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pyhton 同步与锁

同步Pyhton

同步的概念同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行 。如:你说完，我再说 。
"同"字从字面上容易理解为一起动作
其实不是，"同"字应是指协同、协助、互相配合 。
如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行;B执行，再将结果给A;A再继续操作 。
解决线程同时修改全局变量的方式对于上一小节提出的那个计算错误的问题，可以通过线程同步来进行解决
思路，如下:
系统调用t1，然后获取到g_num的值为0，此时上一把锁，即不允许其他线程操作g_num
t1对g_num的值进行+1
t1解锁，此时g_num的值为1，其他的线程就可以使用g_num了，而且是g_num的值不是0而是1
同理其他线程在对g_num进行修改时，都要先上锁，处理完后再解锁，在上锁的整个过程中不允许其他线程访问，就保证了数据的正确性
互斥锁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 。

pyhton 同步与锁

文章插图
 
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()# 释放mutex.release()注意：
如果这个锁之前是没有上锁的，那么acquire不会堵塞
如果在调用acquire对这个锁上锁之前 它已经被 其他线程上了锁，那么此时acquire会堵塞，直到这个锁被解锁为止
使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作
import threadingimport timeg_num = 0def test1(num): global g_num for i in range(num): mutex.acquire() # 上锁 g_num += 1 mutex.release() # 解锁 print("---test1---g_num=%d"%g_num)def test2(num): global g_num for i in range(num): mutex.acquire() # 上锁 g_num += 1 mutex.release() # 解锁 print("---test2---g_num=%d"%g_num)# 创建一个互斥锁# 默认是未上锁的状态mutex = threading.Lock()# 创建2个线程，让他们各自对g_num加1000000次p1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))p1.start()p2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))p2.start()# 等待计算完成while len(threading.enumerate()) != 1: time.sleep(1)print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)运行结果：
---test1---g_num=1909909---test2---g_num=20000002个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:2000000可以看到最后的结果，加入互斥锁后，其结果与预期相符 。
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 。
总结锁的好处：
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
死锁现实社会中，男女双方都在等待对方先道歉
如果双方都这样固执的等待对方先开口，弄不好，就分搜了
1. 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-8import threadingimport timeclass MyThread1(threading.Thread): def run(self): # 对mutexA上锁 mutexA.acquire() # mutexA上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexB上锁 print(self.name+'----do1---up----') time.sleep(1) # 此时会堵塞，因为这个mutexB已经被另外的线程抢先上锁了 mutexB.acquire() print(self.name+'----do1---down----') mutexB.release() # 对mutexA解锁 mutexA.release()class MyThread2(threading.Thread): def run(self): # 对mutexB上锁 mutexB.acquire() # mutexB上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexA上锁 print(self.name+'----do2---up----') time.sleep(1) # 此时会堵塞，因为这个mutexA已经被另外的线程抢先上锁了 mutexA.acquire() print(self.name+'----do2---down----') mutexA.release() # 对mutexB解锁 mutexB.release()mutexA = threading.Lock()mutexB = threading.Lock()if __name__ == '__main__': t1 = MyThread1() t2 = MyThread2() t1.start() t2.start()


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