企业🤖AI智能体构建引擎,智能编排和调试,一键部署,支持私有化部署方案 广告
### 互斥锁 当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候,需要进行同步控制 线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁。 互斥锁为资源引入一个状态:锁定/非锁定。 某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。 ![](https://box.kancloud.cn/00bbe43a59f832a003096a6a4666a95b_1192x842.png) threading模块中定义了Lock类,可以方便的处理锁定: ~~~ #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([blocking]) #释放 mutex.release() ~~~ 其中,锁定方法acquire可以有一个blocking参数。 * 如果设定blocking为True,则当前线程会堵塞,直到获取到这个锁为止(如果没有指定,那么默认为True) * 如果设定blocking为False,则当前线程不会堵塞 使用互斥锁实现上面的例子的代码如下: ~~~ from threading import Thread, Lock import time g_num = 0 def test1(): global g_num for i in range(1000000): #True表示堵塞 即如果这个锁在上锁之前已经被上锁了,那么这个线程会在这里一直等待到解锁为止 #False表示非堵塞,即不管本次调用能够成功上锁,都不会卡在这,而是继续执行下面的代码 mutexFlag = mutex.acquire(True) if mutexFlag: g_num += 1 mutex.release() print("---test1---g_num=%d"%g_num) def test2(): global g_num for i in range(1000000): mutexFlag = mutex.acquire(True) #True表示堵塞 if mutexFlag: g_num += 1 mutex.release() print("---test2---g_num=%d"%g_num) #创建一个互斥锁 #这个所默认是未上锁的状态 mutex = Lock() p1 = Thread(target=test1) p1.start() p2 = Thread(target=test2) p2.start() print("---g_num=%d---"%g_num) ~~~ 运行结果: ~~~ ---g_num=61866--- ---test1---g_num=1861180 ---test2---g_num=2000000 ~~~ 可以看到,加入互斥锁后,运行结果与预期相符。 上锁解锁过程 当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时,锁就进入“locked”状态。 每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁,该线程就会变为“blocked”状态,称为“阻塞”,直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后,锁进入“unlocked”状态。 线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁,并使得该线程进入运行(running)状态。 ### 总结 #### 锁的好处: * 确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行 #### 锁的坏处: * 阻止了多线程并发执行,包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行,效率就大大地下降了 * 由于可以存在多个锁,不同的线程持有不同的锁,并试图获取对方持有的锁时,可能会造成死锁