29.python 線程互斥鎖Lock

2020 年 3 月 12 日
筆記

在前一篇文章 python線程創建和傳參 中我們介紹了關於python線程的一些簡單函數使用和線程的參數傳遞，使用多線程可以同時執行多個任務，提高開發效率，但是在實際開發中往往我們會碰到線程同步問題，假如有這樣一個場景：對全局變量累加1000000次，為了提高效率，我們可以使用多線程完成，示例代碼如下：

# !usr/bin/env python  # -*- coding:utf-8 _*-  """  @Author:何以解憂  @Blog(個人博客地址): shuopython.com  @WeChat Official Account(微信公眾號)：猿說python  @Github:www.github.com    @File:python_thread_lock.py  @Time:2019/10/17 21:22     @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！  """  # 導入線程threading模塊  import threading     # 聲明全局變量  g_num = 0     def my_thread1():         # 聲明全局變量      global g_num      # 循環 1000000 次，每次累計加 1      for i in range(0,1000000):          g_num = g_num + 1     def my_thread2():         # 聲明全局變量      global g_num      # 循環 1000000 次，每次累計加 1      for i in range(0,1000000):          g_num = g_num + 1     def main(i):         # 聲明全局變量      global g_num      # 初始化全局變量，初始值為 0      g_num = 0      # 創建兩個線程，對全局變量進行累計加 1      t1 = threading.Thread(target=my_thread1)      t2 = threading.Thread(target=my_thread2)         # 啟動線程      t1.start()      t2.start()      # 阻塞函數，等待線程結束      t1.join()      t2.join()      # 獲取全局變量的值      print("第%d次計算結果：%d "% (i,g_num))     if __name__ == "__main__":         # 循環4次，調用main函數，計算全局變量的值      for i in range(1,5):          main(i)

輸出結果：

第1次計算結果：1262996  第2次計算結果：1661455  第3次計算結果：1300211  第4次計算結果：1563699

what ? 這是什麼操作？？看着代碼好像也沒問題，兩個線程，各自累加1000000次，不應該輸出是2000000次嗎？而且調用了4次main函數，每次輸出的結果還不同！！

一.線程共享全局變量

分析下上面的代碼：兩個線程共享全局變量並執行for循環1000000，每次自動加1，我們都知道兩個線程都是同時在運行，也就是說兩個線程同時在執行 g_num = g_num + 1 操作, 經過我們冷靜分析一波，貌似結果還是應該等於2000000，對不對？

首先，我們將上面全局變量自動加 1 的代碼分為兩步：

第一步：g_num + 1  第二步：將 g_num + 1 的結果賦值給 g_num

由此可見，執行一個完整的自動加1過程需要兩步，然而線程卻是在同時運行，誰也不能保證線程1的第一步和第二步執行完成之後才執行線程2的第一步和第二步，執行的過程充滿隨機性，這就是導致每次計算結果不同的原因所在！

舉個簡單的例子：

假如當前 g_num 值是100，當線程1執行第一步時，cpu通過計算獲得結果101，並準備把計算的結果101賦值給g_num，然後再傳值的過程中，線程2突然開始執行了並且執行了第一步，此時g_num的值仍未100，101還在傳遞的過程中，還沒成功賦值，線程2獲得計算結果101，並準備傳遞給g_num,經過一來一去這麼一折騰，分明做了兩次加 1 操作，g_num結果卻是101，誤差就由此產生，往往循環次數越多，產生的誤差就越大。

二.線程互斥鎖

為了避免上述問題，我們可以利用線程互斥鎖解決這個問題。那麼互斥鎖到底是個什麼原理呢？互斥鎖就好比排隊上廁所，一個坑位只能蹲一個人，只有佔用坑位的人完事了，另外一個人才能上！

1.創建互斥鎖

導入線程模塊，通過 threading.Lock() 創建互斥鎖.

