我們在進行Python多線程開發的時候經常會使用到變量，但全局變量的變化影響到每一個線程，而局部變量使用起來又非常麻煩，所以我們需要使用到ThreadLocal變量，下面小千就來給大家介紹這個ThreadLocal變量到底是什么怎么用？
ThreadLocal變量它本身是一個全局變量，但是每個線程卻可以利用它來保存屬于自己的私有數據，這些私有數據對其他線程也是不可見的。下圖給出了線程中這幾種變量的存在情況
全局 VS 局部變量
首先借助一個小程序來看看多線程環境下全局變量的同步問題。
這里我們創建了10個線程，每個線程均對全局變量 global_num 進行1000次的加1操作（循環1000次加1是為了延長單個線程執行時間，使線程執行時被中斷切換），當10個線程執行完畢時，全局變量的值是多少呢？
答案是不確定，簡單來說是因為 global_num += 1 并不是一個原子操作，因此執行過程可能被其他線程中斷，導致其他線程讀到一個臟值。以兩個線程執行 +1 為例，其中一個可能的執行序列如下（此情況下最后結果為1）
多線程中使用全局變量時普遍存在這個問題，解決辦法也很簡單，可以使用互斥鎖、條件變量或者是讀寫鎖。下面考慮用互斥鎖來解決上面代碼的問題，只需要在進行 +1 運算前加鎖，運算完畢釋放鎖即可，這樣就可以保證運算的原子性。
在線程中使用局部變量則不存在這個問題，因為每個線程的局部變量不能被其他線程訪問。下面我們用10個線程分別對各自的局部變量進行1000次加1操作，每個線程結束時打印一共執行的操作次數（每個線程均為1000）
可以看出這里每個線程都有自己的 local_num，各個線程之間互不干涉。
Thread-local 對象
上面程序中我們需要給 show 函數傳遞 local_num 局部變量，并沒有什么不妥。不過考慮在實際生產環境中，我們可能會調用很多函數，每個函數都需要很多局部變量，這時候用傳遞參數的方法會很不友好。
為了解決這個問題，一個直觀的的方法就是建立一個全局字典，保存進程 ID 到該進程局部變量的映射關系，運行中的線程可以根據自己的 ID 來獲取本身擁有的數據。這樣，就可以避免在函數調用中傳遞參數，如下示例：
保存一個全局字典，然后將線程標識符作為key，相應線程的局部數據作為 value，這種做法并不完美。
首先，每個函數在需要線程局部數據時，都需要先取得自己的線程ID，略顯繁瑣。更糟糕的是，這里并沒有真正做到線程之間數據的隔離，因為每個線程都可以讀取到全局的字典，每個線程都可以對字典內容進行更改。
為了更好解決這個問題，python 線程庫實現了 ThreadLocal 變量（很多語言都有類似的實現，比如Java）。ThreadLocal 真正做到了線程之間的數據隔離，并且使用時不需要手動獲取自己的線程 ID，如下示例
上面示例中每個線程都可以通過 global_data.num 獲得自己獨有的數據，并且每個線程讀取到的 global_data 都不同，真正做到線程之間的隔離。
ThreadLocal 實現的代碼量不多，但是比較難理解，涉及很多 Python 黑魔法，下篇再來分析。那么 ThreadLocal 很完美了？不！Python 的 WSGI 工具庫 werkzeug 中有一個更好的 ThreadLocal 實現，甚至支持協程之間的私有數據，實現更加復雜，有機會再分析。
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