python多线程编程3: 使用互斥锁同步线程

问题的提出

上一节的例子中,每个线程互相独立,相互之间没有任何关系。现在假设这样一个例子:有一个全局的计数num,每个线程获取这个全局的计数,根据num进行一些处理,然后将num加1。很容易写出这样的代码:

# encoding: UTF-8
import 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()


但是运行结果是不正确的:


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


问题产生的原因就是没有控制多个线程对同一资源的访问,对数据造成破坏,使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。

互斥锁同步

上面的例子引出了多线程编程的最常见问题:数据共享。当多个线程都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([timeout])

#释放

mutex.release()

其中,锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout,则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁,从而可以进行一些其他的处理。

使用互斥锁实现上面的例子的代码如下:

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()


运行结果:


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,加入互斥锁后,运行结果与预期相符。

同步阻塞

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“同步阻塞”(参见多线程的基本概念)。

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。

互斥锁最基本的内容就是这些,下一节将讨论可重入锁(RLock)和死锁问题。


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