在之前的【python】多线程threading详解一文中,是有对多线程进行一个详细的梳理的。其中就提到了线程锁这一功能。主要基于Rlock实现。本文将进一步总结,丰富线程锁内容。
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。
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。
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。
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:
import threading
mylock = threading.RLock()
num = 0
class 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():
thread1 = WorkThread('A-Worker')
thread2 = WorkThread('B-Worker')
thread1.start()
thread2.start()
if __name__ == '__main__':
test()
3、Semaphore(共享对象访问)
Semaphore管理一个内置的计数器,每当调用acquire()时内置计数器-1;调用release() 时内置计数器+1;计数器不能小于0;当计数器为0时,acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。
如果把semaphore控制为3,那么同时有3个线程可以用这个锁,剩下的线程也之只能是阻塞等待了…