广告位联系
返回顶部
分享到

Python线程的同步互斥与死锁的介绍

python 来源:互联网搜集 作者:秩名 发布时间:2020-03-22 20:47:14 人浏览
摘要

线程间通信方法 1. 通信方法 线程间使用全局变量进行通信 2. 共享资源争夺 共享资源:多个进程或者线程都可以操作的资源称为共享资源。对共享资源的操作代码段称为临界区。 影响 : 对共享资源的无序操作可能会带来数据的混乱,或者操作错误。此时往往需要同

线程间通信方法

    1. 通信方法

线程间使用全局变量进行通信

    2. 共享资源争夺

共享资源:多个进程或者线程都可以操作的资源称为共享资源。对共享资源的操作代码段称为临界区。

影响 : 对共享资源的无序操作可能会带来数据的混乱,或者操作错误。此时往往需要同步互斥机制协调操作顺序。

    3. 同步互斥机制

同步 : 同步是一种协作关系,为完成操作,多进程或者线程间形成一种协调,按照必要的步骤有序执行操作。两个或两个以上的进程或线程在运行过程中协同步调,按预定的先后次序运行。比如 A 任务的运行依赖于 B 任务产生的数据。

互斥 : 互斥是一种制约关系,当一个进程或者线程占有资源时会进行加锁处理,此时其他进程线程就无法操作该资源,直到解锁后才能操作。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

线程同步互斥方法

    线程Event同步

?
1
2
3
4
5
6
from threading import Event
e = Event() 创建线程event对象
e.wait([timeout]) 阻塞等待e被set
e.set() 设置e,使wait结束阻塞
e.clear() 使e回到未被设置状态
e.is_set() 查看当前e是否被设置
 

示例:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
import time
import threading
 
event = threading.Event()
 
 
# 红绿灯
def lighter():
  count = 0
  event.set() # 刚进来的时候是绿灯
  while True:
    if 4 < count < 10:
      event.clear() # 清除设置,阻塞等待
      print("[信号灯]:红,不能通行", count)
    elif count >= 10: # 添加设置,继续执行
      event.set()
      count = 0
    else:
      event.set() # 添加设置,继续执行
      print("[信号灯]:绿灯,可以通行", count)
    time.sleep(1)
    count += 1
 
 
# 汽车
def car(name):
  while True:
    if event.is_set():
      print("{0}: 绿灯 , 走起...".format(name))
      time.sleep(1)
    else:
      print("{0}: 红灯 , 停车...".format(name))
      event.wait()
      print("{0}: 绿灯亮了 , 继续前进...".format(name))
 
 
light = threading.Thread(target=lighter, )
light.start()
car1 = threading.Thread(target=car, args=("小跑",))
car1.start()

 线程锁 Lock
?
1
2
3
4
from threading import Lock
lock = Lock() #创建锁对象
lock.acquire() #上锁 如果lock已经上锁再调用会阻塞
lock.release() #解锁
 

with lock: 上锁

with代码块结束自动解锁

示例:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
from threading import Thread, Lock
from time import sleep
 
a = b = 0
lock = Lock()
 
 
# 子线程输出a b
def value():
  while True:
    lock.acquire() # 上锁
    if a != b:
      print("a = %d,b = %d" % (a, b))
    lock.release() # 解锁
 
 
t = Thread(target=value)
t.start()
 
# 主线程加锁更改a b时候,子线程处理a b 时也要进行加锁,重复加锁就会阻塞等待主线程处理结束
# 同理主进程再次更改a b 时等 子进程结束才可以
while True:
  with lock: # 自动上/解锁
    a += 1
    b += 1
t.join

死锁及其处理

    1. 定义

        死锁是指两个或两个以上的线程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁。

    2. 死锁产生条件

        【互斥条件】:指线程对所分配到的资源进行排它性使用,即在一段时间内某资源只由一个进程占用。如果此时还有其它进程请求资源,则请求者只能等待,直至占有资源的进程用毕释放。

       【请求和保持条件】:指线程已经保持至少一个资源,但又提出了新的资源请求,而该资源已被其它进程占有,此时请求线程阻塞,但又对自己已获得的其它资源保持不放。

        【不剥夺条件】:指线程已获得的资源,在未使用完之前,不能被剥夺,只能在使用完时由自己释放,通常CPU内存资源是可以被系统强行调配剥夺的。

        【环路等待条件】:指在发生死锁时,必然存在一个线程——资源的环形链,即进程集合{T0,T1,T2,···,Tn}中的T0正在等待一个T1占用的资源;T1正在等待T2占用的资源,……,Tn正在等待已被T0占用的资源。

         简单来说造成死锁的原因可以概括成三句话:

