Python读写锁实现实现代码解析

起步

Python 提供的多线程模型中并没有提供读写锁,读写锁相对于单纯的互斥锁,适用性更高,可以多个线程同时占用读模式的读写锁,但是只能一个线程占用写模式的读写锁。

通俗点说就是当没有写锁时,就可以加读锁且任意线程可以同时加;而写锁只能有一个线程,且必须在没有读锁时才能加上。

简单的实现

import threading

class RWlock(object):
  def __init__(self):
    self._lock = threading.Lock()
    self._extra = threading.Lock()
    self.read_num = 0

  def read_acquire(self):
    with self._extra:
      self.read_num += 1
      if self.read_num == 1:
        self._lock.acquire()

  def read_release(self):
    with self._extra:
      self.read_num -= 1
      if self.read_num == 0:
        self._lock.release()

  def write_acquire(self):
    self._lock.acquire()

  def write_release(self):
    self._lock.release()

这是读写锁的一个简单的实现,self.read_num 用来保存获得读锁的线程数,这个属性属于临界区,对其操作也要加锁,所以这里需要一个保护内部数据的额外的锁 self._extra 。

但是这个锁是不公平的。理想情况下,线程获得所的机会应该是一样的,不管线程是读操作还是写操作。而从上述代码可以看到,读请求都会立即设置 self.read_num += 1,不管有没有获得锁,而写请求想要获得锁还得等待 read_num 为 0 。

所以这个就造成了只有锁没有被占用或者没有读请求时,可以获得写权限。我们应该想办法避免读模式锁长期占用。

读写锁的优先级

读写锁也有分 读优先 和 写优先。上面的代码就属于读优先。

如果要改成写优先,那就换成去记录写线程的引用计数,读和写在同时竞争时,可以让写线程增加写的计数,这样可使读线程的读锁一直获取不到, 因为读线程要先判断写的引用计数,若不为0,则等待其为 0,然后进行读。这部分代码不罗列了。

但这样显然不够灵活。我们不需要两个相似的读写锁类。我们希望重构我们代码,使它更强大。

改进

为了能够满足自定义优先级的读写锁,要记录等待的读写线程数,并且需要两个条件 threading.Condition 用来处理哪方优先的通知。计数引用可以扩大语义:正数:表示正在读操作的线程数,负数:表示正在写操作的线程数(最多-1)

在获取读操作时,先然后判断时候有等待的写线程,没有,进行读操作,有,则等待读的计数加 1 后等待 Condition 通知;等待读的计数减 1,计数引用加 1,继续读操作,若条件不成立,循环等待;

在获取写操作时,若锁没有被占用,引用计数减 1,若被占用,等待写线程数加 1,等待写条件 Condition 的通知。

读模式和写模式的释放都是一样,需要根据判断去通知对应的 Condition:

class RWLock(object):
  def __init__(self):
    self.lock = threading.Lock()
    self.rcond = threading.Condition(self.lock)
    self.wcond = threading.Condition(self.lock)
    self.read_waiter = 0  # 等待获取读锁的线程数
    self.write_waiter = 0  # 等待获取写锁的线程数
    self.state = 0     # 正数:表示正在读操作的线程数  负数:表示正在写操作的线程数(最多-1)
    self.owners = []    # 正在操作的线程id集合
    self.write_first = True # 默认写优先,False表示读优先

  def write_acquire(self, blocking=True):
    # 获取写锁只有当
    me = threading.get_ident()
    with self.lock:
      while not self._write_acquire(me):
        if not blocking:
          return False
        self.write_waiter += 1
        self.wcond.wait()
        self.write_waiter -= 1
    return True

  def _write_acquire(self, me):
    # 获取写锁只有当锁没人占用,或者当前线程已经占用
    if self.state == 0 or (self.state < 0 and me in self.owners):
      self.state -= 1
      self.owners.append(me)
      return True
    if self.state > 0 and me in self.owners:
      raise RuntimeError('cannot recursively wrlock a rdlocked lock')
    return False

  def read_acquire(self, blocking=True):
    me = threading.get_ident()
    with self.lock:
      while not self._read_acquire(me):
        if not blocking:
          return False
        self.read_waiter += 1
        self.rcond.wait()
        self.read_waiter -= 1
    return True

  def _read_acquire(self, me):
    if self.state < 0:
      # 如果锁被写锁占用
      return False

    if not self.write_waiter:
      ok = True
    else:
      ok = me in self.owners
    if ok or not self.write_first:
      self.state += 1
      self.owners.append(me)
      return True
    return False

  def unlock(self):
    me = threading.get_ident()
    with self.lock:
      try:
        self.owners.remove(me)
      except ValueError:
        raise RuntimeError('cannot release un-acquired lock')

