Python并发编程—同步互斥

同步互斥

线程间通信方法

1.通信方法:线程间使用全局变量进行通信

2.共享资源争夺

  • 共享资源:多个进程或者线程都可以操作的资源称为共享资源。对共享资源的操作代码段称为临界区。
  • 影响 : 对共享资源的无序操作可能会带来数据的混乱,或者操作错误。此时往往需要同步互斥机制协调操作顺序。

3.同步互斥机制

同步 : 同步是一种协作关系,为完成操作,多进程或者线程间形成一种协调,按照必要的步骤有序执行操作。

互斥 : 互斥是一种制约关系,当一个进程或者线程占有资源时会进行加锁处理,此时其他进程线程就无法操作该资源,直到解锁后才能操作。

线程同步互斥方法

线程Event

from threading import Event

e = Event() 创建线程event对象

e.wait([timeout]) 阻塞等待e被set

e.set() 设置e,使wait结束阻塞

e.clear() 使e回到未被设置状态

e.is_set() 查看当前e是否被设置

 1 from threading import Thread,Event
 2
 3 s = None  # 用于通信
 4 e = Event() # 创建event对象
 5
 6 def 杨子荣():
 7   print("杨子荣前来拜山头")
 8   global s
 9   s = "天王盖地虎"
10   e.set()  # 对e设置
11
12 t = Thread(target=杨子荣)
13 t.start()
14
15 print("说对口令就是自己人")
16 e.wait()  # 阻塞等待口令说出
17 if s == ‘天王盖地虎‘:
18   print("宝塔镇河妖")
19   print("确认过眼神,你是对的人")
20 else:
21   print("打死他...")
22
23
24 t.join()

线程互斥方法演示

线程锁 Lock

from threading import Lock

lock = Lock() 创建锁对象

lock.acquire() 上锁 如果lock已经上锁再调用会阻塞

lock.release() 解锁

with lock: 上锁

...

...

with代码块结束自动解锁

 1 from threading import Thread,Lock
 2
 3 a = b = 0
 4 lock = Lock() # 定义锁
 5
 6 def value():
 7   while True:
 8     lock.acquire()  # 上锁
 9     if a != b:
10       print("a = %d,b = %d"%(a,b))
11     lock.release() # 解锁
12
13 t = Thread(target = value)
14 t.start()
15
16 while True:
17   with lock:
18     a += 1
19     b += 1
20
21 t.join()

线程lock锁演示

死锁及其处理

1.定义:死锁是指两个或两个以上的线程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁。

2.死锁产生条件

  • 死锁发生的必要条件
  • 互斥条件:指线程对所分配到的资源进行排它性使用,即在一段时间内某资源只由一个进程占用。如果此时还有其它进程请求资源,则请求者只能等待,直至占有资源的进程用毕释放。
  • 请求和保持条件:指线程已经保持至少一个资源,但又提出了新的资源请求,而该资源已被其它进程占有,此时请求线程阻塞,但又对自己已获得的其它资源保持不放。
  • 不剥夺条件:指线程已获得的资源,在未使用完之前,不能被剥夺,只能在使用完时由自己释放,通常CPU内存资源是可以被系统强行调配剥夺的。
  • 环路等待条件:指在发生死锁时,必然存在一个线程——资源的环形链,即进程集合{T0,T1,T2,···,Tn}中的T0正在等待一个T1占用的资源;T1正在等待T2占用的资源,……,Tn正在等待已被T0占用的资源。

3.死锁的产生原因

简单来说造成死锁的原因可以概括成三句话:

  • 当前线程拥有其他线程需要的资源
  • 当前线程等待其他线程已拥有的资源
  • 都不放弃自己拥有的资源

4.如何避免死锁

死锁是我们非常不愿意看到的一种现象,我们要尽可能避免死锁的情况发生。通过设置某些限制条件,去破坏产生死锁的四个必要条件中的一个或者几个,来预防发生死锁。预防死锁是一种较易实现的方法。但是由于所施加的限制条件往往太严格,可能会导致系统资源利用率。

 1 import time
 2 import threading
 3
 4 # 交易类
 5 class Account:
 6   def __init__(self,_id,balance,lock):
 7     self.id = _id # 用户
 8     self.balance = balance # 存款
 9     self.lock = lock # 锁
10
11   # 取钱
12   def withdraw(self,amount):
13     self.balance -= amount
14
15   # 存钱
16   def deposit(self,amount):
17     self.balance += amount
18
19   # 查看余额
20   def get_balance(self):
21     return self.balance
22
23 # 创建账户
24 Tom = Account(‘Tom‘,5000,threading.Lock())
25 Alex = Account(‘Alex‘,8000,threading.Lock())
26
27 # 转账函数
28 def  transfer(from_,to,amount):
29   if from_.lock.acquire():  #锁自己账户
30     from_.withdraw(amount) # 自己账户减少
31     time.sleep(0.5)
32     if to.lock.acquire(): # 对方账户上锁
33       to.deposit(amount)
34       to.lock.release()  # 对方账户解锁
35     from_.lock.release() # 自己账户解锁
36   print("%s 给 %s转账完成"%(from_.id,to.id))
37
38 t1 = threading.Thread(target = transfer,
39                        args=(Tom,Alex,2000))
40 t2 = threading.Thread(target = transfer,
41                        args=(Alex,Tom,2000))
42 t1.start()
43 t2.start()
44 t1.join()
45 t2.join()

