问题：
多线程中一个线程需要一次获得多个锁，怎么才能实现不会出现死锁的情况。
解决方案：
在多线程程序中，死锁问题很大一部分是由于线程同时获取多个锁造成的。举个例子：一个线程获取了第一个锁，然后在获取第二个锁的 时候发生阻塞，那么这个线程就可能阻塞其他线程的执行，从而导致整个程序假死。 解决死锁问题的一种方案是为程序中的每一个锁分配一个唯一的id，然后只允许按照升序规则来使用多个锁，这个规则使用上下文管理器 是非常容易实现的，示例如下：
1 import threading 2 from contextlib import contextmanager 3 4 _local = threading.local() # 获取一个_local对象 5 6 @contextmanager 7 def acquire(*locks): 8 locks = sorted(locks, key=lambda x:id(x)) # 把传入的锁排个序 9 10 acquired = getattr(_local, "acquired", []) # 看一下当前线程有没有acquired属性，没有就返回一个列表 11 if acquired and max(id(lock) for lock in acquired) >= id(locks[0]): # 如果不是空列表就有这个属性， 12 # 如果当前线程的acquired列表中最大的锁比传入的最小的锁要大的话，说明传入的锁中有已经被acquire的锁了，不能再进行acquire 13 raise RuntimeError("Lock Order Violation") 14 15 acquired.extemd(locks) # 如果没有出现已经被acquire的锁，我们就把这些锁和当前线程已经有的锁放在一起 16 _local.acquired = acquired 17 18 try: 19 for lock in locks: # 然后按照顺序依次地acquire锁 20 lock.acquire() 21 yield 22 23 finally: 24 for lock in reversed(locks): # 上下文结束之后按照上锁的顺序的逆序进行解锁 25 lock.release() 26 del acquired[-len(locks):] # 然后删除掉这些lock
使用方法，可以按照正常途径创建一个锁对象，但不论是单个锁还是多个锁中都使用 acquire() 函数来申请锁， 示例如下：
1 import threading 2 x_lock = threading.Lock() 3 y_lock = threading.Lock() 4 5 def thread_1(): 6 while True: 7 with acquire(x_lock, y_lock): 8 print('Thread-1') 9 10 def thread_2(): 11 while True: 12 with acquire(y_lock, x_lock): 13 print('Thread-2') 14 15 t1 = threading.Thread(target=thread_1) 16 t1.daemon = True 17 t1.start() 18 19 t2 = threading.Thread(target=thread_2) 20 t2.daemon = True 21 t2.start()
讨论
死锁是每一个多线程程序都会面临的一个问题（就像它是每一本操作系统课本的共同话题一样）。根据经验来讲，尽可能保证每一个 线程只能同时保持一个锁，这样程序就不会被死锁问题所困扰。一旦有线程同时申请多个锁，一切就不可预料了。
死锁的检测与恢复是一个几乎没有优雅的解决方案的扩展话题。一个比较常用的死锁检测与恢复的方案是引入看门狗计数器。当线程正常 运行的时候会每隔一段时间重置计数器，在没有发生死锁的情况下，一切都正常进行。一旦发生死锁，由于无法重置计数器导致定时器 超时，这时程序会通过重启自身恢复到正常状态。
避免死锁是另外一种解决死锁问题的方式，在进程获取锁的时候会严格按照对象id升序排列获取，经过数学证明，这样保证程序不会进入 死锁状态。避免死锁的主要思想是，单纯地按照对象id递增的顺序加锁不会产生循环依赖，而循环依赖是 死锁的一个必要条件，从而避免程序进入死锁状态。