python多線程互斥鎖與死鎖
一、多線程間的資源競爭
以下列task1()，task2()兩個函數為例，分別將對全局變量num加一重復一千萬次循環(huán)（數據大一些，太小的話執(zhí)行太快，達不到驗證的效果）。
import threading
import time
num = 0
def task1(nums):
? ? global num
? ? for i in range(nums):
? ? ? ? num += 1
? ? print("task1---num=%d" % num)
def task2(nums):
? ? global num
? ? for i in range(nums):
? ? ? ? num += 1
? ? print("task2---num=%d" % num)
if __name__ == '__main__':
? ? nums = 10000000
? ? t1 = threading.Thread(target=task1, args=(nums,))
? ? t2 = threading.Thread(target=task2, args=(nums,))
? ? t1.start()
? ? t2.start()
? ? # 因為主線程不會等子線程執(zhí)行完就會執(zhí)行，所以這里延遲五秒，確保最后執(zhí)行。
? ? time.sleep(5)
? ? print("main----num=%d" % num)程序運行結果：
如圖，輸出結果比較混亂，既沒有一千萬，最終結果也不是二千萬。因為多線程運行時出現了資源競爭，即可以理解為，每個函數運行的時間都不確定，且互相影響，
如從初始值0開始，假設t1的線程先執(zhí)行，執(zhí)行到+1后，此時的num=1還未存儲，然后即被叫停，t2開始執(zhí)行，去獲取num，獲取到的num等于初始值0，然后其執(zhí)行了+1并存儲，存儲后num=1，然后t2停止t1繼續(xù)，再次存儲num=1。即加了兩次1，但是num還是只等于1。
因為t1和t2誰來運行的分配是完全隨機的，所以最后加了兩千萬次1后值是小于2000萬的。
解決此類問題，可以使用到互斥鎖 。
二、互斥鎖
- 某個線程要更改共享數據時，先將其鎖定，此時資源的狀態(tài)為"鎖定"，其他線程不能改變，只到該線程釋放資源，將資源的狀態(tài)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。
1.互斥鎖示例
創(chuàng)建一把鎖：
mutex = threading.Lock()
mutex.acquire() # 上鎖 xxxx鎖定的內容xxxxx mutex.release() # 解鎖
將互斥鎖加入到上邊的代碼中如下，則問題得到了解決。
import threading
import time
num = 0
def task1(nums):
? ? global num
? ? mutex.acquire()
? ? for i in range(nums):
? ? ? ? num += 1
? ? mutex.release()
? ? print("task1---num=%d" % num)
def task2(nums):
? ? global num
? ? mutex.acquire()
? ? for i in range(nums):
? ? ? ? num += 1
? ? mutex.release()
? ? print("task2---num=%d" % num)
if __name__ == '__main__':
? ? nums = 10000000
? ? mutex = threading.Lock()
? ? t1 = threading.Thread(target=task1, args=(nums,))
? ? t2 = threading.Thread(target=task2, args=(nums,))
? ? t1.start()
? ? t2.start()
? ? # 因為主線程不會等子線程執(zhí)行完就會執(zhí)行，所以這里延遲五秒，確保最后執(zhí)行。
? ? time.sleep(5)
? ? print("main----num=%d" % num)程序運行結果：
2.可重入鎖與不可重入鎖
threading.Lock()上的是不可重入鎖，即一次只能加一把鎖，不能加多把。
threading.Lock()
如果需要同時加多把所，則需加入不可重入鎖
創(chuàng)建一把可重入鎖：
mutex = threading.RLock() mutex.acquire() # 上鎖 mutex.acquire() # 再上鎖 xxxx鎖定的內容xxxxx mutex.release() # 解鎖 mutex.release() # 再解鎖
其中上鎖和解鎖的次數必須保持一致。
三、死鎖
在線程間共享多個資源的時候，如果兩個線程分別占有一部分資源并且同時等待對方的資源，就會程序堵塞，造成死鎖。
- 死鎖一般用不到。
- 程序設計要盡量避免。
到此這篇關于python多線程互斥鎖與死鎖的文章就介紹到這了,更多相關python多線程互斥鎖與死鎖內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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