互斥鎖解決 Python 中多線程共享全局變量的問(wèn)題(推薦)

更新時(shí)間：2020年09月28日 08:38:07 作者：編程的朝圣之路

這篇文章主要介紹了互斥鎖解決 Python 中多線程共享全局變量的問(wèn)題,本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下

一、同步概念

同步就是協(xié)同步調(diào)，按預(yù)定的先后次序進(jìn)行運(yùn)行。如:你說(shuō)完，我再說(shuō)。

"同"字從字面上容易理解為一起動(dòng)作。

其實(shí)不是，在這里，"同"字應(yīng)是指協(xié)同、協(xié)助、互相配合。

線程同步，可理解為線程A和B一塊配合，A執(zhí)行到一定程度時(shí)要依靠B的某個(gè)結(jié)果，于是停下來(lái)，示意B運(yùn)行；B執(zhí)行，再將結(jié)果給A；A再繼續(xù)操作。

之前我們遇到過(guò)，如果多個(gè)線程共同對(duì)某個(gè)數(shù)據(jù)修改，則可能出現(xiàn)不可預(yù)料的結(jié)果，為了保證數(shù)據(jù)的正確性，需要對(duì)多個(gè)線程進(jìn)行同步。

解決線程同時(shí)修改全局變量的方式

我們先把上次那個(gè)問(wèn)題再看下。

import threading
import time

g_num = 0

def work1(num):
 global g_num
 for i in range(num):
  g_num += 1
 print("----in work1, g_num is %d---" % g_num)

def work2(num):
 global g_num
 for i in range(num):
  g_num += 1
 print("----in work2, g_num is %d---" % g_num)

print("---線程創(chuàng)建之前g_num is %d---" % g_num)

t1 = threading.Thread(target=work1, args=(1000000,))
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
t2.start()

# 確保子線程都運(yùn)行結(jié)束
while len(threading.enumerate()) != 1:
 time.sleep(1)

print("2個(gè)線程對(duì)同一個(gè)全局變量操作之后的最終結(jié)果是:%s" % g_num)

運(yùn)行結(jié)果：

---線程創(chuàng)建之前g_num is 0---
----in work2, g_num is 1048576---
----in work1, g_num is 1155200---
2個(gè)線程對(duì)同一個(gè)全局變量操作之后的最終結(jié)果是:1155200

對(duì)于這個(gè)計(jì)算錯(cuò)誤的問(wèn)題，可以通過(guò)線程同步來(lái)進(jìn)行解決。

思路，如下:

系統(tǒng)調(diào)用 t1，然后獲取到 g_num 的值為0，此時(shí)上一把鎖，即不允許其他線程操作 g_num。

t1 對(duì) g_num 的值進(jìn)行+1。

t1 解鎖，此時(shí) g_num 的值為1，其他的線程就可以使用 g_num 了，而且 g_num 的值不是0而是1。

同理其他線程在對(duì) g_num 進(jìn)行修改時(shí)，都要先上鎖，處理完后再解鎖，在上鎖的整個(gè)過(guò)程中不允許其他線程訪問(wèn)，就保證了數(shù)據(jù)的正確性。

思路基本是這個(gè)樣子，那代碼怎么來(lái)實(shí)現(xiàn)呢？

二、互斥鎖解決資源競(jìng)爭(zhēng)的問(wèn)題

當(dāng)多個(gè)線程幾乎同時(shí)修改某一個(gè)共享數(shù)據(jù)的時(shí)候，需要進(jìn)行同步控制。

線程同步能夠保證多個(gè)線程安全訪問(wèn)競(jìng)爭(zhēng)資源，最簡(jiǎn)單的同步機(jī)制就是引入互斥鎖。

互斥鎖為資源引入一個(gè)狀態(tài)：鎖定/非鎖定。

某個(gè)線程要更改共享數(shù)據(jù)時(shí)，先將其鎖定，此時(shí)資源的狀態(tài)為“鎖定”，其他線程不能更改；直到該線程釋放資源，將資源的狀態(tài)變成“非鎖定”，其他的線程才能再次鎖定該資源。

互斥鎖保證了每次只有一個(gè)線程進(jìn)行寫(xiě)入操作，從而保證了多線程情況下數(shù)據(jù)的正確性。

threading 模塊中定義了 Lock 類(lèi)，可以方便的處理鎖定：

# 創(chuàng)建鎖
mutex = threading.Lock()

# 鎖定
mutex.acquire()

# 釋放
mutex.release()

注意：

如果這個(gè)鎖之前是沒(méi)有上鎖的，那么 acquire 不會(huì)堵塞。

如果在調(diào)用 acquire 對(duì)這個(gè)鎖上鎖之前，它已經(jīng)被其他線程上了鎖，那么此時(shí) acquire 會(huì)堵塞，直到這個(gè)鎖被解鎖為止。

示例：

使用互斥鎖完成2個(gè)線程對(duì)同一個(gè)全局變量各加100萬(wàn)次的操作。

import threading
import time

g_num = 0

def test1(num):
 global g_num
 for i in range(num):
  mutex.acquire() # 上鎖
  g_num += 1
  mutex.release() # 解鎖

 print("---test1---g_num=%d" % g_num)

def test2(num):
 global g_num
 for i in range(num):
  mutex.acquire() # 上鎖
  g_num += 1
  mutex.release() # 解鎖

 print("---test2---g_num=%d" % g_num)

# 創(chuàng)建一個(gè)互斥鎖
# 默認(rèn)是未上鎖的狀態(tài)
mutex = threading.Lock()

# 創(chuàng)建2個(gè)線程，讓他們各自對(duì)g_num加1000000次
p1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
p1.start()

p2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))
p2.start()

# 等待計(jì)算完成
while len(threading.enumerate()) != 1:
 time.sleep(1)

print("2個(gè)線程對(duì)同一個(gè)全局變量操作之后的最終結(jié)果是:%s" % g_num)

運(yùn)行結(jié)果：