これは、原子作業の意味とそれが何をするかの内訳です。
原子操作
* 定義： 原子操作は、不可分な作業単位です。 これは、完全に完了するか、まったく発生しないことを意味します。 「中間」状態はありません。
* 重要性： 複数のプロセスが同じデータにアクセスしている可能性のあるマルチスレッドまたは分散システムでは、Atomicityはデータの腐敗を防ぎます。これにより、操作が1つの途切れないステップで行われることを保証します。
原子動作が機能するもの：
1。データ構造： 原子操作は、さまざまなデータ構造に適用できます。
* 変数： カウンターの増加、フラグの設定など。
* カウンター： 同時の更新があっても、値が増分または正しく減少するようにします。
* ロック： 1つのスレッドのみが一度にリソースにアクセスできるようにするために使用されます。
* キュー： アトミック操作を使用して、一貫性を維持する方法でキューから要素を追加または削除できます。
2。並行性制御メカニズム： 原子動作は、データベースやその他のシステムの並行性制御に不可欠です。 彼らは許可します：
* トランザクション： 単一の作業単位として扱われる運用グループ、すべて成功するか、すべて失敗します。
* ロック： リソースへのアクセスを制御するために使用され、1つのプロセスのみが一度にそれらを変更できるようにします。
一般的な原子動作：
* 比較とスワップ（CAS）： この操作は、値が期待値と一致するかどうかを確認します。もしそうなら、それはそれを新しい値に置き換えます。
* ロードリンク/ストアコンディショナル： これらの操作は、読み取りと書き込みの間に値が変更されていないことを保証することにより、原子性を実現するために協力します。
例（「スレッド」を使用してPythonで）：
`` python
スレッドをインポートします
スレッドインポートロックから
クラスカウンター：
def __init __（self）：
self.count =0
self.lock =lock（）＃スレッドの安全にロックを使用します
def increment（self）：
with self.lock：＃カウンターを更新する前にロックを取得する
self.count +=1
カウンターオブジェクトを作成
counter =counter（）
カウンターを増分する複数のスレッドを作成します
スレッド=[threading.thread（target =counter.increment）for _ in range（10）]
スレッドを開始
スレッドのスレッドの場合：
thread.start（）
すべてのスレッドが終了するのを待ちます
スレッドのスレッドの場合：
thread.join（）
最終カウントを印刷
印刷（f "final count：{counter.count}"）
`` `
キーポイント：
*アトミック動作は、同時システムのデータの整合性に不可欠です。
*複数のプロセスが同じデータにアクセスしている場合でも、操作の正確性を保証します。
*利用可能なさまざまな原子操作があり、それぞれが並行性制御の特定のシナリオに対処するように設計されています。
原子操作や特定の例についてこれ以上質問がある場合はお知らせください。
