python多线程的线程如何安全实现

1、引言

当前随着计算机硬件的快速发展,个人电脑上的 CPU 也是多核的,现在普遍的 CUP 核数都是 4 核或者 8 核的。因此,在编写程序时,需要为了提高效率,充分发挥硬件的能力,则需要编写并行的程序。Java 语言作为互联网应用的主要语言,广泛应用于企业应用程序的开发中,它也是支持多线程(Multithreading)的,但多线程虽好,却对程序的编写有较高的要求。

单线程可以正确运行的程序不代表在多线程场景下能够正确运行,这里的正确性往往不容易被发现,它会在并发数达到一定量的时候才可能出现。这也是在测试环节不容易重现的原因。因此,多线程(并发)场景下,如何编写线程安全(Thread-Safety)的程序,对于程序的正确和稳定运行有重要的意义。

下面将结合示例,谈谈如何在 Java 语言中,实现线程安全的程序。

为了给出感性的认识,下面给出一个线程不安全的示例,具体如下:

package com.example.learn;
public class Counter {
    private static int counter = 0;
    public static int getCount(){
        return counter;
    }
    public static  void add(){
        counter = counter + 1;
    }
}

2、synchronized方法

基于上述的示例,让其变成线程安全的程序,最直接的就是在对应的方法上添加 synchronized 关键字,让其成为同步的方法。它可以修饰一个类,一个方法和一个代码块。对上述计数程序进行修改,代码如下:

package com.example.learn;
public class Counter {
    private static int counter = 0;
    public static int getCount(){
        return counter;
    }
    public static synchronized void add(){
        counter = counter + 1;
    }
}

3、加锁机制

另外一种常见的同步方法就是加锁,比如 Java 中有一种重入锁 ReentrantLock,它是一种递归无阻塞的同步机制,相对于 synchronized 来说,它可以提供更加强大和灵活的锁机制,同时可以减少死锁发生的概率。示例代码如下:

package com.example.learn;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public class Counter {
    private  static int counter = 0;
    private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);
    public static int getCount(){
        return counter;
    }
    public static  void add(){
        lock.lock();
        try {
            counter = counter + 1;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

到此这篇关于python多线程的线程如何安全实现的文章就介绍到这了,更多相关python多线程的线程安全实现内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • python 多线程中子线程和主线程相互通信方法

    需求:主线程开启了多个线程去干活,每个线程需要完成的时间不同,但是在干完活以后都要通知给主线程 下面上代码: #!/usr/bin/python # coding:utf8 ''' 多线程和queue配合使用,实现子线程和主线程相互通信的例子 ''' import threading __author__ = "Kenny.Li" import Queue import time import random q = Queue.Queue() class MyThread(thread

  • python多线程的线程如何安全实现

    1.引言 当前随着计算机硬件的快速发展,个人电脑上的 CPU 也是多核的,现在普遍的 CUP 核数都是 4 核或者 8 核的.因此,在编写程序时,需要为了提高效率,充分发挥硬件的能力,则需要编写并行的程序.Java 语言作为互联网应用的主要语言,广泛应用于企业应用程序的开发中,它也是支持多线程(Multithreading)的,但多线程虽好,却对程序的编写有较高的要求. 单线程可以正确运行的程序不代表在多线程场景下能够正确运行,这里的正确性往往不容易被发现,它会在并发数达到一定量的时候才可能出现

  • Python多线程中线程数量如何控制

    前言 前段时间学习了python的多线程爬虫,当时爬取一个图片网站,开启多线程后,并没有限制线程的数量,也就是说,如果下载1000张图片,会一次性开启1000个子线程同时进行下载 现在希望控制线程数量:例如每次只下载5张,当下载完成后再下载另外5张,直至全部完成 查了一些资料,发现在python中,threading 模块有提供 Semaphore类 和 BoundedSemaphore类来限制线程数 官网给出例子如下: 信号量通常用于保护容量有限的资源,例如数据库服务器.在资源大小固定的任何情

  • php与python实现的线程池多线程爬虫功能示例

    本文实例讲述了php与python实现的线程池多线程爬虫功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 多线程爬虫可以用于抓取内容了这个可以提升性能了,这里我们来看php与python 线程池多线程爬虫的例子,代码如下: php例子 <?php class Connect extends Worker //worker模式 { public function __construct() { } public function getConnection() { if (!self::$ch) { sel

  • Python 多线程,threading模块,创建子线程的两种方式示例

    本文实例讲述了Python 多线程,threading模块,创建子线程的两种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python解释器中专有的,GIL的存在让多线程的效率变低(哪个线程抢到锁,就执行哪个线程).在IO密集型程序中,多线程依然比单线程效率高(GIL通过IO阻塞自动切换多线程). 解决GIL(全局解释器锁)的问题的三种方法: 1.不要用C语言版本的Python解释器. 2.让子线程运行其他语言代码(例如:主线程运行Python代码,子线程运行C语言

  • 对python 多线程中的守护线程与join的用法详解

    多线程:在同一个时间做多件事 守护线程:如果在程序中将子线程设置为守护线程,则该子线程会在主线程结束时自动退出,设置方式为thread.setDaemon(True),要在thread.start()之前设置,默认是false的,也就是主线程结束时,子线程依然在执行. thread.join():在子线程完成运行之前,该子线程的父线程(一般就是主线程)将一直存在,也就是被阻塞 实例: #!/usr/bin/python # encoding: utf-8 import threading fro

  • Python多线程Threading、子线程与守护线程实例详解

    本文实例讲述了Python多线程Threading.子线程与守护线程.分享给大家供大家参考,具体如下: 线程与进程: 线程对于进程来说,就好似工厂里的工人,分配资源是分配到工厂,工人再去处理. 线程是被系统独立调度和分派的基本单位,线程自己不拥有系统资源,只拥有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源. 在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作,称为多线程 对于IO密集型的程序来说,多线程可以利用读IO的时间去做其他事[IO并不占用CPU,这就好像A

  • Python多线程:主线程等待所有子线程结束代码

    我就废话不多说了,还是直接看代码吧! from time import ctime import threading import time def a():     #for i in range(5):         print('Program a is running... at ', ctime(),u'.线程名为:',threading.current_thread().name )         time.sleep(0.2)          def b(x):     #f

  • python多线程semaphore实现线程数控制的示例

    前面写过一篇关于python多线程的实现的文章, 但是效果不是最佳的,写法也不是很好.通过网上学习,也了解到了semaphore这个东西. 百度给的解释:Semaphore是一种在多线程环境下使用的设施,该设施负责协调各个线程,以保证它们能够正确.合理的使用公共资源的设施,也是操作系统中用于控制进程同步互斥的量. 一个有趣的例子:假设停车场只有三个车位,一开始三个车位都是空的.这时如果同时来了五辆车,看门人允许其中三辆不受阻碍的进入,然后放下车拦,剩下的车则必须在入口等待,此后来的车也都不得不在

  • Python异步爬虫多线程与线程池示例详解

    目录 背景 异步爬虫方式 多线程,多进程(不建议) 线程池,进程池(适当使用) 单线程+异步协程(推荐) 多线程 线程池 背景 当对多个url发送请求时,只有请求完第一个url才会接着请求第二个url(requests是一个阻塞的操作),存在等待的时间,这样效率是很低的.那我们能不能在发送请求等待的时候,为其单独开启进程或者线程,继续请求下一个url,执行并行请求 异步爬虫方式 多线程,多进程(不建议) 好处:可以为相关阻塞的操作单独开启线程或者进程,阻塞操作就可以异步会执行 弊端:不能无限制开

随机推荐