問題的提出

上一節的例子中，每個線程互相獨立，相互之間沒有任何關系?，F在假設這樣一個例子：有一個全局的計數num，每個線程獲取這個全局的計數，根據num進行一些處理，然后將num加1。很容易寫出這樣的代碼：

#encoding: UTF-8import threading

import time

class MyThread(threading.Thread):

def run(self):

global num

time.sleep(1)

num = num+1

msg = self.name+'set num to '+str(num)

print(msg)

num = 0

def test():

for i in range(5):

t = MyThread()

t.start()

if __name__ == '__main__':

test()

但是運行結果是不正確的：

Thread-5 set num to 2

Thread-3 set num to 3

Thread-2 set num to 5

Thread-1 set num to 5

Thread-4 set num to 4

問題產生的原因就是沒有控制多個線程對同一資源的訪問，對數據造成破壞，使得線程運行的結果不可預期。這種現象稱為“線程不安全”。

互斥鎖同步

上面的例子引出了多線程編程的最常見問題：數據共享。當多個線程都修改某一個共享數據的時候，需要進行同步控制。

線程同步能夠保證多個線程安全訪問競爭資源，最簡單的同步機制是引入互斥鎖?；コ怄i為資源引入一個狀態：鎖定/非鎖定。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”，其他線程不能更改；直到該線程釋放資源，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。

threading模塊中定義了Lock類，可以方便的處理鎖定：

#創建鎖mutex = threading.Lock()

#鎖定mutex.acquire([timeout])

#釋放mutex.release()

其中，鎖定方法acquire可以有一個超時時間的可選參數timeout。如果設定了timeout，則在超時后通過返回值可以判斷是否得到了鎖，從而可以進行一些其他的處理。

使用互斥鎖實現上面的例子的代碼如下：

import threading

import time

class MyThread(threading.Thread):

def run(self):

global num

time.sleep(1)

if mutex.acquire(1):

num = num+1

msg = self.name+'set num to '+str(num)

print(msg)

mutex.release()

num = 0

mutex = threading.Lock()

def test():

for i in range(5):

t = MyThread()

t.start()

if __name__ == '__main__':

test()

運行結果：

Thread-3 set num to 1

Thread-4 set num to 2

Thread-5 set num to 3

Thread-2 set num to 4

Thread-1 set num to 5

可以看到，加入互斥鎖后，運行結果與預期相符。

同步阻塞

當一個線程調用鎖的acquire()方法獲得鎖時，鎖就進入“locked”狀態。每次只有一個線程可以獲得鎖。如果此時另一個線程試圖獲得這個鎖，該線程就會變為“blocked”狀態，稱為“同步阻塞”(參見多線程的基本概念)。

直到擁有鎖的線程調用鎖的release()方法釋放鎖之后，鎖進入“unlocked”狀態。線程調度程序從處于同步阻塞狀態的線程中選擇一個來獲得鎖，并使得該線程進入運行(running)狀態。

互斥鎖最基本的內容就是這些，下一節將討論可重入鎖(RLock)和死鎖問題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python多线程同步与互斥_python多线程编程(3): 使用互斥锁同步线程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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