10｜多个 Agent 并发操作同一个世界：隔离优于共享

李号双

你好，我是李号双。
前两节课我们分别解决了单 Agent 的循环控制和多 Agent 间的通信规范。接下来进入一个更常见的场景：多个 Agent 真正并行执行任务时，如何安全地访问共享数据。
考虑这样一个任务：5 个数据库并发迁移到新灾备中心，5 个 Agent 同时开工。有三样资源需要共享：
进度要共享：哪几个库迁完了、还剩哪些没动，得记在同一份进度文件里，5 个 Agent 人人要读、也要改。
配置要共用：源库和目标库的地址、限流规则、切换开关，全局只有一份，要改就得先拿锁，免得别人读到改了一半的配置；
数据库连接要抢：连接不是无限的，池子里就那么几个，5 个 Agent 干活都得从里面拿，拿不到就得等。
三种故障，就一幕一幕埋在这三样东西里。
场景一：竞态覆盖——数据静默丢失。
真实系统里，共享的进度多半落在文件里，每个 Agent 更新它的写法长这样：
done = json.load(open("progress.json"))      # ① 读：整份进度读进来
done["completed"].append(my_task)            # ② 改：加上自己刚完成的一条
json.dump(done, open("progress.json", "w"))  # ③ 写：整份进度覆盖写回去
三步之间没有任何保护，灾难就藏在这道缝里。Agent-1 费劲把 test_a 的 dump 做完了，正要写回进度；毫秒之间，Agent-2 也在写回，但它手里那份，是读进来的旧值，那时 Agent-1 还没来得及写，Agent-2 这一笔覆盖写下去，Agent-1 的记录就像从来没存在过一样。

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