1、使用锁（Lock）：在共享数据访问时加锁，保证同一时刻只有一个任务可以访问数据。 在异步编程中使用concurrent模块（如ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor）时，多个线程或进程可能同时修改同一个全局变量，从而导致线程安全问题和程序错误。为了避免这种情况，可以使用锁机制来保证全局变量的访问顺序和安全性。
以下是一个使用锁机制保证全局变量安全的示例代码：
import concurrent.futures
import threading
token_lock = threading.Lock() # 定义锁对象
token = "init_token" # 全局变量
def update_token(new_token):
global token
with token_lock:
token = new_token
def do_task():
# 执行任务，需要使用全局变量token
with token_lock:
# 使用token执行任务
pass
# 使用线程池执行任务
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
# 提交任务到线程池
for i in range(10):
executor.submit(do_task)
# 更新token
new_token = "new_token"
executor.submit(update_token, new_token)
在这个例子中，我们定义了一个锁对象token_lock，并在访问全局变量token时使用了with token_lock:来获取锁，以确保同一时刻只有一个线程可以访问和修改token。当我们需要更新token时，使用线程池提交一个update_token函数，并将新的token值作为参数传递给它。
需要注意的是，使用锁机制可能会影响程序的性能，因为它会引入额外的开销和竞争。如果能够避免使用全局变量，或者确保全局变量的访问顺序和安全性，可以考虑减少锁机制的使用。
2、使用原子操作（atomic operation）：原子操作是一种不可分割的操作，可以确保同一时刻只有一个任务可以修改共享数据。Python中可以使用asyncio.Lock或threading.RLock等原子操作实现同步访问。下面是一个使用asyncio.Lock同步访问token的例子：
import asyncio
async def update_token(token, lock):
async with lock:
token = await some_async_func()
return token
async def main():
token = 'some_token'
lock = asyncio.Lock()
tasks = [update_token(token, lock) for _ in range(10)]
await asyncio.gather(*tasks)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
在这个例子中，使用async with lock:语句对共享变量token进行了原子操作，确保了同时只有一个任务可以访问和修改token。需要注意的是，由于asyncio.Lock是一个协程原语，不支持在线程池中使用，需要在协程中直接调用。
以上是两种常用的同步方法，可以根据实际情况选择合适的方法来确保共享数据的正确性。同时，在异步编程中，还可以使用队列（Queue）、信号量（Semaphore）等同步机制来管理并发访问。
