Python的并发编程(四)- 多线程中的锁

如何在多线程中安全的使用可变对象呢?比如给文件中写入内容的时候,我们希望当前线程写入完毕之后,其他线程才能够继续操作这个文件,避免文件内容错乱。

Lock对象

可以利用threading库中的Lock对象来解决问题。

import threading

class SharedCounter(object):
    
    def __init__(self, initial_value=0):
        self._value = initial_value
        self._value_lock = threading.Lock()
    
    def incr(self, delta=1):
        """增加"""
        with self._value_lock:
            self._value += delta
            
    def decr(self, delta=1):
        """减少"""
        with self._value_lock:
            self._value -= delta

当线程中使用with 语句时,Lock对象可以确保产生互斥的行为--也就是说,统一时间只允许一个线程with语句代码块中的逻辑。with 语句会在执行缩进的代码块时获取到锁,当控制流离开缩进语句时释放这个锁。

线程的调度从本质上来说是非确定性的。正因为如此,在多线程程序中如果不用好锁就会使得数据被随机的破坏掉,以及产生我们称之为竟态条件(race condition)的奇怪行为。要避免这些问题,只要共享的可变状态需要被多个线程访问,那么就需要使用锁。

当然还有以下这种写法:

import threading

class SharedCounter(object):
    # ....
    def incr(self, delta=1):
        self._value_lock.acquire()
        self._value += delta
        self._value_lock.release()
        
    # ....

不过with不是更优雅吗?而且with也不容易出错————尤其是我们在持有锁的时候抛出了异常,我们可能会忘记调用release(),而with语句总是会确保释放锁。

避免死锁

在多线程程序中,出现死锁的常见原因就是线程一次尝试获取了多个锁,列如有一个线程获取到第一个锁,但是他在尝试获取第二个锁的时候阻塞了,那么这个线程可能会阻塞住其他线程的执行,进而使得整个程序僵死。

避免出现死锁的的一种解决方案就是给程序的每个锁分配一个唯一的数字编号,并且在获取多个锁时按照编号的升序方式来获取。看看示例:

import threading
from contextlib import contextmanager

_local = threading.local()

@contextmanager
def acquire(locks):
    locks = sorted(locks, key=lambda x: id(x))

    acquired = getattr(_local, "acquired", [])

    if acquired and max(id(lock) for lock in acquired) > id(locks[0]):
        raise RuntimeError("Lock Order Violation")
    
    acquired.extend(locks)
    _local.acquired = acquired
    try:
        for lock in locks:
            lock.acquire()
        yield 
    finally:
        for lock in reversed(locks):
            lock.release()
        del acquired[-len(locks):]

要使用这个上下文管理器,只要按照正常的方式来分配锁对象,但是当相同一个或者多个锁打交道时就是用acquire()这个函数。例如:

import threading

x_lock = threading.Lock()
y_lock = threading.Lock()

def thread_1():
    while True:
        with acquire(x_lock, y_lock):
            print("Thread-1")
        
def thread_2():
    while True:
        with acquire(x_lock, y_lock):
            print("Thread-2")
            
t1 = threading.Thread(target=thread_1)
t1.daemon = True
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=thread_1)
t2.daemon = True
t2.start()

如果运行这个程序,就会发现这个程序运行的很好,永远不会死锁。

本文只是提供简单的讲解,编码的时候灵活运用。

明天我们来说说线程池。

本文最先发布于:SavingUnhappy

最后编辑于
©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 213,752评论 6 493
  • 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 91,100评论 3 387
  • 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 159,244评论 0 349
  • 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 57,099评论 1 286
  • 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 66,210评论 6 385
  • 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 50,307评论 1 292
  • 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 39,346评论 3 412
  • 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 38,133评论 0 269
  • 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 44,546评论 1 306
  • 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 36,849评论 2 328
  • 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 39,019评论 1 341
  • 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 34,702评论 4 337
  • 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 40,331评论 3 319
  • 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 31,030评论 0 21
  • 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 32,260评论 1 267
  • 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 46,871评论 2 365
  • 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 43,898评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容