Python多线程编程——资源共享

电玩女神 2023-02-26 13:29 14阅读 0赞

转载来源：[https://github.com/jackfrued/Python-100-Days/blob/master/Day01-15%2F13.%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E5%92%8C%E7%BA%BF%E7%A8%8B.md][https_github.com_jackfrued_Python-100-Days_blob_master_Day01-15_2F13._E8_BF_9B_E7_A8_8B_E5_92_8C_E7_BA_BF_E7_A8_8B.md]

### 问题描述： ###

因为多个线程可以共享进程的内存空间，因此要实现多个线程间的通信相对简单，大家能想到的最直接的办法就是设置一个全局变量，多个线程共享这个全局变量即可。但是当多个线程共享同一个变量（我们通常称之为“资源”）的时候，很有可能产生不可控的结果从而导致程序失效甚至崩溃。如果一个资源被多个线程竞争使用，那么我们通常称之为“临界资源”，对“临界资源”的访问需要加上保护，否则资源会处于“混乱”的状态。下面的例子演示了100个线程向同一个银行账户转账（转入1元钱）的场景，在这个例子中，银行账户就是一个临界资源，在没有保护的情况下我们很有可能会得到错误的结果：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # -*- coding: utf-8 -*-
    from time import sleep, time
    from threading import Thread
    
    
    class Account(object):
    
        def __init__(self):
            self._balance = 0
    
        def deposit(self, money):
            # 计算存款后的余额
            new_balance = self._balance + money
            # 模拟受理存款业务需要0.01秒的时间
            sleep(0.01)
            # 修改账户余额
            self._balance = new_balance
    
        @property
        def balance(self):
            return self._balance
    
    
    class AddMoneyThread(Thread):
    
        def __init__(self, account, money):
            super().__init__()
            self._account = account
            self._money = money
    
        def run(self):
            self._account.deposit(self._money)
    
    
    def main():
        account = Account()
        threads = []
    
        start = time()
        # 创建100个存款的线程向同一个账户中存钱
        for _ in range(5):
            t = AddMoneyThread(account, 1)
            threads.append(t)
            t.start()
        # 等所有存款的线程都执行完毕
        for t in threads:
            t.join()
        end = time()
        print('账户余额为: ￥%d元，花费的时间为%.3f' % (account.balance, end - start))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    
    # 账户余额为: ￥1元，花费的时间为0.012

### 解决办法： ###

运行上面的程序，结果让人大跌眼镜，100个线程分别向账户中转入1元钱，结果居然远远小于100元。之所以出现这种情况是因为我们没有对银行账户这个“临界资源”加以保护，多个线程同时向账户中存钱时，会一起执行到new\_balance = self.\_balance + money这行代码，多个线程得到的账户余额都是初始状态下的0，所以都是0上面做了+1的操作，因此得到了错误的结果。在这种情况下，“锁”就可以派上用场了。我们可以通过“锁”来保护“临界资源”，只有获得“锁”的线程才能访问“临界资源”，而其他没有得到“锁”的线程只能被阻塞起来，直到获得“锁”的线程释放了“锁”，其他线程才有机会获得“锁”，进而访问被保护的“临界资源”。下面的代码演示了如何使用“锁”来保护对银行账户的操作，从而获得正确的结果。示例：

# -*- coding: utf-8 -*-
    from time import sleep, time
    from threading import Thread, Lock
    
    
    class Account(object):
    
        def __init__(self):
            self._balance = 0
            self._lock = Lock()
    
        def deposit(self, money):
            # 先获取锁才能执行后续的代码
            self._lock.acquire()
            try:
                # 计算存款后的余额
                new_balance = self._balance + money
                # 模拟受理存款业务需要0.01秒的时间
                sleep(0.01)
                # 修改账户余额
                self._balance = new_balance
            finally:
                # 在finally中执行释放锁的操作保证正常异常锁都能释放
                self._lock.release()
    
        @property
        def balance(self):
            return self._balance
    
    
    class AddMoneyThread(Thread):
        def __init__(self, account, money):
            super().__init__()
            self._account = account
            self._money = money
    
        def run(self):
            self._account.deposit(self._money)
    
    
    def main():
        account = Account()
        threads = []
    
        start = time()
        # 创建100个存款的线程向同一个账户中存钱
        for _ in range(5):
            t = AddMoneyThread(account, 1)
            threads.append(t)
            t.start()
        # 等所有存款的线程都执行完毕
        for t in threads:
            t.join()
        end = time()
        print('账户余额为: ￥%d元，花费的时间为%.3f' % (account.balance, end - start))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    
    # 账户余额为: ￥5元，花费的时间为0.055

