所謂死鎖:是指兩個或兩個以上的程序或執行緒在執行過程中,因爭奪資源而造成的一種相互等待的現象,若無外力作用,它們都將無法推進下去。此時稱系統處於死鎖狀態或系統產生了死鎖,這些永遠在互相等待的程序稱為死鎖程序,如下就是死鎖:
from threading import thread,lock
import time
mutexa=lock()
mutexb=lock()
class mythread(thread):
def run(self):
self.func1()
self.func2()
def func1(self):
mutexa.acquire()
print('\033[41m%s 拿到a鎖\033[0m' %self.name)
mutexb.acquire()
print('\033[42m%s 拿到b鎖\033[0m' %self.name)
mutexb.release()
mutexa.release()
def func2(self):
mutexb.acquire()
print('\033[43m%s 拿到b鎖\033[0m' %self.name)
time.sleep(2)
mutexa.acquire()
print('\033[44m%s 拿到a鎖\033[0m' %self.name)
mutexa.release()
mutexb.release()
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
t=mythread()
t.start()
執行效果
thread-1 拿到a鎖
thread-1 拿到b鎖
thread-1 拿到b鎖
thread-2 拿到a鎖 #出現死鎖,整個程式阻塞住
解決方法,遞迴鎖,在python中為了支援在同一執行緒中多次請求同一資源,python提供了可重入鎖rlock。
這個rlock內部維護著乙個lock和乙個counter變數,counter記錄了acquire的次數,從而使得資源可以被多次acquire。直到乙個執行緒所有的acquire都被release,其他的執行緒才能獲得資源。上面的例子如果使用rlock代替lock,則不會發生死鎖,二者的區別是:遞迴鎖可以連續acquire多次,而互斥鎖只能acquire一次。
from threading import thread,rlock
import time
mutexa=mutexb=rlock() #乙個執行緒拿到鎖,counter加1,該執行緒內又碰到加鎖的情況,則counter繼續加1,這期間所有其他執行緒都只能等待,等待該執行緒釋放所有鎖,即counter遞減到0為止
class mythread(thread):
def run(self):
self.func1()
self.func2()
def func1(self):
mutexa.acquire()
print('\033[41m%s 拿到a鎖\033[0m' %self.name)
mutexb.acquire()
print('\033[42m%s 拿到b鎖\033[0m' %self.name)
mutexb.release()
mutexa.release()
def func2(self):
mutexb.acquire()
print('\033[43m%s 拿到b鎖\033[0m' %self.name)
time.sleep(2)
mutexa.acquire()
print('\033[44m%s 拿到a鎖\033[0m' %self.name)
mutexa.release()
mutexb.release()
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
t=mythread()
t.start()
Linux網路程式設計之多執行緒
多執行緒模型 在多執行緒模型下,注意共享資料的同步,mutex condition variable rw lock等的使用,local thread storage的使用,另外,可以搭配執行緒池處理非同步計算任務。在c 11中的執行緒庫中已經提供了future相關的工具,合理地使用執行緒模型減少資...
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Python多執行緒程式設計之多執行緒加鎖
python語言本身是支援多執行緒的,不像php語言。下面的例子是多個執行緒做同一批任務,任務總是有task num個,每次執行緒做乙個任務 print 做完後繼續取任務,直到所有任務完成為止。1 coding utf 8 2import threading 34 start task 0 5 ta...