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python多執行緒程式設計(3): 使用互斥鎖同步執行緒

問題的提出

上一節的例子中,每個執行緒互相獨立,相互之間沒有任何關係。現在假設這樣一個例子:有一個全域性的計數num,每個執行緒獲取這個全域性的計數,根據num進行一些處理,然後將num加1。很容易寫出這樣的程式碼:

複製程式碼
# encoding: UTF-8import 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()
複製程式碼

但是執行結果是不正確的:

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

問題產生的原因就是沒有控制多個執行緒對同一資源的訪問,對資料造成破壞,使得執行緒執行的結果不可預期。這種現象稱為“執行緒不安全”。

互斥鎖同步

上面的例子引出了多執行緒程式設計的最常見問題:資料共享。當多個執行緒都修改某一個共享資料的時候,需要進行同步控制。

執行緒同步能夠保證多個執行緒安全訪問競爭資源,最簡單的同步機制是引入互斥鎖。互斥鎖為資源引入一個狀態:鎖定/非鎖定。某個執行緒要更改共享資料時,先將其鎖定,此時資源的狀態為“鎖定”,其他執行緒不能更改;直到該執行緒釋放資源,將資源的狀態變成“非鎖定”,其他的執行緒才能再次鎖定該資源。互斥鎖保證了每次只有一個執行緒進行寫入操作,從而保證了多執行緒情況下資料的正確性。

threading模組中定義了Lock類,可以方便的處理鎖定:

#建立鎖mutex = threading.Lock()
#
鎖定mutex.acquire([timeout])
#釋放mutex.release()

其中,鎖定方法acquire可以有一個超時時間的可選引數timeout。如果設定了timeout,則在超時後通過返回值可以判斷是否得到了鎖,從而可以進行一些其他的處理。

使用互斥鎖實現上面的例子的程式碼如下:

複製程式碼
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()
複製程式碼

執行結果:

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,加入互斥鎖後,執行結果與預期相符。

同步阻塞

當一個執行緒呼叫鎖的acquire()方法獲得鎖時,鎖就進入“locked”狀態。每次只有一個執行緒可以獲得鎖。如果此時另一個執行緒試圖獲得這個鎖,該執行緒就會變為“blocked”狀態,稱為“同步阻塞”(參見多執行緒的基本概念)。

直到擁有鎖的執行緒呼叫鎖的release()方法釋放鎖之後,鎖進入“unlocked”狀態。執行緒排程程式從處於同步阻塞狀態的執行緒中選擇一個來獲得鎖,並使得該執行緒進入執行(running)狀態。

互斥鎖最基本的內容就是這些,下一節將討論可重入鎖(RLock)和死鎖問題。