      if self.state > 0:
        self.state -= 1
      else:
        self.state += 1
      if not self.state:
        if self.write_waiter and self.write_first:  # 如果有写操作在等待(默认写优先)
          self.wcond.notify()
        elif self.read_waiter:
          self.rcond.notify_all()
        elif self.write_waiter:
          self.wcond.notify()

  read_release = unlock
  write_release = unlock

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Cpython解释器中的GIL全局解释器锁

    1.什么是GIL全局解释器锁 GIL:Global Interpreter Lock,意思就是全局解释器锁,这个GIL并不是Python的特性,他是只在Cpython解释器里引入的一个概念,而在其他的语言编写的解释器里就没有GIL,例如:Jython,Pypy等 下面是官方给出的解释: In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from exe

  • python3爬虫中多线程进行解锁操作实例

    生活中我们为了保障房间里物品的安全,所以给门进行上锁,在我们需要进入房间的时候又会重新打开.同样的之间我们讲过多线程中的lock,作用是为了不让多个线程运行是出错所以进行锁住的指令.但是鉴于我们实际运用中,因为线程和指令不会只有一个,如果全部都进行lock操作就会出错.所以今天小编为大家进行lock的全面讲解,同时为大家带来lock的解锁方法. 由于线程之间随机调度,所以在使用共享变量时,某线程可能在执行n条后,CPU接着执行其他线程,很容易使得最终结果出错.为了多个线程同时操作一个内存中的资源

  • 对Python多线程读写文件加锁的实例详解

    Python的多线程在io方面比单线程还是有优势,但是在多线程开发时,少不了对文件的读写操作.在管理多个线程对同一文件的读写操作时,就少不了文件锁了. 使用fcntl 在linux下,python的标准库有现成的文件锁,来自于fcntl模块.这个模块提供了unix系统fcntl()和ioctl()的接口. 对于文件锁的操作,主要需要使用 fcntl.flock(fd, operation)这个函数. 其中,参数 fd 表示文件描述符:参数 operation 指定要进行的锁操作,该参数的取值有如

  • python版本的读写锁操作方法

    本文实例讲述了python版本的读写锁操作方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 最近要用到读写锁的机制,但是python2.7的自带库里居然木有. 网上讲读写锁的例子众多,但是原理简单,代码明晰的却不多见, 索性自己写个. 读写锁一般用于多个读者,1个或多个写者同时访问某种资源的时候.多个读者之间是可以共享资源的,但是写者与读者之间,写者与写者之间是资源互斥的. 这也就是说同时可以有多个读者或一个写者处于工作状态. 细分下来,读写锁可以分为三类,读者优先,写者优先和公开策略. 第一种,读者优先

  • 用Python实现读写锁的示例代码

    起步 Python 提供的多线程模型中并没有提供读写锁,读写锁相对于单纯的互斥锁,适用性更高,可以多个线程同时占用读模式的读写锁,但是只能一个线程占用写模式的读写锁. 通俗点说就是当没有写锁时,就可以加读锁且任意线程可以同时加:而写锁只能有一个线程,且必须在没有读锁时才能加上. 简单的实现 import threading class RWlock(object): def __init__(self): self._lock = threading.Lock() self._extra = t

  • 互斥锁解决 Python 中多线程共享全局变量的问题(推荐)

    一.同步概念 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,在这里,"同"字应是指协同.协助.互相配合. 线程同步,可理解为线程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. 之前我们遇到过,如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步. 解决线程同时修改全局变量的方式 我们

  • 浅谈python锁与死锁问题

    如果你学过操作系统,那么对于锁应该不陌生.锁的含义是线程锁,可以用来指定某一个逻辑或者是资源同一时刻只能有一个线程访问.这个很好理解,就好像是有一个房间被一把锁锁住了,只有拿到钥匙的人才能进入.每一个人从房间门口拿到钥匙进入房间,出房间的时候会把钥匙再放回到门口.这样下一个到门口的人就可以拿到钥匙了.这里的房间就是某一个资源或者是一段逻辑,而拿取钥匙的人其实指的是一个线程. 加锁的原因 我们明白了锁的原理,不禁有了一个问题,我们为什么需要锁呢,它在哪些场景当中会用到呢? 其实它的使用场景非常广,

  • Python 共享变量加锁、释放详解

    一.共享变量 共享变量:当多个线程访问同一个变量的时候.会产生共享变量的问题. 例子: import threading sum = 0 loopSum = 1000000 def myAdd(): global sum, loopSum for i in range(1, loopSum): sum += 1 def myMinu(): global sum, loopSum for i in range(1, loopSum): sum -= 1 if __name__ == "__main

