互斥锁
进程之间数据隔离, 但是多个进程可以共享同一块数据,比如共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如下
from multiprocessing import Process import time import os def task(name): print('%s 上厕所 [%s]' %(name ,os.getpid())) time.sleep(1) print('%s 上完厕所 [%s]' %(name ,os.getpid())) if __name__ == '__main__': for i in range(3): p=Process(target=task, args=('进程%s' %i,)) p.start() ----------输出结果 进程2 上厕所 [8076] 进程0 上厕所 [5176] 进程1 上厕所 [2100] 进程2 上完厕所 [8076] 进程0 上完厕所 [5176] 进程1 上完厕所 [2100]
如何控制,就是加锁处理。而互斥锁的意思就是互相排斥,如果把多个进程比喻为多个人,互斥锁的工作原理就是多个人都要去争抢同一个资源:卫生间,一个人抢到卫生间后上一把锁,
其他人都要等着,等到这个完成任务后释放锁,其他人才有可能有一个抢到......所以互斥锁的原理,就是把并发改成串行,降低了效率,但保证了数据安全不错乱
from multiprocessing import Process, Lock import time import os def task(name,mutex): mutex.acquire() print('%s 上厕所 [%s]' %(name ,os.getpid())) time.sleep(1) print('%s 上完厕所 [%s]' %(name ,os.getpid())) mutex.release() if __name__ == '__main__': mutex = Lock() for i in range(3): p=Process(target=task, args=('进程%s' %i,mutex)) p.start() ----输出结果 进程0 上厕所 [5340] 进程0 上完厕所 [5340] 进程1 上厕所 [7796] 进程1 上完厕所 [7796] 进程2 上厕所 [7860] 进程2 上完厕所 [7860]
模拟抢票练习
多个进程共享同一文件,我们可以把文件当数据库,用多个进程模拟多个人执行抢票任务
# db.txt # {"count": 2} from multiprocessing import Process,Lock import json import time import os def query_ticket(name): time.sleep(1) with open('db.txt','r',encoding="utf-8") as f: d = json.load(f) print('[%s] 查看到剩余票数 [%s]'% (name, d['count'])) def buy_ticket(name): time.sleep(1) with open('db.txt','r', encoding="utf-8") as f: d = json.load(f) if d.get('count') >0 : d['count'] -= 1 time.sleep(1) json.dump(d, open('db.txt','w',encoding='utf-8')) print('<%s> 购票成功' % name) else: print('没有多余的票,<%s> 购票失败' % name) def task(name,mutex): query_ticket(name) mutex.acquire() buy_ticket(name) mutex.release() if __name__ == '__main__': mutex = Lock() print('开始抢票了……') for i in range(5): p = Process(target=task, args=('进程%s' %i,mutex)) p.start()
输出结果
开始抢票了…… [进程0] 查看到剩余票数 [2] [进程1] 查看到剩余票数 [2] [进程2] 查看到剩余票数 [2] [进程4] 查看到剩余票数 [2] [进程3] 查看到剩余票数 [2] <进程0> 购票成功 <进程1> 购票成功 没有多余的票,<进程2> 购票失败 没有多余的票,<进程4> 购票失败 没有多余的票,<进程3> 购票失败
互斥锁与join
使用join可以将并发变成串行,互斥锁的原理也是将并发变成串行,那我们直接使用join就可以了啊,为何还要互斥锁
from multiprocessing import Process,Lock import json import time def query_ticket(name): time.sleep(1) with open('db.txt','r',encoding="utf-8") as f: d = json.load(f) print('[%s] 查看到剩余票数 [%s]'% (name, d['count'])) def buy_ticket(name): time.sleep(1) with open('db.txt','r', encoding="utf-8") as f: d = json.load(f) if d.get('count') > 0 : d['count'] -= 1 time.sleep(1) json.dump(d, open('db.txt','w',encoding='utf-8')) print('<%s> 购票成功' % name) else: print('没有多余的票,<%s> 购票失败' % name) def task(name): query_ticket(name) buy_ticket(name) if __name__ == '__main__': print('开始抢票了……') for i in range(5): p = Process(target=task, args=('进程%s' % i,)) p.start() p.join() ----------------输出结果-------------- 开始抢票了…… [进程0] 查看到剩余票数 [2] <进程0> 购票成功 [进程1] 查看到剩余票数 [1] <进程1> 购票成功 [进程2] 查看到剩余票数 [0] 没有多余的票,<进程2> 购票失败 [进程3] 查看到剩余票数 [0] 没有多余的票,<进程3> 购票失败 [进程4] 查看到剩余票数 [0] 没有多余的票,<进程4> 购票失败
发现使用join将并发改成穿行,确实能保证数据安全,但问题是连查票操作也变成只能一个一个人去查了,很明显大家查票时应该是并发地去查询而无需考虑数据准确与否,
此时join与互斥锁的区别就显而易见了,join是将一个任务整体串行,而互斥锁的好处则是可以将一个任务中的某一段代码串行,比如只让task函数中的buy_ticket任务串行
def task(name,mutex):
query_ticket(name)
mutex.acquire()
buy_ticket(name)
mutex.release()
总结
加锁可以保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个任务可以进行修改,即串行地修改,没错,速度是慢了,但牺牲了速度却保证了数据安全。
虽然可以用文件共享数据实现进程间通信,但问题是:
1、效率低(共享数据基于文件,而文件是硬盘上的数据)
2、需要自己加锁处理
因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾:
1、效率高(多个进程共享一块内存的数据)
2、帮我们处理好锁问题。
这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制:队列和管道。
队列和管道都是将数据存放于内存中,而队列又是基于(管道+锁)实现的,可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来,因而队列才是进程间通信的最佳选择。