python大部分框架都帮咱们封装好 锁了,因此咱们就简单研究下python
锁一般被用来实现对共享资源的同步访问。为每个共享资源建立一个Lock对象,当你须要访问该资源时,调用acquire方法来获取锁对象(若是其它线程已经得到了该锁,则当前线程需等待其被释放),待资源访问完后,再调用release方法释放锁:并发
import threading R=threading.Lock() R.acquire() ''' 对公共数据的操做 ''' R.release()
GIL VS Lock框架
机智的同窗可能会问到这个问题,就是既然你以前说过了,Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了,为何这里还须要lock? ui
首先咱们须要达成共识:锁的目的是为了保护共享的数据,同一时间只能有一个线程来修改共享的数据线程
而后,咱们能够得出结论:保护不一样的数据就应该加不一样的锁。对象
最后,问题就很明朗了,GIL 与Lock是两把锁,保护的数据不同,前者是解释器级别的(固然保护的就是解释器级别的数据,好比垃圾回收的数据),后者是保护用户本身开发的应用程序的数据,很明显GIL不负责这件事,只能用户自定义加锁处理,即Lock 递归
详细的:进程
由于Python解释器帮你自动按期进行内存回收,你能够理解为python解释器里有一个独立的线程,每过一段时间它起wake up作一次全局轮询看看哪些内存数据是能够被清空的,此时你本身的程序 里的线程和 py解释器本身的线程是并发运行的,假设你的线程删除了一个变量,py解释器的垃圾回收线程在清空这个变量的过程当中的clearing时刻,可能一个其它线程正好又从新给这个还没来及得清空的内存空间赋值了,结果就有可能新赋值的数据被删除了,为了解决相似的问题,python解释器简单粗暴的加了锁,即当一个线程运行时,其它人都不能动,这样就解决了上述的问题, 这能够说是Python早期版本的遗留问题。 内存
###########################资源
进程也有死锁与递归锁,在进程那里忘记说了,放到这里一切说了额
所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程当中,因争夺资源而形成的一种互相等待的现象,若无外力做用,它们都将没法推动下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程,以下就是死锁
from threading import Thread,Lock import time mutexA=Lock() mutexB=Lock() class MyThread(Thread): def run(self): self.func1() self.func2() def func1(self): mutexA.acquire() print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name) mutexB.acquire() print('\033[42m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name) mutexB.release() mutexA.release() def func2(self): mutexB.acquire() print('\033[43m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name) time.sleep(2) mutexA.acquire() print('\033[44m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name) mutexA.release() mutexB.release() if __name__ == '__main__': for i in range(10): t=MyThread() t.start() ''' Thread-1 拿到A锁 Thread-1 拿到B锁 Thread-1 拿到B锁 Thread-2 拿到A锁 而后就卡住,死锁了 '''
解决方法,递归锁,在Python中为了支持在同一线程中屡次请求同一资源,python提供了可重入锁RLock。
这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,从而使得资源能够被屡次require。直到一个线程全部的acquire都被release,其余的线程才能得到资源。上面的例子若是使用RLock代替Lock,则不会发生死锁:
mutexA=mutexB=threading.RLock() #一个线程拿到锁,counter加1,该线程内又碰到加锁的状况,则counter继续加1,这期间全部其余线程都只能等待,等待该线程释放全部锁,即counter递减到0为止###########总结来讲 就我 甲 拿着A锁 等 B 锁, 乙 拿着B锁等A锁 谁都不放,就卡死了