日本免费高清视频-国产福利视频导航-黄色在线播放国产-天天操天天操天天操天天操|www.shdianci.com

學無先后，達者為師

網站首頁 編程語言 正文

Python并行編程多線程鎖機制Lock與RLock實現線程同步_python

作者：若數 ? 更新時間： 2022-08-25 編程語言

什么是鎖機制？

要回答這個問題，我們需要知道為什么需要使用鎖機制。前面我們談到一個進程內的多個線程的某些資源是共享的，這也是線程的一大優勢，但是也隨之帶來一個問題，即當兩個及兩個以上的線程同時訪問共享資源時，如果此時沒有預設對應的同步機制，就可能帶來同一時刻多個線程同時訪問同一個共享資源，即出現競態，多數情況下我們是不希望出現這樣的情況的，那么怎么避免呢？

Lock() 管理線程

先看一段代碼：

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)

運行截圖如下：

運行結果

當我們多次運行時，可以看到最終的結果都幾乎不等于我們期待的值即resource初始值0。

為什么呢？ 原因就是因為 += 和 -=并不是原子操作。

可以使用dis模塊查看字節碼：

import dis
def add(total):
    total += 1
def desc(total):
    total -= 1
total = 0
print(dis.dis(add))
print(dis.dis(desc))
# 運行結果：
#   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

那么如何保證初始值為0呢？ 我們可以利用Lock（），代碼如下：

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)

運行截圖如下：

運行結果

從運行結果可以看到，不論我們運行多少次改代碼，其resource的值都為初始值0， 這就是Lock()的功勞，即它可以將某一時刻的訪問限定在單個線程或者單個類型的線程上，在訪問鎖定的共享資源時，必須要現獲取對應的鎖才能訪問，即要等待其他線程釋放資源，即resource_lock.release()當然為了防止我們對某個資源鎖定后，忘記釋放鎖，導致死鎖，我們可以利用上下文管理器管理鎖實現同樣的效果：

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() 與Lock()的區別

我們需要知道Lock()作為一個基本的鎖對象，一次只能一個鎖定，其余鎖請求，需等待鎖釋放后才能獲取，否則會發生死鎖：

import threading
resource.lock = threading.lock()
resource = 0
resource.lock.acquire()
resource.lock.acquire()
resource += 1
resource.lock.release()
resource.lock.release()

為解決同一線程中不能多次請求同一資源的問題，python提供了“可重入鎖”：threading.RLock，RLock內部維護著一個Lock和一個counter變量，counter記錄了acquire的次數，從而使得資源可以被多次acquire。

直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源 。用法和threading.Lock類相同，即比如遞歸鎖的使用：

import threading
lock = threading.RLock()
def dosomething(lock):
    lock.acquire()
    # do something
    lock.release()
lock.acquire()
dosomething(lock)
lock.release()

原文鏈接：https://www.jianshu.com/p/fa8245d0dcad

欄目分類
最近更新