果您运行上面的代码，就会得到：

Python

在Python中我们也有一些类似的功能：

Queue 实现了FIFO，LIFO和PriorityQueue

Deques支持任何一方的线程安全，内存效率附加和弹出。

因此，让我们看看与Java相同的程序，但在Python中的实现：

通过运行上面的代码，我们自然会得到相同的结果：

GO：

但在Golang中，我们对线程安全集合采用了不同的方法。我们在go中没有基本的队列实现。 在Go中，我们使用通道使代码更容易阅读：

当然，我们得到了同样的结果：

简而言之！线程安全集合在多线程编程中非常实用，它可以促进大部分开发。

其中一个集合的最基本示例是一个队列，古典编程语言已经实现了这个队列。我们可以修改这些数据结构，读取和写入值，轻松地使用已经到位的方法，而不存在任何并发问题。

原文：

翻译：张春