Python并行编程(二):多线程锁机制利用Lock与RLock实现线程同步

什么是锁机制?

要回答这个问题,我们需要知道为什么需要使用锁机制。前面我们谈到一个进程内的多个线程的某些资源是共享的,这也是线程的一大优势,但是也随之带来一个问题,即当两个及两个以上的线程同时访问共享资源时,如果此时没有预设对应的同步机制,就可能带来同一时刻多个线程同时访问同一个共享资源,即出现竞态,多数情况下我们是不希望出现这样的情况的,那么怎么避免呢?

Lock() 管理线程

先看一段代码:

import threading
import time
resource = 0

count = 1000000

resource_lock = threading.Lock()


def increment():
    global resource
    for i in range(count):
        resource += 1


def decerment():
    global resource
    for i in range(count):
        resource -= 1


increment_thread = threading.Thread(target=increment)
decerment_thread = threading.Thread(target=decerment)

increment_thread.start()
decerment_thread.start()

increment_thread.join()
decerment_thread.join()

print(resource)

运行截图如下:

运行结果

当我们多次运行时,可以看到最终的结果都几乎不等于我们期待的值即resource初始值0

为什么呢? 原因就是因为 += 和 -=并不是原子操作。可以使用dis模块查看字节码:

import dis
def add(total):
    total += 1
def desc(total):
    total -= 1
total = 0
print(dis.dis(add))
print(dis.dis(desc))
# 运行结果:
#   3           0 LOAD_FAST                0 (total)
#               3 LOAD_CONST               1 (1)
#               6 INPLACE_ADD
#               7 STORE_FAST               0 (total)
#              10 LOAD_CONST               0 (None)
#              13 RETURN_VALUE
# None
#   5           0 LOAD_FAST                0 (total)
#               3 LOAD_CONST               1 (1)
#               6 INPLACE_SUBTRACT
#               7 STORE_FAST               0 (total)
#              10 LOAD_CONST               0 (None)
#              13 RETURN_VALUE
# None

那么如何保证初始值为0呢? 我们可以利用Lock(),代码如下:

import threading
import time
resource = 0

count = 1000000

resource_lock = threading.Lock()


def increment():
    global resource
    for i in range(count):
        resource_lock.acquire()
        resource += 1
        resource_lock.release()


def decerment():
    global resource
    for i in range(count):
        resource_lock.acquire()
        resource -= 1
        resource_lock.release()


increment_thread = threading.Thread(target=increment)
decerment_thread = threading.Thread(target=decerment)

increment_thread.start()
decerment_thread.start()

increment_thread.join()
decerment_thread.join()

print(resource)

运行截图如下:

运行结果

从运行结果可以看到,不论我们运行多少次改代码,其resource的值都为初始值0, 这就是Lock()的功劳,即它可以将某一时刻的访问限定在单个线程或者单个类型的线程上,在访问锁定的共享资源时,必须要现获取对应的锁才能访问,即要等待其他线程释放资源,即resource_lock.release()
当然为了防止我们对某个资源锁定后,忘记释放锁,导致死锁,我们可以利用上下文管理器管理锁实现同样的效果:

import threading
import time
resource = 0

count = 1000000

resource_lock = threading.Lock()


def increment():
    global resource
    for i in range(count):
        with resource_lock:
                resource += 1


def decerment():
    global resource
    for i in range(count):
        with resource_lock:
                resource -= 1
        


increment_thread = threading.Thread(target=increment)
decerment_thread = threading.Thread(target=decerment)

increment_thread.start()
decerment_thread.start()

RLock() 与Lock()的区别

我们需要知道Lock()作为一个基本的锁对象,一次只能一个锁定,其余锁请求,需等待锁释放后才能获取,否则会发生死锁:

import threading
resource.lock = threading.lock()

resource = 0

resource.lock.acquire()
resource.lock.acquire()
resource += 1
resource.lock.release()
resource.lock.release()

为解决同一线程中不能多次请求同一资源的问题,python提供了“可重入锁”:threading.RLockRLock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acquire。直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源 。用法和threading.Lock类相同,即比如递归锁的使用:

import threading
lock = threading.RLock()
def dosomething(lock):
    lock.acquire()
    # do something
    lock.release()
    
lock.acquire()
dosomething(lock)
lock.release()
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,271评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,275评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,151评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,550评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,553评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,559评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,924评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,580评论 0 257
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,826评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,578评论 2 320
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,661评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,363评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,940评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,926评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,156评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,872评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,391评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容