用例：单个数据结构(哈希表、数组等(，其成员经常被多个线程访问，而这些线程很少修改。如何在保证线程安全(即防止脏读(的同时保持性能。
Java：数据结构的并发版本(并发哈希图、向量等(。
Python：如果只有线程访问它，则不需要，因为GIL。如果是多个进程将读取和更新数据结构，请使用线程处理。锁。强制每个进程的代码在访问数据结构之前获取锁，并在访问数据结构后释放锁。
这听起来合理吗？Java的并发数据结构会对读取速度造成太大的损失吗？python中是否有更高级别的并发机制？
与其推理性能，我强烈建议为您的应用程序测量它。不要冒线程问题的风险来提高您很可能永远不会注意到的性能改进。
所以：编写线程安全的代码，没有任何性能技巧，使用一个体面的探查器来查找在数据结构访问中花费的时间百分比，然后决定该部分是否值得任何改进。
我敢打赌还会有其他瓶颈，而不是共享数据结构。
如果您愿意，请返回给我们并提供您的代码和探查器结果。