Python并行編程多線程鎖機(jī)制Lock與RLock實(shí)現(xiàn)線程同步

89542767 發(fā)布于2022-12-15 14:59 / 499人閱讀

　　Python作為一門(mén)比較常見(jiàn)的編程語(yǔ)言，可以對(duì)其進(jìn)行多線程的編程，包括利用Lock與RLock，實(shí)現(xiàn)多線程之間的相互同步，那么，實(shí)現(xiàn)這種原理的機(jī)制到底是什么樣子的呢？下面就給大家詳細(xì)解答下。

　　什么是鎖機(jī)制？

　　要回答這個(gè)問(wèn)題，我們需要知道為什么需要使用鎖機(jī)制。前面我們談到一個(gè)進(jìn)程內(nèi)的多個(gè)線程的某些資源是共享的，這也是線程的一大優(yōu)勢(shì)，但是也隨之帶來(lái)一個(gè)問(wèn)題，即當(dāng)兩個(gè)及兩個(gè)以上的線程同時(shí)訪問(wèn)共享資源時(shí)，如果此時(shí)沒(méi)有預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)的同步機(jī)制，就可能帶來(lái)同一時(shí)刻多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)同一個(gè)共享資源，即出現(xiàn)競(jìng)態(tài)，多數(shù)情況下我們是不希望出現(xiàn)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(yùn)行截圖如下：

　　運(yùn)行結(jié)果

　　當(dāng)我們多次運(yùn)行時(shí)，可以看到最終的結(jié)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?yàn)?=和-=并不是原子操作。

　　可以使用dis模塊查看字節(jié)碼：

　　import dis
　　def add(total):
　　total+=1
　　def desc(total):
　　total-=1
　　total=0
　　print(dis.dis(add))
　　print(dis.dis(desc))
　　#運(yùn)行結(jié)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(yùn)行截圖如下：

　　運(yùn)行結(jié)果

　　從運(yùn)行結(jié)果可以看到，不論我們運(yùn)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(shí)刻的訪問(wèn)限定在單個(gè)線程或者單個(gè)類(lèi)型的線程上，在訪問(wèn)鎖定的共享資源時(shí)，必須要現(xiàn)獲取對(duì)應(yīng)的鎖才能訪問(wèn)，即要等待其他線程釋放資源，即resource_lock.release()當(dāng)然為了防止我們對(duì)某個(gè)資源鎖定后，忘記釋放鎖，導(dǎo)致死鎖，我們可以利用上下文管理器管理鎖實(shí)現(xiàn)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(qū)別

　　我們需要知道Lock()作為一個(gè)基本的鎖對(duì)象，一次只能一個(gè)鎖定，其余鎖請(qǐng)求，需等待鎖釋放后才能獲取，否則會(huì)發(fā)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(qǐng)求同一資源的問(wèn)題，python提供了“可重入鎖”：threading.RLock，RLock內(nèi)部維護(hù)著一個(gè)Lock和一個(gè)counter變量，counter記錄了acquire的次數(shù)，從而使得資源可以被多次acquire。

　　直到一個(gè)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(lèi)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()

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家?guī)?lái)幫助。