Python中threading模块 lock、Rlock的使用
一、概述
在使用多线程的应用下,如何保证线程安全,以及线程之间的同步,或者访问共享变量等问题是十分棘手的问题,也是使用多线程下面临的问题,如果处理不好,会带来较严重的后果,使用python多线程中提供Lock 、Rlock 、Semaphore 、Event 、Condition 用来保证线程之间的同步,后者保证访问共享变量的互斥问题。
- Lock & RLock:互斥锁,用来保证多线程访问共享变量的问题
- Semaphore对象:Lock互斥锁的加强版,可以被多个线程同时拥有,而Lock只能被某一个线程同时拥有。
- Event对象:它是线程间通信的方式,相当于信号,一个线程可以给另外一个线程发送信号后让其执行操作。
- Condition对象:其可以在某些事件触发或者达到特定的条件后才处理数据
1、Lock(互斥锁)
请求锁定 — 进入锁定池等待 — — 获取锁 — 已锁定— — 释放锁
Lock(指令锁)是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时,不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定,以及两个基本的方法。可以认为Lock有一个锁定池,当线程请求锁定时,将线程至于池中,直到获得锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。
【资料图】
构造方法:mylock = Threading.Lock( )
实例方法:
- acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态,尝试获得锁定。
- release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。
实例一(未使用锁):
import threadingimport timenum = 0def show(arg): global num time.sleep(1) num +=1 print("bb :{}".format(num))for i in range(5): t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) # 注意传入参数后一定要有【,】逗号 t.start()print("main thread stop")--------------------------------------------------------------------------main thread stopbb :1bb :2bb :3bb :4bb :5
实例二(使用锁)
import threadingimport timenum = 0lock = threading.RLock()# 调用acquire([timeout])时,线程将一直阻塞,# 直到获得锁定或者直到timeout秒后(timeout参数可选)。# 返回是否获得锁。def Func(): lock.acquire() global num num += 1 time.sleep(1) print(num) lock.release()for i in range(10): t = threading.Thread(target=Func) t.start()------------------------------------------------------------------12345678910#可以看出,全局变量在在每次被调用时都要获得锁,才能操作,因此保证了共享数据的安全性
对于Lock对象而言,如果一个线程连续两次release,使得线程死锁。所以Lock不常用,一般采用Rlock进行线程锁的设定。
import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if lock.acquire(1): num = num+1 msg = self.name+" set num to "+str(num) print(msg) lock.acquire() lock.release() lock.release()num = 0lock = threading.Lock()def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start()if __name__ == "__main__": test()------------------------------------------------------Thread-12 set num to 1
2、RLock(可重入锁)
RLock(可重入锁)是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念,处于锁定状态时,RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire(),释放锁时需要调用release()相同次数。可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器,每次成功调用 acquire()/release(),计数器将+1/-1,为0时锁处于未锁定状态。
构造方法:mylock = Threading.RLock()
实例方法:acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。
实例解决死锁,调用相同次数的acquire和release,保证成对出现
import threadingrLock = threading.RLock() #RLock对象rLock.acquire()rLock.acquire() #在同一线程内,程序不会堵塞。rLock.release()rLock.release()print(rLock.acquire())
详细实例:
import threadingmylock = threading.RLock()num = 0class WorkThread(threading.Thread): def __init__(self, name): threading.Thread.__init__(self) self.t_name = name def run(self): global num while True: mylock.acquire() print("\n%s locked, number: %d" % (self.t_name, num)) if num >= 2: mylock.release() print("\n%s released, number: %d" % (self.t_name, num)) break num += 1 print("\n%s released, number: %d" % (self.t_name, num)) mylock.release()def test(): #Python小白学习交流群:711312441 thread1 = WorkThread("A-Worker") thread2 = WorkThread("B-Worker") thread1.start() thread2.start()if __name__ == "__main__": test() --------------------------------------------------A-Worker locked, number: 0A-Worker released, number: 1A-Worker locked, number: 1A-Worker released, number: 2A-Worker locked, number: 2A-Worker released, number: 2B-Worker locked, number: 2B-Worker released, number: 2
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