以python为例来理解多线程中的同步锁&死锁&递归锁

Myth丶恋晨 2024-04-17 18:33 59阅读 0赞

### 目录 ###

*  同步锁
 *  死锁
 *  递归锁

# 同步锁 #

首先，我们先了解在使用多线程的时候，什么情况下需要加锁？  
**那是因为在不同的线程，我们可能会需要对同一个变量进行修改，这个时候就会出现资源抢占的问题，比如在线程A中，对变量X的修改还未执行完毕时，这个时候线程B也要对X进行修改，此时线程B就会把X抢占过来，那么线程A中对X的修改就会被中断，导致修改不成功。**  
比如，我们下面这个例子，初设化n=0，我们启动10个线程，每个线程都对n进行1000000次+1的操作，那么预期的结果n应该等于10000000

from threading import Thread
    
    
    def add_n():
        global n
        for i in range(1000000):
            n += 1
    
    # 开始添加线程
    threads = []
    # target：函数，args：函数的参数，以元组形式
    for i in range(10):
        threads.append(Thread(target=add_n))
    
    n = 0
    
    for t in threads:
        # 设置为守护线程：主线程运行完毕之后，子线程仍然继续运行
        t.setDaemon(True)
        t.start()  # 所有子线程同时启动
    # 等待所有子线程运行完毕之后，再运行主程序
    for t in threads:
        t.join()
        
    print("n = ", n)

**但是，可以看到，结果并不是1000000，这就是多线程资源抢占造成的后果**

n =  3434881

那么问题来了，如何解决呢？这个时候就需要用到同步锁了，在对n进行+1时，加上一把同步锁，等操作完成后再释放锁，这样就保证在加锁期间，只有一个线程在执行n+=1操作，其他线程只能等待锁的释放之后才能执行该操作。

from threading import Thread, Lock
    
    lock = Lock()
    
    def add_n():
        global n
        for i in range(1000000):
            lock.acquire()  # 
            n += 1
            lock.release()
    
    # 开始添加线程
    threads = []
    # target：函数，args：函数的参数，以元组形式
    for i in range(10):
        threads.append(Thread(target=add_n))
    
    n = 0
    
    for t in threads:
        # 设置为守护线程：主线程运行完毕之后，子线程仍然继续运行
        t.setDaemon(True)
        t.start()  # 所有子线程同时启动
    # 等待所有子线程运行完毕之后，再运行主程序
    for t in threads:
        t.join()
        
    print("n = ", n)

这个时候，加上同步锁之后，得到的n就如我们预期一样了。

n =  10000000

# 死锁 #

在给多线程加锁的时候，需要特别注意一点就是防止出现死锁。  
在下面的例子中，就出现了死锁的情况，我们来分析一下为什么出现了死锁？

1.  A拿了一个苹果，并把苹果锁住了；
2.  B拿了一个香蕉，并把香蕉锁住了；
3.  A现在想再拿个香蕉，但必须得等待B释放这个香蕉；
4.  B同时想要再拿个苹果，这时候它也得等待A释放苹果；
5.  这样就是陷入了僵局，出现了死锁。

from threading import Thread, Lock
    import time
    
    lock_apple = Lock()
    lock_banana = Lock()
    
    def fun1():
    
        lock_apple.acquire()  # 如果锁被占用,则阻塞在这里,等待锁的释放
    
        print ("线程 %s , 想拿: %s--%s" %(t.name, "苹果",time.ctime()))
    
        lock_banana.acquire()
        print ("线程 %s , 想拿: %s--%s" %(t.name, "香蕉",time.ctime()))
        lock_banana.release()
        lock_apple.release()
    
    
    def fun2():
    
        lock_banana.acquire()
        print ("线程 %s , 想拿: %s--%s" %(t.name, "香蕉",time.ctime()))
        time.sleep(0.1)
    
        lock_apple.acquire()
        print ("线程 %s , 想拿: %s--%s" %(t.name, "苹果",time.ctime()))
        lock_apple.release()
    
        lock_banana.release()
    
    def run():
        fun1()
        fun2()
    
    # 开始添加线程
    threads = []
    # target：函数，args：函数的参数，以元组形式
    for i in range(10):
        threads.append(Thread(target=run))
    
    for t in threads:
        # 设置为守护线程：主线程运行完毕之后，子线程仍然继续运行
        t.setDaemon(True)
        t.start()  # 所有子线程同时启动
    for t in threads:
        t.join()

**程序会一直卡在这里不动了**

线程 Thread-1 , 想拿: 苹果--Wed Aug 28 12:19:40 2019
    线程 Thread-1 , 想拿: 香蕉--Wed Aug 28 12:19:40 2019
    线程 Thread-2 , 想拿: 香蕉--Wed Aug 28 12:19:40 2019
    线程 Thread-2 , 想拿: 苹果--Wed Aug 28 12:19:40 2019

# 递归锁 #

解决死锁，就需要用到递归锁了。RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次acquire。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。

from threading import Thread, RLock
    import time
    
    lock = RLock()
    
    def fun1():
    
        lock.acquire()  # 如果锁被占用,则阻塞在这里,等待锁的释放
    
        print ("线程 %s , 想拿: %s--%s" %(t.name, "苹果",time.ctime()))
    
        lock.acquire()
        print ("线程 %s , 想拿: %s--%s" %(t.name, "香蕉",time.ctime()))
        lock.release()
        lock.release()
    
    
    def fun2():
    
        lock.acquire()
        print ("线程 %s , 想拿: %s--%s" %(t.name, "香蕉",time.ctime()))
        time.sleep(0.1)
    
        lock.acquire()
        print ("线程 %s , 想拿: %s--%s" %(t.name, "苹果",time.ctime()))
        lock.release()
    
        lock.release()
    
    def run():
        fun1()
        fun2()
    
    # 开始添加线程
    threads = []
    # target：函数，args：函数的参数，以元组形式
    for i in range(10):
        threads.append(Thread(target=run))
    
    for t in threads:
        # 设置为守护线程：主线程运行完毕之后，子线程仍然继续运行
        t.setDaemon(True)
        t.start()  # 所有子线程同时启动
    for t in threads:
        t.join()

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