本文探讨了多线程环境下资源竞争、死锁等问题，介绍了互斥锁的作用及其实现方式，展示了如何通过队列进行线程间的数据传递，以及线程同步的多种方法。
大家好，我是天空之城，今天给大家带来，线程之间的资源竞争，死锁，互斥锁，队列
1. 线程间的资源竞争
一个线程写入,一个线程读取,没问题,如果两个线程都写入呢？
2. 互斥锁和死锁
2.1 互斥锁
当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制
某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为"锁定",其他线程不能改变，只到该线程释放资源，将资源的状态变成"非锁定"，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。
2.2 死锁
在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。
import threading
import time
class MyThread1(threading.Thread):
def run(self):
# 对mutexA上锁
mutexA.acquire()
# mutexA上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexB上锁
print(self.name+'----do1---up----')
time.sleep(1)
# 此时会堵塞，因为这个mutexB已经被另外的线程抢先上锁了
mutexB.acquire()
print(self.name+'----do1---down----')
mutexB.release()
# 对mutexA解锁
mutexA.release()
class MyThread2(threading.Thread):
def run(self):
# 对mutexB上锁
mutexB.acquire()
# mutexB上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexA上锁
print(self.name+'----do2---up----')
time.sleep(1)
# 此时会堵塞，因为这个mutexA已经被另外的线程抢先上锁了
mutexA.acquire()
print(self.name+'----do2---down----')
mutexA.release()
# 对mutexB解锁
mutexB.release()
mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()
if __name__ == '__main__':
t1 = MyThread1()
t2 = MyThread2()
t1.start()
t2.start()
2.3 避免死锁
• 程序设计时要尽量避免
• 添加超时时间等
3. Queue线程
在线程中，访问一些全局变量，加锁是一个经常的过程。如果你是想把一些数据存储到某个队列中，那么Python内置了一个线程安全的模块叫做queue模块。Python中的queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先进先出）队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue。这些队列都实现了锁原语（可以理解为原子操作，即要么不做，要么都做完），能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。
初始化Queue(maxsize)：创建一个先进先出的队列。
qsize()：返回队列的大小。
empty()：判断队列是否为空。
full()：判断队列是否满了。
get()：从队列中取最后一个数据。
put()：将一个数据放到队列中。
4. 线程同步
---------------------------------------------------------
线程之间的资源竞争
import threading
import time
import dis # dis这个模块可以查看Python代码在CPU的运行轨迹
num = 0
#
# def demo1(nums):
#
# global num
#
# for i in range(nums):
#
# num += 1
# print('demo1---%d'%num)
#
#
# def demo2(nums):
#
# global num
#
# for i in range(nums):
# num += 1
# print('demo2---%d' % num)
#
#
# def main():
#
# t1 = threading.Thread(target=demo1,args=(1000000,))
# t2 = threading.Thread(target=demo2,args=(1000000,))
#
#
# t1.start()
# t2.start()
#
# time.sleep(3)
#
# print('main---%d'%num)
#
#
# if __name__ == '__main__':
#
#
# main()
def add_num(num):
num += 1
print(dis.dis(add_num))
互斥锁
import threading
import time
# 创建一个互斥锁
# 互斥锁也叫做不可重复的锁。只能执行一次
# mutex = threading.Lock()
mutex = threading.RLock() # 可以上多把锁，但是加锁和解锁的数量要一一对应
num = 0
def demo1(nums):
global num
# 上锁
mutex.acquire()
mutex.acquire()
for i in range(nums):
num += 1
# 解锁
mutex.release()
mutex.release()
# mutex.release()
print('demo1---%d'%num)
def demo2(nums):
global num
# 上锁
mutex.acquire()
for i in range(nums):
num += 1
# 解锁
mutex.release()
print('demo2---%d' % num)
def main():
t1 = threading.Thread(target=demo1,args=(1000000,))
t2 = threading.Thread(target=demo2,args=(1000000,))
t1.start()
t2.start()
time.sleep(3)
print('main---%d'%num)
if __name__ == '__main__':
main()
死锁
import threading
import time
class MyThread1(threading.Thread):
