Python多线程编程(四):使用Lock互斥锁

前面已经演示了Python:使用threading模块实现多线程编程二两种方式起线程和Python:使用threading模块实现多线程编程三threading.Thread类的重要函数,这两篇文章的示例都是演示了互不相干的独立线程,现在我们考虑这样一个问题:假设各个线程需要访问同一公共资源,我们的代码该怎么写?

代码如下:

'''
Created on 2012-9-8
 
@author: walfred
@module: thread.ThreadTest3
''' 
import threading 
import time 
 
counter = 0 
 
class MyThread(threading.Thread): 
    def __init__(self): 
        threading.Thread.__init__(self) 
 
    def run(self): 
        global counter 
        time.sleep(1); 
        counter += 1 
        print "I am %s, set counter:%s" % (self.name, counter) 
 
if __name__ == "__main__": 
    for i in range(0, 200): 
        my_thread = MyThread() 
        my_thread.start()

解决上面的问题,我们兴许会写出这样的代码,我们假设跑200个线程,但是这200个线程都会去访问counter这个公共资源,并对该资源进行处理(counter += 1),代码看起来就是这个样了,但是我们看下运行结果:

代码如下:

I am Thread-69, set counter:64
I am Thread-73, set counter:66I am Thread-74, set counter:67I am Thread-75, set counter:68I am Thread-76, set counter:69I am Thread-78, set counter:70I am Thread-77, set counter:71I am Thread-58, set counter:72I am Thread-60, set counter:73I am Thread-62, set counter:74I am Thread-66,set counter:75I am Thread-70, set counter:76I am Thread-72, set counter:77I am Thread-79, set counter:78I am Thread-71, set counter:78

打印结果我只贴了一部分,从中我们已经看出了这个全局资源(counter)被抢占的情况,问题产生的原因就是没有控制多个线程对同一资源的访问,对数据造成破坏,使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。在开发过程中我们必须要避免这种情况,那怎么避免?这就用到了我们在综述中提到的互斥锁了。

互斥锁概念

Python编程中,引入了对象互斥锁的概念,来保证共享数据操作的完整性。每个对象都对应于一个可称为” 互斥锁” 的标记,这个标记用来保证在任一时刻,只能有一个线程访问该对象。在Python中我们使用threading模块提供的Lock类。

我们对上面的程序进行整改,为此我们需要添加一个互斥锁变量mutex = threading.Lock(),然后在争夺资源的时候之前我们会先抢占这把锁mutex.acquire(),对资源使用完成之后我们在释放这把锁mutex.release()。代码如下:

代码如下:

'''
Created on 2012-9-8
 
@author: walfred
@module: thread.ThreadTest4
''' 
 
import threading 
import time 
 
counter = 0 
mutex = threading.Lock() 
 
class MyThread(threading.Thread): 
    def __init__(self): 
        threading.Thread.__init__(self) 
 
    def run(self): 
        global counter, mutex 
        time.sleep(1); 
        if mutex.acquire(): 
            counter += 1 
            print "I am %s, set counter:%s" % (self.name, counter) 
            mutex.release() 
 
if __name__ == "__main__": 
    for i in range(0, 100): 
        my_thread = MyThread() 
        my_thread.start()

同步阻塞

当一个线程调用Lock对象的acquire()方法获得锁时,这把锁就进入“locked”状态。因为每次只有一个线程1可以获得锁,所以如果此时另一个线程2试图获得这个锁,该线程2就会变为“blo同步阻塞状态。直到拥有锁的线程1调用锁的release()方法释放锁之后,该锁进入“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。

进一步考虑

通过对公共资源使用互斥锁,这样就简单的到达了我们的目的,但是如果我们又遇到下面的情况:

遇到锁嵌套的情况该怎么办,这个嵌套是指当我一个线程在获取临界资源时,又需要再次获取;
如果有多个公共资源,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;

上述这两种情况会直接造成程序挂起,即死锁,下面我们会谈死锁及可重入锁RLock。

(0)

相关推荐

  • python线程锁(thread)学习示例

    复制代码 代码如下: # encoding: UTF-8import threadimport time # 一个用于在线程中执行的函数def func():    for i in range(5):        print 'func'        time.sleep(1) # 结束当前线程    # 这个方法与thread.exit_thread()等价    thread.exit() # 当func返回时,线程同样会结束 # 启动一个线程,线程立即开始运行# 这个方法与threa

