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。
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