并发编程-进~线程-03死锁递归锁和信号量

一丶同步和互斥的概念

【同步】：

  两个或两个以上的进程或线程在运行过程当中协同步调，按预约的前后次序运行。好比 A 任务的运行依赖于 B 任务产生的数据。

【互斥】：

  一个公共资源同一时刻只能被一个进程或线程使用，多个进程或线程不能同时使用公共资源。

锁只是锁住修改共享数据的部分，即部分串行，要想保证数据安全的根本原理在于让并发变成串行，join与互斥锁均可以实现，毫无疑问，互斥锁的部分串行效率要更高

二丶同步锁(互斥锁)的引用

把原来的并发执行变成串行，牺牲了执行效率保证了数据安全

这边的同步锁至关于互斥锁,为了安全修改数据,把整个修改数据的过程变成串行

from threading import Thread,Lock
import os,time
def work():
    global n
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.1)
    n=temp-1
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    n=100
    l=[]
    for i in range(100):
        p=Thread(target=work)
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()

    print(n)    #结果确定为0，

三丶互斥锁和join的区别

#不加锁:并发执行,速度快,数据不安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    global n
    print('%s is running' %current_thread().getName())
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1


if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    threads=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:0.5216062068939209 n:99
'''


#不加锁:未加锁部分并发执行,加锁部分串行执行,速度慢,数据安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    #未加锁的代码并发运行
    time.sleep(3)
    print('%s start to run' %current_thread().getName())
    global n
    #加锁的代码串行运行
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    threads=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:53.294203758239746 n:0
'''

#有的同窗可能有疑问:既然加锁会让运行变成串行,那么我在start以后当即使用join,就不用加锁了啊,也是串行的效果啊
#没错:在start以后马上使用jion,确定会将100个任务的执行变成串行,毫无疑问,最终n的结果也确定是0,是安全的,但问题是
#start后当即join:任务内的全部代码都是串行执行的,而加锁,只是加锁的部分即修改共享数据的部分是串行的
#单从保证数据安全方面,两者均可以实现,但很明显是加锁的效率更高.
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    time.sleep(3)
    print('%s start to run' %current_thread().getName())
    global n
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1


if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        t.start()
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 start to run
Thread-2 start to run
......
Thread-100 start to run
主:350.6937336921692 n:0 #耗时是多么的恐怖
'''
）

四丶死锁现象

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

from threading import Lock as Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
print(123)
mutexA.release()
mutexA.release()

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。

from threading import Thread,Lock,current_thread,RLock
import time
"""
Rlock能够被第一个抢到锁的人连续的acquire和release
每acquire一次锁身上的计数加1
每release一次锁身上的计数减1
只要锁的计数不为0 其余人都不能抢
"""
# mutexA = Lock()
# mutexB = Lock()
mutexA = mutexB = RLock()  # A B如今是同一把锁

class MyThread(Thread):
    def run(self):  # 建立线程自动触发run方法 run方法内调用func1 func2至关于也是自动触发
        self.func1()
        self.func2()

    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print('%s抢到了A锁'%self.name)  # self.name等价于current_thread().name
        mutexB.acquire()
        print('%s抢到了B锁'%self.name)
        mutexB.release()
        print('%s释放了B锁'%self.name)
        mutexA.release()
        print('%s释放了A锁'%self.name)

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('%s抢到了B锁'%self.name)
        time.sleep(1)
        mutexA.acquire()
        print('%s抢到了A锁' % self.name)
        mutexA.release()
        print('%s释放了A锁' % self.name)
        mutexB.release()
        print('%s释放了B锁' % self.name)

for i in range(10):
    t = MyThread()
    t.start()

# class Demo(object):
# #     pass
# #
# # obj1 = Demo()
# # obj2 = Demo()
# # print(id(obj1),id(obj2))
"""
只要类加括号实例化对象
不管传入的参数是否同样生成的对象确定不同
单例模式除外

本身千万不要轻易的处理锁的问题  
"""

五丶信号量

5.1什么是线程中的信号量

Semaphore管理一个内置的计数器，
每当调用acquire()时内置计数器-1；
调用release() 时内置计数器+1；
计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其余线程调用release()。

实例：(同时只有5个线程能够得到semaphore,便可以限制最大链接数为5)：

与进程池是彻底不一样的概念，进程池Pool(4)，最大只能产生4个进程，并且从头至尾都只是这四个进程，不会产生新的，而信号量是产生一堆线程/进程

# 信号量可能在不一样的领域中 对应不一样的知识点
"""
互斥锁:一个厕所(一个坑位)
信号量:公共厕所(多个坑位)
"""

from threading import Semaphore,Thread
import time
import random

n = 100

sm = Semaphore(5)  # 造了一个含有五个的坑位的公共厕所

def task(name):
    global n
    sm.acquire()
    print('%s占了一个坑位'%name)
    time.sleep(1)
    # time.sleep(random.randint(1,3))
    n = n - 1
    print(n)
    sm.release()

for i in range(40):
    t = Thread(target=task,args=(i,))
    t.start()