【1】当前线程拥有其他线程需要的资源

【2】当前线程等待其他线程已拥有的资源

【3】都不放弃自己拥有的资源

 T1拥有R1,T2拥有R2。T1请求使用R2,T2请求使用R1,但是T1,T2 都不愿释放R1,R2,互相一直等待下去,造成死锁

    3. 如何避免死锁

        死锁是我们非常不愿意看到的一种现象,我们要尽可能避免死锁的情况发生。通过设置某些限制条件,去破坏产生死锁的四个必要条件中的一个或者几个,来预防发生死锁。预防死锁是一种较易实现的方法。但是由于所施加的限制条件往往太严格,可能会导致系统资源利用率。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
from threading import Lock, Thread
 
 
# 交易类
class Account:
  def __init__(self, _id, balance, lock):
    self.id = _id
    self.balance = balance
    self.lock = lock # 各自账户锁
 
  # 取钱
  def withdraw(self, amount):
    self.balance -= amount
 
  # 存钱
  def deposit(self, amount):
    self.balance += amount
 
  # 查看账户
  def get_balance(self):
    return self.balance
 
 
# 转账
def transfer(from_, to, amount):
  if from_.lock.acquire(): # 锁住自己的账户
    from_.withdraw(amount) # 自己账户减少
    if to.lock.acquire(): # 锁住对方账户
      to.deposit(amount) # 对方账户增加
      to.lock.release() # 解锁对方账户
    from_.lock.release() # 自己账户解锁
  print("转账完成")
 
 
Abby = Account("Abby", 5000, Lock())
Balen = Account("Balen", 3000, Lock())
 
t = Thread(target=transfer, args=(Abby, Balen, 1000))
t2 = Thread(target=transfer, args=(Balen, Abby, 500))
t.start()
t2.start()
t.join()
t2.join()
 
print("Abby:", Abby.get_balance())
print("Balen:", Balen.get_balance())


版权声明 : 本文内容来源于互联网或用户自行发布贡献,该文观点仅代表原作者本人。本站仅提供信息存储空间服务和不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权, 违法违规的内容, 请发送邮件至2530232025#qq.cn(#换@)举报,一经查实,本站将立刻删除。
原文链接 : https://blog.csdn.net/chiaotien/article/details/104511702
相关文章
  • Python Django教程之实现新闻应用程序

    Python Django教程之实现新闻应用程序
    Django是一个用Python编写的高级框架,它允许我们创建服务器端Web应用程序。在本文中,我们将了解如何使用Django创建新闻应用程序。 我们将
  • 书写Python代码的一种更优雅方式(推荐!)

    书写Python代码的一种更优雅方式(推荐!)
    一些比较熟悉pandas的读者朋友应该经常会使用query()、eval()、pipe()、assign()等pandas的常用方法,书写可读性很高的「链式」数据分析处理代码
  • Python灰度变换中伽马变换分析实现

    Python灰度变换中伽马变换分析实现
    1. 介绍 伽马变换主要目的是对比度拉伸,将图像灰度较低的部分进行修正 伽马变换针对的是对单个像素点的变换,也就是点对点的映射 形
  • 使用OpenCV实现迷宫解密的全过程

    使用OpenCV实现迷宫解密的全过程
    一、你能自己走出迷宫吗? 如下图所示,可以看到是一张较为复杂的迷宫图,相信也有人尝试过自己一点一点的找出口,但我们肉眼来解谜
  • Python中的数据精度问题的介绍

    Python中的数据精度问题的介绍
    一、python运算时精度问题 1.运行时精度问题 在Python中(其他语言中也存在这个问题,这是计算机采用二进制导致的),有时候由于二进制和
  • Python随机值生成的常用方法

    Python随机值生成的常用方法
    一、随机整数 1.包含上下限:[a, b] 1 2 3 4 import random #1、随机整数:包含上下限:[a, b] for i in range(10): print(random.randint(0,5),end= | ) 查看运行结
  • Python字典高级用法深入分析讲解
    一、 collections 中 defaultdict 的使用 1.字典的键映射多个值 将下面的列表转成字典 l = [(a,2),(b,3),(a,1),(b,4),(a,3),(a,1),(b,3)] 一个字典就是一个键对
  • Python浅析多态与鸭子类型使用实例
    什么多态:同一事物有多种形态 为何要有多态=》多态会带来什么样的特性,多态性 多态性指的是可以在不考虑对象具体类型的情况下而直
  • Python字典高级用法深入分析介绍
    一、 collections 中 defaultdict 的使用 1.字典的键映射多个值 将下面的列表转成字典 l = [(a,2),(b,3),(a,1),(b,4),(a,3),(a,1),(b,3)] 一个字典就是一个键对
  • Python淘宝或京东等秒杀抢购脚本实现(秒杀脚本

    Python淘宝或京东等秒杀抢购脚本实现(秒杀脚本
    我们的目标是秒杀淘宝或京东等的订单,这里面有几个关键点,首先需要登录淘宝或京东,其次你需要准备好订单,最后要在指定时间快速
  • 本站所有内容来源于互联网或用户自行发布,本站仅提供信息存储空间服务,不拥有版权,不承担法律责任。如有侵犯您的权益,请您联系站长处理!
  • Copyright © 2017-2022 F11.CN All Rights Reserved. F11站长开发者网 版权所有 | 苏ICP备2022031554号-1 | 51LA统计