你写了个程序，开了两个线程一起往同一个变量里加数字，结果最后值不对——不是少加了，就是多加了。这不是代码写错了，是典型的“线程抢资源”问题。
为什么需要同步？
想象食堂打饭：窗口只有一个，但七八个人同时挤过去递饭卡。没排队的话，可能刷了两次卡只打了一份饭，或者饭打了两份却只扣一次钱。线程也一样，CPU 切换飞快，两个线程几乎同时读、改、写一个变量，中间一插队，数据就乱了。
最常用的同步工具：锁（Lock）
就像给食堂窗口装个闸机，一次只放一个人进去。Java 里用 synchronized，Python 用 threading.Lock，C# 用 lock 关键字。
Python 示例：
import threading
counter = 0
lock = threading.Lock()
def add_one():
global counter
for _ in range(100000):
with lock:
counter += 1
t1 = threading.Thread(target=add_one)
t2 = threading.Thread(target=add_one)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(counter) # 稳稳输出 200000除了锁，还有啥？
锁太“霸道”，容易卡住别人。有些场景更适合轻量级方案：
- 原子操作：像 Python 的
queue.Queue，内部已做好同步，直接put()/get()就行； - 信号量（Semaphore）：控制最多几个线程能进某段代码，比如限制数据库连接池最多 5 个并发；
- 条件变量（Condition）：适合“等通知”场景，比如生产者造好数据，才通知消费者来取。
小心死锁
两个线程各拿一把锁，又都等着对方手里的另一把——谁也不松手，就僵住了。典型例子：线程 A 先锁住账户 X 再去锁 Y，线程 B 偏偏先锁 Y 再锁 X。解决办法很简单：所有线程按固定顺序拿锁，比如永远先 X 后 Y。
同步不是万能膏药。过度加锁会拖慢速度，该异步的别硬塞同步。关键是在“安全”和“效率”之间找个舒服的平衡点。