python多線程中互斥鎖與死鎖的示例分析

小編給大家分享一下python多線程中互斥鎖與死鎖的示例分析，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

一、多線程間的資源競爭

以下列task1()，task2()兩個函數為例，分別將對全局變量num加一重復一千萬次循環（數據大一些，太小的話執行太快，達不到驗證的效果）。

import threading
import time

num = 0


def task1(nums):
    global num
    for i in range(nums):
        num += 1

    print("task1---num=%d" % num)


def task2(nums):
    global num
    for i in range(nums):
        num += 1
    print("task2---num=%d" % num)


if __name__ == '__main__':
    nums = 10000000
    t1 = threading.Thread(target=task1, args=(nums,))
    t2 = threading.Thread(target=task2, args=(nums,))

    t1.start()
    t2.start()
    # 因為主線程不會等子線程執行完就會執行，所以這里延遲五秒，確保最后執行。
    time.sleep(5)
    print("main----num=%d" % num)

程序運行結果：

如圖，輸出結果比較混亂，既沒有一千萬，最終結果也不是二千萬。因為多線程運行時出現了資源競爭，即可以理解為，每個函數運行的時間都不確定，且互相影響，
如從初始值0開始，假設t1的線程先執行，執行到+1后，此時的num=1還未存儲，然后即被叫停，t2開始執行，去獲取num，獲取到的num等于初始值0，然后其執行了+1并存儲，存儲后num=1，然后t2停止t1繼續，再次存儲num=1。即加了兩次1，但是num還是只等于1。
因為t1和t2誰來運行的分配是完全隨機的，所以最后加了兩千萬次1后值是小于2000萬的。

解決此類問題，可以使用到互斥鎖 。

二、互斥鎖

• 某個線程要更改共享數據時，先將其鎖定，此時資源的狀態為"鎖定"，其他線程不能改變，只到該線程釋放資源，將資源的狀態變成"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行寫入操作，從而保證了多線程情況下數據的正確性。

1.互斥鎖示例

創建一把鎖：

mutex = threading.Lock()

mutex.acquire() # 上鎖
xxxx鎖定的內容xxxxx
mutex.release() # 解鎖

將互斥鎖加入到上邊的代碼中如下，則問題得到了解決。

import threading
import time

num = 0


def task1(nums):
    global num
    mutex.acquire()
    for i in range(nums):
        num += 1
    mutex.release()
    print("task1---num=%d" % num)


def task2(nums):
    global num
    mutex.acquire()
    for i in range(nums):
        num += 1
    mutex.release()
    print("task2---num=%d" % num)


if __name__ == '__main__':
    nums = 10000000
    mutex = threading.Lock()
    t1 = threading.Thread(target=task1, args=(nums,))
    t2 = threading.Thread(target=task2, args=(nums,))

    t1.start()
    t2.start()
    # 因為主線程不會等子線程執行完就會執行，所以這里延遲五秒，確保最后執行。
    time.sleep(5)
    print("main----num=%d" % num)

程序運行結果：

2.可重入鎖與不可重入鎖

threading.Lock()上的是不可重入鎖，即一次只能加一把鎖，不能加多把。

threading.Lock()

如果需要同時加多把所，則需加入不可重入鎖

創建一把可重入鎖：

mutex = threading.RLock()
mutex.acquire() # 上鎖
mutex.acquire() # 再上鎖
xxxx鎖定的內容xxxxx
mutex.release() # 解鎖
mutex.release() # 再解鎖

其中上鎖和解鎖的次數必須保持一致。

三、死鎖

在線程間共享多個資源的時候，如果兩個線程分別占有一部分資源并且同時等待對方的資源，就會程序堵塞，造成死鎖。

• 死鎖一般用不到。

• 程序設計要盡量避免。

看完了這篇文章，相信你對“python多線程中互斥鎖與死鎖的示例分析”有了一定的了解，如果想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！