@author jackzhenguo
@desc
@date 2019/10/28只要弄明白问题暴露的原因，叫问题出现还是不困难的。
想象数据库的写入操作，一般需要耗费我们可以感知的时间。
为了模拟这个写入动作，简化期间，我们只需要延长修改变量a的时间，问题很容易就会还原出来。
import threading
import time
a = 0
def add1():
global a
tmp = a + 1
time.sleep(0.2) # 延时0.2秒，模拟写入所需时间
a = tmp
print('%s adds a to 1: %d'%(threading.current_thread().getName(),a))
threads = [threading.Thread(name='t%d'%(i,),target=add1) for i in range(10)]
[t.start() for t in threads]重新运行代码，只需一次，问题立马完全暴露，结果如下：
t0 adds a to 1: 1
t1 adds a to 1: 1
t2 adds a to 1: 1
t3 adds a to 1: 1
t4 adds a to 1: 1
t5 adds a to 1: 1
t7 adds a to 1: 1
t6 adds a to 1: 1
t8 adds a to 1: 1
t9 adds a to 1: 1看到，10个线程全部运行后，a的值只相当于一个线程执行的结果。
下面分析，为什么会出现上面的结果：
这是一个很有说服力的例子，因为在修改a前，有0.2秒的休眠时间，某个线程延时后，CPU立即分配计算资源给其他线程。直到分配给所有线程后，根据结果反映出，0.2秒的休眠时长还没耗尽，这样每个线程get到的a值都是0，所以才出现上面的结果。
以上最核心的三行代码：
tmp = a + 1
time.sleep(0.2) # 延时0.2秒，模拟写入所需时间
a = tmp