线程死锁演示

原文地址:https://www.cnblogs.com/maplethefox/p/10989243.html

时间: 2024-08-29 09:29:52

Python并发编程—同步互斥的相关文章

Python并发编程03/僵尸孤儿进程,互斥锁,进程之间的通信

目录 Python并发编程03/僵尸孤儿进程,互斥锁,进程之间的通信 1.昨日回顾 2.僵尸进程和孤儿进程 2.1僵尸进程 2.2孤儿进程 2.3僵尸进程如何解决? 3.互斥锁,锁 3.1互斥锁的应用 3.2Lock与join的区别 4.进程之间的通信 进程在内存级别是隔离的 4.1基于文件通信 (抢票系统) 4.2基于队列通信 Python并发编程03/僵尸孤儿进程,互斥锁,进程之间的通信 1.昨日回顾 1.创建进程的两种方式: 函数, 类. 2.pid: os.getpid() os.get

python-学习-python并发编程之多进程与多线程

一 multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了multiprocessing.    multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似.  multiprocessing模块的功能众多:支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,

Python并发编程实例教程

有关Python中的并发编程实例,主要是对Threading模块的应用,文中自定义了一个Threading类库. 一.简介 我们将一个正在运行的程序称为进程.每个进程都有它自己的系统状态,包含内存状态.打开文件列表.追踪指令执行情况的程序指针以及一个保存局部变量的调用栈.通常情况下,一个进程依照一个单序列控制流顺序执行,这个控制流被称为该进程的主线程.在任何给定的时刻,一个程序只做一件事情. 一个程序可以通过Python库函数中的os或subprocess模块创建新进程(例如os.fork()或

python并发编程&多线程(二)

前导理论知识见:python并发编程&多线程(一) 一 threading模块介绍 multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口,二者在使用层面,有很大的相似性 官网链接:https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#(装B模式加载中…………) 二 开启线程的两种方式  方式一  方式二 三 在一个进程下开启多个线程与在一个进程下开启多个子进程的区别  1 谁的开启速度快  2 瞅

Python并发编程系列之多线程

1引言 2 创建线程 2.1 函数的方式创建线程 2.2 类的方式创建线程 3 Thread类的常用属性和方法 3.1 守护线程:Deamon 3.2 join()方法 4 线程间的同步机制 4.1 互斥锁:Lock 4.2 递归锁:RLock 4.3 Condition 4.4 信号量:Semaphore 4.5 事件:Event 4.6 定时器:Timer 5 线程间的通行 5.1队列:Queue 6 线程池 7 总结 1 引言 上一篇博文详细总结了Python进程的用法,这一篇博文来所以说

Python并发编程之进程2

引言 本篇介绍Python并发编程下的进程,先介绍进程的相关知识,然后对python中multiprocessing模块进行介绍(Process.Pipe.Queue以及 Lock). 进程(process) 在面向线程设计的系统(如当代多数操作系统.Linux 2.6及更新的版本)中,进程本身不是基本运行单位,而是线程的容器. 进程拥有自己独立的内存空间,所属线程可以访问进程的空间. 程序本身只是指令.数据及其组织形式的描述,进程才是程序的真正运行实例. 例如,我们在PyCharm开发环境中写

python并发编程之多进程

python并发编程之多进程 一.什么是进程 进程:正在进行的一个过程或者一个任务,执行任务的是CPU. 原理:单核加多道技术 二.进程与程序的区别 进程是指程序的运行过程 需要强调的是:同一个程序执行两次是两个进程,比如打开暴风影音,虽然都是同一个软件,但是一个可以播放苍井空,另一个可以播放武藤兰. 三.并发与并行 无论是并行还是并发,在用户看来都是'同时'运行的,不管是进程还是线程,都只是一个任务而已,真是干活的是cpu,cpu来做这些任务,而一个cpu同一时刻只能执行一个任务. (1)并发

Python并发编程05/ 死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池

目录 Python并发编程05/ 死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池 1.昨日回顾 2.死锁现象与递归锁 2.1死锁现象 2.2递归锁 3.信号量 4.GIL全局解释器锁 4.1背景 4.2为什么加锁 5.GIL与Lock锁的区别 6.验证计算密集型IO密集型的效率 6.1 IO密集型 6.2 计算密集型 7.多线程实现socket通信 7.1服务端 7.2客户端 8.进程池,线程池 Python并发编程05/ 死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池 1.昨日回顾 #生产者消

Python并发编程04/多线程

目录 Python并发编程04/多线程 1.生产消费者模型 2.线程的理论知识 2.1什么是线程 2.2线程vs进程 2.3线程的应用 3.开启进程的两种方式 3.1第一种方式 3.2第一种方式 4.线程vs进程的代码对比 4.1开启速度对比 4.2对比pid 4.3同一个进程内线程共享内部数据 5.线程的其他方法 6.join与守护线程 6.1join 6.2守护线程 7.互斥锁 Python并发编程04/多线程 1.生产消费者模型 #编程思想,模型,设计模式,理论等等,都是交给你一种编程的方