上一節的例子中，每個線程互相獨立，相互之間沒有任何關系。現在假設這樣一個例子：有一個全局的計數num，每個線程獲取這個全局的計數，根據num進行一些處理，然后將num加1。很容易寫出這樣的代碼：
# encoding: UTF-8
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
global num
time.sleep(1)
num = num+1
msg = self.name+' set num to '+str(num)
print msg
num = 0
def test():
for i in range(5):
t = MyThread()
t.start()
if __name__ == '__main__':
test()
但是運行結果是不正確的：
Thread-5 set num to 2
Thread-3 set num to 3
Thread-2 set num to 5
Thread-1 set num to 5
Thread-4 set num to 4
問題產生的原因就是沒有控制多個線程對同一資源的訪問，對數據造成破壞，使得線程運行的結果不可預期。這種現象稱為“線程不安全”。
互斥鎖同步
上面的例子引出了多線程編程的最常見問題：數據共享。當多個線程都修改某一個共享數據的時候，需要進行同步控制。
線程同步能夠保證多個線程安全訪問競爭資源，最簡單的同步機制是引入互斥鎖。互斥鎖為資源引入一個狀態：鎖定/非鎖定。某個線程要更改共享數據時，先將其鎖定，此時資源的狀態為“鎖定”，其他線程不能更改；直到該線程釋放資源，將資源的狀態變成“非鎖定”，其他的線程才能再次鎖定該資源。互斥鎖保證了每次只有一個線程進行寫入操作，從而保證了多線程情況下數據的正確性。
threading模塊中定義了Lock類，可以方便的處理鎖定：
#創建鎖
mutex = threading.Lock()
#鎖定
mutex.acquire([timeout])
#釋放
mutex.release()
其中，鎖定方法acquire可以有一個超時時間的可選參數timeout。如果設定了timeout，則在超時后通過返回值可以判斷是否得到了鎖，從而可以進行一些其他的處理。
使用互斥鎖實現上面的例子的代碼如下：
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num += 1 msg = self.name+' set num to '+str(num) print msg mutex.release() num = 0 mutex = threading.Lock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()
運行結果：
Thread-3 set num to 1
Thread-4 set num to 2
Thread-5 set num to 3
Thread-2 set num to 4
Thread-1 set num to 5
可以看到，加入互斥鎖后，運行結果與預期相符。
同步阻塞
當一個線程調用鎖的acquire()方法獲得鎖時，鎖就進入“locked”狀態。每次只有一個線程可以獲得鎖。如果此時另一個線程試圖獲得這個鎖，該線程就會變為“blocked”狀態，稱為“同步阻塞”（參見多線程的基本概念）。
直到擁有鎖的線程調用鎖的release()方法釋放鎖之后，鎖進入“unlocked”狀態。線程調度程序從處於同步阻塞狀態的線程中選擇一個來獲得鎖，並使得該線程進入運行（running）狀態。
互斥鎖最基本的內容就是這些，下一節將討論可重入鎖（RLock)和死鎖問題。