• 48_并发编程-线程-资源共享/锁


    一、数据共享
     
      多个线程内部有自己的数据栈,数据不共享;全局变量在多个线程之间是共享的。
     1 # 线程数据共享不安全加锁
     2 
     3 import time
     4 from threading import Thread, Lock
     5 
     6 
     7 num = 100
     8 
     9 def func(t_lock):
    10     global num
    11     t_lock.acquire()
    12     mid = num
    13     mid -= 1
    14     time.sleep(0.01) # 设置一个时间,模拟数据修改时,先从内存中拿出作修改,在把结果放回去的时间差
    15     num = mid
    16     t_lock.release()
    17 
    18 if __name__ == '__main__':
    19 
    20     t_lock = Lock()
    21 
    22     t_lst = []
    23     for i in range(10):
    24         t_thread = Thread(target=func, args=(t_lock,))    
    25         t_lst.append(t_thread)
    26         t_thread.start()
    27     [t_obj.join() for t_obj in t_lst]    #必须加join,因为主线程和子线程不一定谁快,一般都是主线程快一些,所有我们要等子线程执行完毕才能看出效果    
    28 
    29     print('主线程结束!', num)    # 结果为90
    数据共享实例
     
    二、同步锁(互斥锁) - 产生死锁
     
      进程也有死锁与递归锁,在进程那里忘记说了,放到这里一切说了额,进程的死锁和线程的是一样的,而且一般情况下进程之间是数据不共享的,不需要加锁,由于线程是对全局的数据共享的,所以对于全局的数据进行操作的时候,要加锁。
      死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,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,如下就是死锁
     
     1 from threading import Thread,Lock
     2 import time
     3 
     4 class MyThread(Thread):
     5     def run(self):
     6         self.func1()
     7         self.func2()
     8     def func1(self):
     9         mutexA.acquire()
    10         print('33[41m%s 拿到A锁>>>33[0m' %self.name)
    11         mutexB.acquire()
    12         print('33[42m%s 拿到B锁>>>33[0m' %self.name)
    13         mutexB.release()
    14         mutexA.release()
    15 
    16     def func2(self):
    17         mutexB.acquire()  
    18         print('33[43m%s 拿到B锁???33[0m' %self.name)
    19         time.sleep(2)
    20 #分析:当线程1执行完func1,然后执行到这里的时候,拿到了B锁,线程2执行func1的时候拿到了A锁,那么线程2还要继续执行func1里面的代码,再去拿B锁的时候,发现B锁被人拿了,那么就一直等着别人把B锁释放,那么就一直等着,等到线程1的sleep时间用完之后,线程1继续执行func2,需要拿A锁了,但是A锁被线程2拿着呢,还没有释放,因为他在等着B锁被释放,那么这俩人就尴尬了,你拿着我的老A,我拿着你的B,这就尴尬了,俩人就停在了原地
    21         
    22         mutexA.acquire()
    23         print('33[44m%s 拿到A锁???33[0m' %self.name)
    24         mutexA.release()
    25         mutexB.release()
    26 
    27 if __name__ == '__main__':
    28 
    29     mutexA=Lock()    # 同步锁必须这样创建
    30     mutexB=Lock()
    31     for i in range(10):
    32         t=MyThread()
    33         t.start()
    34 
    35 '''
    36 Thread-1 拿到A锁>>>
    37 Thread-1 拿到B锁>>>
    38 Thread-1 拿到B锁???
    39 Thread-2 拿到A锁>>>
    40 然后就卡住,死锁了
    41 '''
    死锁现象

     
    三、解决死锁方案 - 递归锁
     
      解决方法,递归锁,在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源,python提供了可重入锁RLock。
      这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock,则不会发生死锁:
     
     1 import time
     2 from threading import Thread,RLock
     3 
     4 
     5 class MyThread(Thread):
     6 
     7     def __init__(self, lockA, lockB):
     8         super().__init__()
     9         self.lockA = lockA
    10         self.lockB = lockB
    11     def run(self):
    12         self.func1()
    13         self.func2()
    14 
    15     def func1(self):
    16         self.lockA.acquire()
    17         print('我是func1')
    18         self.lockB.acquire()
    19         print('func1中有其他事')
    20         self.lockB.release()
    21         self.lockA.release()
    22 
    23     def func2(self):
    24         self.lockB.acquire()
    25         print('我是func2')
    26         time.sleep(0.5)
    27         self.lockA.acquire()
    28         print('func2中有什么事')
    29         self.lockA.release()
    30         self.lockB.release()
    31 
    32 if __name__ == '__main__':
    33 
    34     lockA = lockB = RLock()
    35 
    36     t1 = MyThread(lockA, lockB)
    37     t1.start()
    38     t2 = MyThread(lockA, lockB)
    39     t2.start()
    40     print('嗯嗯,两人不错')
    递归锁

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