--------------------

### 讨论（非转载）： ###

*  对于原作者的解决方法：`通过“锁”来保护“临界资源”`，对于一般的操作是个不错的方法，即：  
    在同一个线程里面对“临街资源”的访问和修改必须要在一个“锁”之内完成，这样可以保证线程对“临街资源”的修改对其他线程产生影响。
 *  `但是当对“临街资源”的访问和修改过程是一个比较耗时的操作的时候，即占了该线程所耗时间的绝大部分的时候，则会严重削弱多线程所带来的执行效率的提升`，如：

# -*- coding: utf-8 -*-
    from time import sleep, time
    from threading import Thread, Lock
    
    
    class Account(object):
    
        def __init__(self):
            self._balance = 0
            self._lock = Lock()
    
        def deposit(self, money):
            # 先获取锁才能执行后续的代码
            self._lock.acquire()
            try:
                # 计算存款后的余额
                new_balance = self._balance + money
                # 模拟受理存款业务需要2秒的时间
                sleep(2)
                # 修改账户余额
                self._balance = new_balance
            finally:
                # 在finally中执行释放锁的操作保证正常异常锁都能释放
                self._lock.release()
    
        @property
        def balance(self):
            return self._balance
    
    
    class AddMoneyThread(Thread):
        def __init__(self, account, money):
            super().__init__()
            self._account = account
            self._money = money
    
        def run(self):
            self._account.deposit(self._money)
    
    
    def main():
        account = Account()
        threads = []
    
        start = time()
        # 创建100个存款的线程向同一个账户中存钱
        for _ in range(5):
            t = AddMoneyThread(account, 1)
            threads.append(t)
            t.start()
        # 等所有存款的线程都执行完毕
        for t in threads:
            t.join()
        end = time()
        print('账户余额为: ￥%d元，花费的时间为%.3f' % (account.balance, end - start))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    
    # 账户余额为: ￥5元，花费的时间为10.004

`在该例子中，线程“锁”内部的操作耗费了大量的时间（即：sleep(2)），多线程对执行效率的提升效果非常小。`

# -*- coding: utf-8 -*-
    from time import sleep, time
    from threading import Thread, Lock
    
    
    class Account(object):
    
        def __init__(self):
            self._balance = 0
            self._lock = Lock()
    
        def deposit(self, money):
            sleep(2)
            # 先获取锁才能执行后续的代码
            self._lock.acquire()
            try:
                # 计算存款后的余额
                new_balance = self._balance + money
                # 模拟受理存款业务需要0.01秒的时间
                sleep(0.01)
                # 修改账户余额
                self._balance = new_balance
            finally:
                # 在finally中执行释放锁的操作保证正常异常锁都能释放
                self._lock.release()
    
        @property
        def balance(self):
            return self._balance
    
    
    class AddMoneyThread(Thread):
        def __init__(self, account, money):
            super().__init__()
            self._account = account
            self._money = money
    
        def run(self):
            self._account.deposit(self._money)
    
    
    def main():
        account = Account()
        threads = []
    
        start = time()
        # 创建100个存款的线程向同一个账户中存钱
        for _ in range(5):
            t = AddMoneyThread(account, 1)
            threads.append(t)
            t.start()
        # 等所有存款的线程都执行完毕
        for t in threads:
            t.join()
        end = time()
        print('账户余额为: ￥%d元，花费的时间为%.3f' % (account.balance, end - start))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    
    # 账户余额为: ￥5元，花费的时间为2.056

`但是，当线程中“锁”外面的操作远耗时（sleep(2)）大于“锁”内部的操作（sleep(0.01)）的时候，多线程对执行效率的提升效果非常明显。`

[https_github.com_jackfrued_Python-100-Days_blob_master_Day01-15_2F13._E8_BF_9B_E7_A8_8B_E5_92_8C_E7_BA_BF_E7_A8_8B.md]: https://github.com/jackfrued/Python-100-Days/blob/master/Day01-15%2F13.%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E5%92%8C%E7%BA%BF%E7%A8%8B.md