python多線程中鎖的概念 threading.Lock

python的鎖可以獨立提取出來

1 2 3 4 5 6 7 8

mutex = threading.Lock() #鎖的使用 #創建鎖 mutex = threading.Lock() #鎖定 mutex.acquire([timeout]) #釋放 mutex.release()

概念

好幾個人問我給資源加鎖是怎麼回事，其實並不是給資源加鎖, 而是用鎖去鎖定資源，你可以定義多個鎖, 像下面的代碼, 當你需要獨佔某一資源時，任何一個鎖都可以鎖這個資源

就好比你用不同的鎖都可以把相同的一個門鎖住是一個道理

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

import  threading    import  time           counter = 0  counter_lock = threading.Lock() #只是定義一個鎖,並不是給資源加鎖,你可以定義多個鎖,像下兩行代碼,當你需要佔用這個資源時，任何一個鎖都可以鎖這個資源  counter_lock2 = threading.Lock()   counter_lock3 = threading.Lock()      #可以使用上邊三個鎖的任何一個來鎖定資源       class  MyThread(threading.Thread):#使用類定義thread，繼承threading.Thread       def  __init__(self,name):            threading.Thread.__init__(self)            self.name = "Thread-" + str(name)       def run(self):   #run函數必須實現           global counter,counter_lock #多線程是共享資源的，使用全局變量           time.sleep(1);             if counter_lock.acquire(): #當需要獨佔counter資源時，必須先鎖定，這個鎖可以是任意的一個鎖，可以使用上邊定義的3個鎖中的任意一個              counter += 1                 print "I am %s, set counter:%s"  % (self.name,counter)                counter_lock.release() #使用完counter資源必須要將這個鎖打開，讓其他線程使用                  if  __name__ ==  "__main__":        for i in xrange(1,101):            my_thread = MyThread(i)          my_thread.start()

線程不安全:

最普通的一個多線程小例子。我一筆帶過地講一講，我創建了一個繼承Thread類的子類MyThread，作爲我們的線程啓動類。按照規定，重寫Thread的run方法，我們的線程啓動起來後會自動調用該方法。於是我首先創建了10個線程，並將其加入列表中。再使用一個for循環，開啓每個線程。在使用一個for循環，調用join方法等待所有線程結束才退出主線程。

這段代碼看似簡單，但實際上隱藏着一個很大的問題，只是在這裏沒有體現出來。你真的以爲我創建了10個線程，並按順序調用了這10個線程，每個線程爲n增加了1.實際上，有可能是A線程執行了n++，再C線程執行了n++，再B線程執行n++。

這裏涉及到一個“鎖”的問題，如果有多個線程同時操作一個對象，如果沒有很好地保護該對象，會造成程序結果的不可預期（比如我們在每個線程的run方法中加入一個time.sleep(1)，並同時輸出線程名稱，則我們會發現，輸出會亂七八糟。因爲可能我們的一個print語句只打印出一半的字符，這個線程就被暫停，執行另一個去了，所以我們看到的結果很亂），這種現象叫做“線程不安全”

 

線程鎖：

於是，Threading模塊爲我們提供了一個類，Threading.Lock，鎖。我們創建一個該類對象，在線程函數執行前，“搶佔”該鎖，執行完成後，“釋放”該鎖，則我們確保了每次只有一個線程佔有該鎖。這時候對一個公共的對象進行操作，則不會發生線程不安全的現象了。

於是，我們把代碼更改如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

# coding : uft-8 __author__ = 'Phtih0n' import threading, time class MyThread(threading.Thread):     def __init__(self):         threading.Thread.__init__(self)     def run(self):         global n, lock         time.sleep(1)         if lock.acquire():             print n , self.name             n += 1             lock.release() if "__main__" == __name__:     n = 1     ThreadList = []     lock = threading.Lock()     for i in range(1, 200):         t = MyThread()         ThreadList.append(t)     for t in ThreadList:         t.start()     for t in ThreadList:         t.join()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 Thread-2 2 Thread-3 3 Thread-4 4 Thread-6 5 Thread-7 6 Thread-1 7 Thread-8 8 Thread-9 9 Thread-5   Process finished with exit code 0

　　

我們看到，我們先建立了一個threading.Lock類對象lock,在run方法裏，我們使用lock.acquire()獲得了這個鎖。此時，其他的線程就無法再獲得該鎖了，他們就會阻塞在“if lock.acquire()”這裏，直到鎖被另一個線程釋放：lock.release()。

所以，if語句中的內容就是一塊完整的代碼，不會再存在執行了一半就暫停去執行別的線程的情況。所以最後結果是整齊的。

就如同在java中，我們使用synchronized關鍵字修飾一個方法，目的一樣，讓某段代碼被一個線程執行時，不會打斷跳到另一個線程中。

這是多線程佔用一個公共對象時候的情況。如果多個線程要調用多個現象，而A線程調用A鎖佔用了A對象，B線程調用了B鎖佔用了B對象,A線程不能調用B對象，B線程不能調用A對象，於是一直等待。這就造成了線程“死鎖”。

Threading模塊中，也有一個類，RLock，稱之爲可重入鎖。該鎖對象內部維護着一個Lock和一個counter對象。counter對象記錄了acquire的次數，使得資源可以被多次require。最後，當所有RLock被release後，其他線程才能獲取資源。在同一個線程中，RLock.acquire可以被多次調用，利用該特性，可以解決部分死鎖問題。