# 導入線程threading模塊  import threading     # 創建互斥鎖  mutex = threading.Lock()

2.鎖定資源/解鎖資源

acquire() — 鎖定資源，此時資源是鎖定狀態，其他線程無法修改鎖定的資源，直到等待鎖定的資源釋放之後才能操作；

release() — 釋放資源，也稱為解鎖操作，對鎖定的資源解鎖，解鎖之後其他線程可以對資源正常操作;

以上面的代碼為列子：想得到正確的結果，可以直接利用互斥鎖在全局變量加1 之前鎖定資源，然後在計算完成之後釋放資源，這樣就是一個完整的計算過程，至於應該是哪個線程先執行，無所謂，先到先得，憑本事說話….演示代碼如下：

# !usr/bin/env python  # -*- coding:utf-8 _*-  """  @Author:何以解憂  @Blog(個人博客地址): shuopython.com  @WeChat Official Account(微信公眾號)：猿說python  @Github:www.github.com    @File:python_thread_lock.py  @Time:2019/10/18 21:22     @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！  """  # 導入線程threading模塊  import threading     # 聲明全局變量  g_num = 0  # 創建互斥鎖  mutex = threading.Lock()     def my_thread1():         # 聲明全局變量      global g_num      # 循環 1000000 次，每次累計加 1      for i in range(0,1000000):          # 鎖定資源          mutex.acquire()          g_num = g_num + 1          # 解鎖資源          mutex.release()     def my_thread2():         # 聲明全局變量      global g_num      # 循環 1000000 次，每次累計加 1      for i in range(0,1000000):          # 鎖定資源          mutex.acquire()          g_num = g_num + 1          # 解鎖資源          mutex.release()     def main(i):         # 聲明全局變量      global g_num      # 初始化全局變量，初始值為 0      g_num = 0      # 創建兩個線程，對全局變量進行累計加 1      t1 = threading.Thread(target=my_thread1)      t2 = threading.Thread(target=my_thread2)         # 啟動線程      t1.start()      t2.start()      # 阻塞函數，等待線程結束      t1.join()      t2.join()      # 獲取全局變量的值      print("第%d次計算結果：%d "% (i,g_num))     if __name__ == "__main__":         # 循環4次，調用main函數，計算全局變量的值      for i in range(1,5):          main(i)

輸出結果：

第1次計算結果：2000000  第2次計算結果：2000000  第3次計算結果：2000000  第4次計算結果：2000000

由此可見，全局變量計算加上互斥鎖之後，不論執行多少次，計算結果都相同。注意：互斥鎖一旦鎖定之後要記得解鎖，否則資源會一直處於鎖定狀態；

三.線程死鎖

1.單個互斥鎖的死鎖：acquire()/release() 是成對出現的，互斥鎖對資源鎖定之後就一定要解鎖，否則資源會一直處於鎖定狀態，其他線程無法修改；就好比上面的代碼，任何一個線程沒有釋放資源release()，程序就會一直處於阻塞狀態(在等待資源被釋放)，不信你可以試一試~

2.多個互斥鎖的死鎖：在同時操作多個互斥鎖的時候一定要格外小心，因為一不小心就容易進入死循環，假如有這樣一個場景：boss讓程序員一實現功能一的開發，讓程序員二實現功能二的開發，功能開發完成之後一起整合代碼！

# 導入線程threading模塊  import threading  # 導入線程time模塊  import time        # 創建互斥鎖  mutex_one = threading.Lock()  mutex_two = threading.Lock()     def programmer_thread1():         mutex_one.acquire()      print("我是程序員1，module1開發正式開始，誰也別動我的代碼")      time.sleep(2)         # 此時會堵塞，因為這個mutex_two已經被線程programmer_thread2搶先上鎖了,等待解鎖      mutex_two.acquire()      print("等待程序員2通知我合併代碼")      mutex_two.release()         mutex_one.release()     def programmer_thread2():      mutex_two.acquire()      print("我是程序員2，module2開發正式開始，誰也別動我的代碼")      time.sleep(2)         # 此時會堵塞，因為這個mutex_one已經被線程programmer_thread1搶先上鎖了,等待解鎖      mutex_one.acquire()      print("等待程序員1通知我合併代碼")      mutex_one.release()         mutex_two.release()     def main():         t1 = threading.Thread(target=programmer_thread1)      t2 = threading.Thread(target=programmer_thread2)         # 啟動線程      t1.start()      t2.start()      # 阻塞函數，等待線程結束      t1.join()      t2.join()      # 整合代碼結束      print("整合代碼結束 ")     if __name__ == "__main__":         main()

輸出結果：

我是程序員1，module1開發正式開始，誰也別動我的代碼  我是程序員2，module2開發正式開始，誰也別動我的代碼

分析下上面代碼：程序員1在等程序員2通知，程序員2在等程序員1通知，兩個線程都陷入阻塞中，因為兩個線程都在等待對方解鎖，這就是死鎖！所以在開發中對於死鎖的問題還是需要多多注意！

四.重點總結

1.線程與線程之間共享全局變量需要設置互斥鎖；

2.注意在互斥鎖操作中 acquire()/release() 成對出現,避免造成死鎖；