1 自己手動 釋放
from tornado import gen
from tornado.ioloop import ioloop
from tornado.locks import semaphore
sem = semaphore(2)
async
defworker
(worker_id)
:await sem.acquire(
)try
:print
("worker %d is working"
% worker_id)
await use_some_resource(
)finally
:print
("worker %d is done"
% worker_id)
sem.release(
)async
defrunner()
:# join all workers.
await gen.multi(
[worker(i)
for i in
range(3
)])ioloop.current(
).run_sync(runner)
async
defworker
(worker_id)
:async
with sem:
print
("worker %d is working"
% worker_id)
await use_some_resource(
)# now the semaphore has been released.
print
("worker %d is done"
% worker_id)
現在放入執行緒中來說， 執行緒間同步之訊號量semaphore
訊號量是控制進入數量的鎖。 應用場景， 比如再讀寫檔案的時候， 一般只能有乙個檔案在寫， 而讀可以有多個執行緒同時進行，如果需要限制同時讀取檔案的個數， 這個時候可以用到訊號量（如果用互斥鎖， 就是限制同一時刻只能有乙個執行緒讀取檔案）。又比如再做爬蟲的時候， 有時候跑去速度太快， 會被**禁止， 這個時候就要控制爬取的頻率的。
如果在主機執行io密集型任務的時候再執行這種型別的程式時，計算機就有很大可能會宕機。
這時候就可以為這段程式新增乙個計數器功能，來限制乙個時間點內的執行緒數量。
當我們在分析網路**客戶端來說， 一定要使用某種限流機制， 防止向伺服器發起太多併發請求。如果伺服器負載過大， 那麼系統的整體效能可能會降低。在多執行緒中可以使用 執行緒池， 在非同步請求中就像tornado 中使用訊號量。限制協程的數量，semaphore 物件維護著乙個內部計數器，若在物件上呼叫 .acquire() 協程方法，計數
器則遞減；若在物件上呼叫 .release() 協程方法，計數器則遞增。計數器的初始值在實
例化 semaphore 時設定
就像asyncio 中訊號量
semaphore = asyncio.semaphore(concur_req).acquire() 方法會阻塞呼叫這個方法的協程，直到其他協程在同乙個 semaphore 物件
上呼叫 .release() 方法，讓計數器遞增
總結：
在多執行緒中
訊號量semaphore 可以控制同時執行執行的執行緒數量。
訊號量semaphore內部維護了乙個條件變數和乙個計數器。
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