  • python避免死锁方法实例分析

    本文实例讲述了python避免死锁方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 当两个或者更多的线程在等待资源的时候就会产生死锁,两个线程相互等待. 在本文实例中 thread1 等待thread2释放block , thread2等待thtead1释放ablock,   避免死锁的原则: 1. 一定要以一个固定的顺序来取得锁,这个列子中,意味着首先要取得alock, 然后再去block 2. 一定要按照与取得锁相反的顺序释放锁,这里,应该先释放block,然后是alock import thre

  • python使用fcntl模块实现程序加锁功能示例

    本文实例讲述了python使用fcntl模块实现程序加锁功能.分享给大家供大家参考,具体如下: python 中引入给文件加锁的 fcntl模块 import fcntl 打开一个文件 ##当前目录下test文件要先存在,如果不存在会报错.或者以写的方式打开 f = open('./test') 对该文件加密: fcntl.flock(f,fcntl.LOCK_EX) 这样就对文件test加锁了,如果有其他进程对test文件加锁,则不能成功,会被阻塞,但不会退出程序. 解锁:fcntl.floc

  • python多线程threading.Lock锁用法实例

    本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的锁可以独立提取出来 复制代码 代码如下: mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值

  • Python使用文件锁实现进程间同步功能【基于fcntl模块】

    本文实例讲述了Python使用文件锁实现进程间同步功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 简介 在实际应用中,会出现这种应用场景:希望shell下执行的脚本对某些竞争资源提供保护,避免出现冲突.本文将通过fcntl模块的文件整体上锁机制来实现这种进程间同步功能. fcntl系统函数介绍 Linux系统提供了文件整体上锁(flock)和更细粒度的记录上锁(fcntl)功能,底层功能均可由fcntl函数实现. 首先来了解记录上锁.记录上锁是读写锁的一种扩展类型,它可用于有亲缘关系或无亲缘关系的进程间

  • 简要讲解Python编程中线程的创建与锁的使用

    创建线程 创建线程的两种方法: 1,直接调用threading.Thread来构造thread对象,Thread的参数如下: class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})  group为None: target为线程将要执行的功能函数: name为线程的名字,也可以在对象构造后调用setName()来设定: args为tuple类型的参数,可以为多个,如果只有一个也的使用tuple的形

  • Python实现脚本锁功能(同时只能执行一个脚本)

    1. 文件锁 脚本启动前检查特定文件是否存在,不存在就启动并新建文件,脚本结束后删掉特定文件. 通过文件的判断来确定脚本是否正在执行. 方法实现也比较简单,这里以python脚本为例 #coding=utf-8 # # 文件锁脚本测试 # import os #操作系统 import time lockfilepath = "/opt/lock.txt"; #判断文件是否存在 if os.path.exists(lockfilepath): #文件存在,说明脚本正在执行 print(&

  • Python多线程编程(五):死锁的形成

    前一篇文章Python:使用threading模块实现多线程编程四[使用Lock互斥锁]我们已经开始涉及到如何使用互斥锁来保护我们的公共资源了,现在考虑下面的情况– 如果有多个公共资源,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,这会引起什么问题? 死锁概念 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程.

  • Python中死锁的形成示例及死锁情况的防止

    死锁示例 搞多线程的经常会遇到死锁的问题,学习操作系统的时候会讲到死锁相关的东西,我们用Python直观的演示一下. 死锁的一个原因是互斥锁.假设银行系统中,用户a试图转账100块给用户b,与此同时用户b试图转账200块给用户a,则可能产生死锁. 2个线程互相等待对方的锁,互相占用着资源不释放. #coding=utf-8 import time import threading class Account: def __init__(self, _id, balance, lock): sel

  • Python多线程编程(六):可重入锁RLock

    考虑这种情况:如果一个线程遇到锁嵌套的情况该怎么办,这个嵌套是指当我一个线程在获取临界资源时,又需要再次获取. 根据这种情况,代码如下: 复制代码 代码如下: ''' Created on 2012-9-8   @author: walfred @module: thread.ThreadTest6 '''    import threading  import time    counter = 0  mutex = threading.Lock()    class MyThread(thr

随机推荐