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Python中线程互斥锁是什么

发布时间:2020年09月27日 10:34:23 来源: 点击量:532

【摘要】线程互斥锁1 线程互斥锁介绍当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候,需要进行同步控制,线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,

线程互斥锁

1.线程互斥锁介绍

当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候,需要进行同步控制,线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁。

互斥锁为资源引入一个状态:锁定/非锁定

某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。

threading模块中定义了Lock类,可以方便的处理锁定:

#创建锁
mutex = threading.Lock()
#锁定
mutex.acquire([blocking])
#释放
mutex.release()

其中,锁定方法acquire可以有一个blocking参数。

如果设定blocking为True,则当前线程会堵塞,直到获取到这个锁为止(如果没有指定,那么默认为True)。

如果设定blocking为False,则当前线程不会堵塞。

使用互斥锁实现上面的例子的代码如下:

from threading import Thread, Lock
import time
g_num = 0
def test1():
    global g_num
    for i in range(1000000):
        #True表示堵塞 即如果这个锁在上锁之前已经被上锁了,那么这个线程会在这里一直等待到解锁为止 
        #False表示非堵塞,即不管本次调用能够成功上锁,都不会卡在这,而是继续执行下面的代码
        mutexFlag = mutex.acquire(True) 
        if mutexFlag:#锁住
            g_num += 1
            mutex.release()#解锁
    print("---test1---g_num=%d"%g_num)
def test2():
    global g_num
    for i in range(1000000):
        mutexFlag = mutex.acquire(True) #True表示堵塞
        if mutexFlag:#锁住
            g_num += 1
            mutex.release()#解锁
    print("---test2---g_num=%d"%g_num)
#创建一个互斥锁
#这个所默认是未上锁的状态
mutex = Lock()
p1 = Thread(target=test1)
p1.start()
p2 = Thread(target=test2)
p2.start()
time.sleep(5)
print("---g_num=%d---"%g_num)

运行结果为:

---test1---g_num=1942922
---test2---g_num=2000000
---g_num=2000000---

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2.上锁解锁过程

当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时,锁就进入“locked”状态。

每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁,该线程就会变为“blocked”状态,称为“阻塞”,直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后,锁进入“unlocked”状态。

线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁,并使得该线程进入运行(running)状态。

锁的好处:

确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行

锁的坏处:

阻止了多线程并发执行,包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行,效率就大大地下降了

由于可以存在多个锁,不同的线程持有不同的锁,并试图获取对方持有的锁时,可能会造成死锁

3.死锁

在线程间共享多个资源的时候,如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源,就会造成死锁。

尽管死锁很少发生,但一旦发生就会造成应用的停止响应。下面看一个死锁的例子:

#coding=utf-8
import threading
import time
class MyThread1(threading.Thread):
    def run(self):
        if mutexA.acquire():
            print(self.name+'----do1---up----')
            time.sleep(1)
            if mutexB.acquire():
                print(self.name+'----do1---down----')
                mutexB.release()
            mutexA.release()
class MyThread2(threading.Thread):
    def run(self):
        if mutexB.acquire():
            print(self.name+'----do2---up----')
            time.sleep(1)
            if mutexA.acquire():
                print(self.name+'----do2---down----')
                mutexA.release()
            mutexB.release()
mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()
if __name__ == '__main__':
    t1 = MyThread1()
    t2 = MyThread2()
    t1.start()
    t2.start()

运行结果为:

Thread-1----do1---up----
Thread-2----do2---up----

此时已经进入到了死锁状态

4.避免死锁

程序设计时要尽量避免(银行家算法)

添加超时时间等

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Python进程锁Lock是什么

分享到: 编辑:wangmin

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