  • python multiprocessing多进程变量共享与加锁的实现

    python多进程和多线程是大家会重点了解的部分,因为很多工作如果并没有前后相互依赖关系的话其实顺序并不是非常的重要,采用顺序执行的话就必定会造成无谓的等待,任凭cpu和内存白白浪费,这是我们不想看到的. 为了解决这个问题,我们就可以采用多线程或者多进程的方式,(多线程我们之后再讲),而这两者之间是有本质区别的.就内存而言,已知进程是在执行过程中有独立的内存单元的,而多个线程是共享内存的,这是多进程和多线程的一大区别. 利用Value在不同进程中同步变量 在多进程中,由于进程之间内存相互是隔离的

  • Python读写锁实现实现代码解析

    起步 Python 提供的多线程模型中并没有提供读写锁,读写锁相对于单纯的互斥锁,适用性更高,可以多个线程同时占用读模式的读写锁,但是只能一个线程占用写模式的读写锁. 通俗点说就是当没有写锁时,就可以加读锁且任意线程可以同时加:而写锁只能有一个线程,且必须在没有读锁时才能加上. 简单的实现 import threading class RWlock(object): def __init__(self): self._lock = threading.Lock() self._extra = t

  • Python断言assert的用法代码解析

    在开发一个程序时候,与其让它运行时崩溃,不如在它出现错误条件时就崩溃(返回错误).这时候断言assert 就显得非常有用. python assert断言是声明布尔值必须为真的判定,如果发生异常就说明表达式为假. 可以理解assert断言语句为raise-if-not,用来测试表示式,其返回值为假,就会触发异常. assert的语法格式: assert expression 它的等价语句为: if not expression: raise AssertionError 这段代码用来检测数据类型

  • Python request设置HTTPS代理代码解析

    之前版本的代理中,可以使用fiddler进行HTTP包的代理,但是代理HTTPS包时,执行错误 self._sslobj.do_handshake() ssl.SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:749) urllib或requests在打开https站点是会验证证书,简单的处理方式就是把发送https请求时把验证ssl证书关掉,即设置verify为False 具体代码设置如:

  • Python之reload流程实例代码解析

    本文研究的主要是Python之reload流程的相关内容,具体如下. 在Python中,reload() 用于重新载入之前载入的模块. reload() 函数语法: reload(module) Python中 import 只执行一次,后续的 import 仅仅在 sys.modules 中查找是否存在对应的模块对象,而对于源文件进行修改后想要立即重新导入该文件而不想整体重新执行程序时, reload 就在该处派上用途了.在实际中,测试代码修改结果,或者对于不能停止的服务需要动态改变运行行为

  • Python存储读取HDF5文件代码解析

    HDF5 简介 HDF(Hierarchical Data Format)指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件.HDF 最早由美国国家超级计算应用中心 NCSA 开发,目前在非盈利组织 HDF 小组维护下继续发展.当前流行的版本是 HDF5.HDF5 拥有一系列的优异特性,使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作,如它支持非常多的数据类型,灵活,通用,跨平台,可扩展,高效的 I/O 性能,支持几乎无限量(高达 EB)的单文件存储等,详见其官方介绍:https://suppo

  • Python csv文件记录流程代码解析

    1.合并所有测试集和训练集的文件: 使用cmd到所在盘下,输入copy *.CSV all_***.csv即可 2.单独提取异常数据列作为csv文件: import csv import codecs #coding:utf-8 with open("G:\\data_release\\train1.0\\all_train.csv","rt",encoding="utf-8")as f: reader=csv.DictReader(f) col

  • 基于python实现操作git过程代码解析

    安装 pip3 install gitpython 基本使用 # 从远处仓库下载代码到本地 import os from git.repo import Repo # 创建本地存储地址 download_path = os.path.join('jason','NB') # 从远程仓库下载代码 Repo.clone_from('https://github.com/DominicJi/TeachTest.git',to_path=download_path,branch='master') 常用

  • Python通过yagmail实现发送邮件代码解析

    之前使用email模块+smtplib模块发送邮件,虽然可以实现功能,但过程比较繁琐,今天发现一个宝藏库(yagmail),可以说是炒鸡好用啦!!! 贴上实现代码,大家细品 yagmail安装 pip install yagmail 封装邮件发送服务: import yagmail class SendEmail: def __init__(self, receiver,subject=None,contents=None,attachment=None): """ :par

  • 基于Python pyecharts实现多种图例代码解析

    词云图 from pyecharts.charts import WordCloud def word1(): words= [ ("Sam S Club", 10000), ("Macys", 6181), ("Amy Schumer", 4386), ("Jurassic World", 4055), ("Charter Communications", 2467), ("Chick Fil

随机推荐