• multiprocessor(下)


    一、数据共享

    展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合,通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求,还可以扩展到分布式系统中。

    进程间应该尽量避免通信,即便需要通信,也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题,应该尽量避免使用本节所讲的共享数据的方式,以后我们会尝试使用数据库来解决进程之间的数据共享问题。

    进程之间数据共享的模块之一Manager模块。

     
     
     
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    进程间数据是独立的,可以借助于队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的
    虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此
    A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.
    A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array.
     

    多进程共同去处理共享数据的时候,就和我们多进程同时去操作一个文件中的数据是一样的,不加锁就会出现错误的结果,进程不安全的,所以也需要加锁。

     
     
     
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    from multiprocessing import Manager,Process,Lock
    def work(d,lock):
        with lock: #不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱
            d['count']-=1
    if __name__ == '__main__':
        lock=Lock()
        with Manager() as m:
            dic=m.dict({'count':100})
            p_l=[]
            for i in range(100):
                p=Process(target=work,args=(dic,lock))
                p_l.append(p)
                p.start()
            for p in p_l:
                p.join()
            print(dic)   #0,加了锁后
    #100减100次1这么慢? 不是减操作造成的 而是开启进程 管理进程 销毁进程拖慢了程序的执行速度
    # 为什么在这里出现了数据不安全的现象?
    # 什么情况下会出现数据不安全 : Manager类当中对字典列表  += -= *= /=
    # 如何解决 : 加锁        
     
    • 总结一下:进程之间通信:队列、管道、数据共享也算

      • 下面要讲的信号量和事件也相当于锁,也是全局的,所有进程都能拿到这些锁的状态,进程之间这些锁啊信号量啊事件啊等等的通信,其实底层还是socekt,只不过是基于文件的socket通信,而不是跟上面的数据共享啊空间共享啊之类的机制,我们之前学的是基于网络的socket通信,还记得socket的两个家族吗,一个文件的一个网络的,所以将来如果说这些锁之类的报错,可能你看到的就是类似于socket的错误,简单知道一下就可以啦~~~

        工作中常用的是锁,信号量和事件不常用,但是信号量和事件面试的时候会问到,你能知道就行啦

    二、信息量(进程中的,也有线程的)

    • 信息量Semaphore介绍

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        互斥锁同时只允许一个线程更改数据,而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。
        假设商场里有4个迷你唱吧,所以同时可以进去4个人,如果来了第五个人就要在外面等待,等到有人出来才能再进去玩。
        实现:
        信号量同步基于内部计数器,每调用一次acquire(),计数器减1;每调用一次release(),计数器加1.当计数器为0时,acquire()调用被阻塞。这是迪科斯彻(Dijkstra)信号量概念P()和V()的Python实现。信号量同步机制适用于访问像服务器这样的有限资源。
        信号量与进程池的概念很像,但是要区分开,信号量涉及到加锁的概念
         
      • 比如大保健:提前设定好,一个房间只有4个床(计数器现在为4),那么同时只能四个人进来,谁先来的谁先占一个床(acquire,计数器减1),4个床满了之后(计数器为0了),第五个人就要等着,等其中一个人出来(release,计数器加1),他就去占用那个床了。

         
         
         
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        from multiprocessing import Process,Semaphore
        import time,random
        def go_ktv(sem,user):
            sem.acquire()
            print('%s 占到一间ktv小屋' %user)
            time.sleep(random.randint(0,3)) #模拟每个人在ktv中待的时间不同
            sem.release()
        if __name__ == '__main__':
            sem=Semaphore(4)
            p_l=[]
            for i in range(13):
                p=Process(target=go_ktv,args=(sem,'user%s' %i,))
                p.start()
                p_l.append(p)
            for i in p_l:
                i.join()
            print('============》')
        #模拟6个人去ktv唱歌
        import time
        import random
        from multiprocessing import Process,Semaphore
        def ktv(i):
            print('person %s 进来唱歌了'%i)
            time.sleep(random.randint(1,5))
            print('person %s 从ktv出去了'%i)
        if __name__ == '__main__':
            for i in range(6):  # 模拟6个人
                Process(target=ktv,args=(i,)).start()  #结果发现有问题,6个人一拥而入,没有次序乱了
                
        #使用semaphore来设置一次进去的人数,KTV 4个人
        import time
        import random
        from multiprocessing import Process,Semaphore
        
        
        def ktv(i,sem):
            sem.acquire()  #取得锁
            print('person %s 进来唱歌了'%i)
            time.sleep(random.randint(1,5))
            print('person %s 从ktv出去了'%i)
            sem.release()  #释放锁
        
        
        if __name__ == '__main__':
            sem = Semaphore(4)  #初始化信号量,数量为4
            for i in range(6):  # 模拟6个人
                Process(target=ktv,args=(i,sem)).start()
                
        #在同一时间,最多有4个人进去
        acquire()是一个阻塞行为,信号量和锁有点类似
        那么它们之间的区别在于:
        信号量,相当于计数器
        它是锁+计数器
        调用acquire() 计数器-1
        当计数器到 0 时,再调用 acquire() 就会阻塞,直到其他线程来调用release()
        调用release() 计数器+1   
           
         

    三、事件

    四、进程池

    五、死锁(进程)

    • 在多道程序系统中,由于多个进程的并发执行,改善了系统资源的利用率并提高了系统的处理能力。然而,多个进程的并发执行也带来了新的问题——死锁。所谓死锁是指多个进程因竞争资源而造成的一种僵局,若无外力作用,这些进程都将无法向前推进。

    • 出现的原因:

    • 代码示例

       
       
       
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      from threading import Thread,Lock
      import time
      mutexA=Lock()
      mutexB=Lock()
      class MyThread(Thread):
          def run(self):
              self.func1()
              self.func2()
          def func1(self):
              mutexA.acquire()
              print('33[41m%s 拿到A锁33[0m' %self.name)
              mutexB.acquire()
              print('33[42m%s 拿到B锁33[0m' %self.name)
              mutexB.release()
              mutexA.release()
          def func2(self):
              mutexB.acquire()
              print('33[43m%s 拿到B锁33[0m' %self.name)
              time.sleep(2)
              mutexA.acquire()
              print('33[44m%s 拿到A锁33[0m' %self.name)
              mutexA.release()
              mutexB.release()
      if __name__ == '__main__':
          for i in range(5):
              t=MyThread()
              t.start()
       

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