互斥鎖解決 Python 中多線程共享全局變量的問題(推薦)
一、同步概念
同步就是協(xié)同步調(diào),按預(yù)定的先后次序進(jìn)行運(yùn)行。如:你說完,我再說。
"同"字從字面上容易理解為一起動作。
其實(shí)不是,在這里,"同"字應(yīng)是指協(xié)同、協(xié)助、互相配合。
線程同步,可理解為線程A和B一塊配合,A執(zhí)行到一定程度時要依靠B的某個結(jié)果,于是停下來,示意B運(yùn)行;B執(zhí)行,再將結(jié)果給A;A再繼續(xù)操作。
之前我們遇到過,如果多個線程共同對某個數(shù)據(jù)修改,則可能出現(xiàn)不可預(yù)料的結(jié)果,為了保證數(shù)據(jù)的正確性,需要對多個線程進(jìn)行同步。
解決線程同時修改全局變量的方式
我們先把上次那個問題再看下。
import threading
import time
g_num = 0
def work1(num):
global g_num
for i in range(num):
g_num += 1
print("----in work1, g_num is %d---" % g_num)
def work2(num):
global g_num
for i in range(num):
g_num += 1
print("----in work2, g_num is %d---" % g_num)
print("---線程創(chuàng)建之前g_num is %d---" % g_num)
t1 = threading.Thread(target=work1, args=(1000000,))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
t2.start()
# 確保子線程都運(yùn)行結(jié)束
while len(threading.enumerate()) != 1:
time.sleep(1)
print("2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結(jié)果是:%s" % g_num)
運(yùn)行結(jié)果:
---線程創(chuàng)建之前g_num is 0---
----in work2, g_num is 1048576---
----in work1, g_num is 1155200---
2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結(jié)果是:1155200
對于這個計算錯誤的問題,可以通過線程同步來進(jìn)行解決。
思路,如下:
系統(tǒng)調(diào)用 t1,然后獲取到 g_num 的值為0,此時上一把鎖,即不允許其他線程操作 g_num。
t1 對 g_num 的值進(jìn)行+1。
t1 解鎖,此時 g_num 的值為1,其他的線程就可以使用 g_num 了,而且 g_num 的值不是0而是1。
同理其他線程在對 g_num 進(jìn)行修改時,都要先上鎖,處理完后再解鎖,在上鎖的整個過程中不允許其他線程訪問,就保證了數(shù)據(jù)的正確性。
思路基本是這個樣子,那代碼怎么來實(shí)現(xiàn)呢?
二、互斥鎖解決資源競爭的問題
當(dāng)多個線程幾乎同時修改某一個共享數(shù)據(jù)的時候,需要進(jìn)行同步控制。
線程同步能夠保證多個線程安全訪問競爭資源,最簡單的同步機(jī)制就是引入互斥鎖。
互斥鎖為資源引入一個狀態(tài):鎖定/非鎖定。
某個線程要更改共享數(shù)據(jù)時,先將其鎖定,此時資源的狀態(tài)為“鎖定”,其他線程不能更改;直到該線程釋放資源,將資源的狀態(tài)變成“非鎖定”,其他的線程才能再次鎖定該資源。
互斥鎖保證了每次只有一個線程進(jìn)行寫入操作,從而保證了多線程情況下數(shù)據(jù)的正確性。

threading 模塊中定義了 Lock 類,可以方便的處理鎖定:
# 創(chuàng)建鎖 mutex = threading.Lock() # 鎖定 mutex.acquire() # 釋放 mutex.release()
注意:
如果這個鎖之前是沒有上鎖的,那么 acquire 不會堵塞。
如果在調(diào)用 acquire 對這個鎖上鎖之前,它已經(jīng)被其他線程上了鎖,那么此時 acquire 會堵塞,直到這個鎖被解鎖為止。
示例:
使用互斥鎖完成2個線程對同一個全局變量各加100萬次的操作。
import threading
import time
g_num = 0
def test1(num):
global g_num
for i in range(num):
mutex.acquire() # 上鎖
g_num += 1
mutex.release() # 解鎖
print("---test1---g_num=%d" % g_num)
def test2(num):
global g_num
for i in range(num):
mutex.acquire() # 上鎖
g_num += 1
mutex.release() # 解鎖
print("---test2---g_num=%d" % g_num)
# 創(chuàng)建一個互斥鎖
# 默認(rèn)是未上鎖的狀態(tài)
mutex = threading.Lock()
# 創(chuàng)建2個線程,讓他們各自對g_num加1000000次
p1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
p1.start()
p2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))
p2.start()
# 等待計算完成
while len(threading.enumerate()) != 1:
time.sleep(1)
print("2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結(jié)果是:%s" % g_num)
運(yùn)行結(jié)果:
---test1---g_num=1989108
---test2---g_num=2000000
2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結(jié)果是:2000000
可以看到最后的結(jié)果,加入互斥鎖后,其結(jié)果與預(yù)期相符。
記住,上鎖的代碼范圍要越小越好。在業(yè)務(wù)邏輯正確的前提下,能鎖一行代碼,就不要鎖兩行。
上鎖解鎖過程
當(dāng)一個線程調(diào)用鎖的 acquire() 方法獲得鎖時,鎖就進(jìn)入“l(fā)ocked”狀態(tài)。
每次只有一個線程可以獲得鎖。
如果此時另一個線程試圖獲得這個鎖,該線程就會變?yōu)椤癰locked”狀態(tài),稱為“阻塞”,直到擁有鎖的線程調(diào)用鎖的 release() 方法釋放鎖之后,鎖進(jìn)入“unlocked”狀態(tài)。
線程調(diào)度程序從處于同步阻塞狀態(tài)的線程中選擇一個來獲得鎖,并使得該線程進(jìn)入運(yùn)行(running)狀態(tài)。
總結(jié)
鎖的好處:
確保了某段關(guān)鍵代碼只能由一個線程從頭到尾完整地執(zhí)行。
鎖的壞處:
阻止了多線程并發(fā)執(zhí)行,包含鎖的某段代碼實(shí)際上只能以單線程模式執(zhí)行,效率就大大地下降了。
由于可以存在多個鎖,不同的線程持有不同的鎖,并試圖獲取對方持有的鎖時,可能會造成死鎖。
到此這篇關(guān)于互斥鎖解決 Python 中多線程共享全局變量的問題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 多線程共享全局變量內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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