def run(self):
# 对mutexA上锁
mutexA.acquire()
# mutexA上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexB上锁
print(self.name+'----do1---up----')
time.sleep(1)
# 此时会堵塞，因为这个mutexB已经被另外的线程抢先上锁了
mutexB.acquire()
print(self.name+'----do1---down----')
mutexB.release()
# 对mutexA解锁
mutexA.release()
class MyThread2(threading.Thread):
def run(self):
# 对mutexB上锁
mutexB.acquire()
# mutexB上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexA上锁
print(self.name+'----do2---up----')
time.sleep(1)
# 此时会堵塞，因为这个mutexA已经被另外的线程抢先上锁了
mutexA.acquire()
print(self.name+'----do2---down----')
mutexA.release()
# 对mutexB解锁
mutexB.release()
mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()
if __name__ == '__main__':
t1 = MyThread1()
t2 = MyThread2()
t1.start()
t2.start()
线程的同步
import threading
class XiaoAi(threading.Thread):
def __init__(self,lock):
# super() 可以用来获取当前类的父类
super().__init__(name='小爱')
self.lock = lock
def run(self):
self.lock.acquire()
print('{}: 在'.format(self.name))
self.lock.release()
self.lock.acquire()
print('{}: 你猜猜几点了'.format(self.name))
self.lock.release()
class TianMao(threading.Thread):
def __init__(self, lock):
# super() 可以用来获取当前类的父类
super().__init__(name='天猫')
self.lock = lock
def run(self):
self.lock.acquire()
print('{}: 小爱同学'.format(self.name))
self.lock.release()
self.lock.acquire()
print('{}: 现在几点了?'.format(self.name))
self.lock.release()
if __name__ == '__main__':
# 定义一把锁
mutex = threading.RLock()
xiaoai = XiaoAi(mutex)
tianmao = TianMao(mutex)
xiaoai.start()
tianmao.start()
解决线程同步
import threading
# from threading import Condition
class XiaoAi(threading.Thread):
def __init__(self,cond):
# super() 可以用来获取当前类的父类
super().__init__(name='小爱')
self.cond = cond
def run(self):
# self.cond.acquire()
# print(4)
with self.cond:
self.cond.wait()
# print(5)
print('{}: 在'.format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print('{}: 你猜猜几点了'.format(self.name))
self.cond.notify()
# self.cond.release()
class TianMao(threading.Thread):
def __init__(self, cond):
# super() 可以用来获取当前类的父类
super().__init__(name='天猫')
self.cond = cond
def run(self):
self.cond.acquire()
print('{}: 小爱同学'.format(self.name))
# print(1)
self.cond.notify()
# print(2)
self.cond.wait()
# print(3)
print('{}: 现在几点了?'.format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.release()
if __name__ == '__main__':
# 定义一把锁
# mutex = threading.RLock()
cond = threading.Condition()
xiaoai = XiaoAi(cond)
tianmao = TianMao(cond)
xiaoai.start()
tianmao.start()
队列
# Queue 就是对数据结构中的栈和队列这种数据结构的封装
#
# 初始化Queue(maxsize)：创建一个先进先出的队列。
# qsize()：返回队列的大小。
# empty()：判断队列是否为空。
# full()：判断队列是否满了。
# get()：从队列中取最后一个数据。
# put()：将一个数据放到队列中。
from queue import Queue
q = Queue(3)
# print(q.empty()) # True 队列是空的
#
#
# print(q.full()) # False 队列没满
q.put(1)
q.put(2)
q.put(3)
# print('----------------------------------')
#
# print(q.empty()) # True 队列是空的 False
#
#
# print(q.full()) # False 队列没满 True
# q.put(4,timeout=2) # 堵塞状态
# q.put_nowait(4) # queue.Full
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
# print(q.get(timeout=2)) # queue.Empty
print(q.get_nowait())
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