python原语--锁Lock
python多进程,多线程之锁机制
锁添加的原因:
在多进程/多线程同时进入临界资源区获取和操作共有资源时,会出现资源的争夺而出现混乱。为了避免这种混乱现象,python提出了锁机制
线程锁/进程锁的定义和运用:
创建锁对象:
lock = Lock()
锁对象一旦创建,就可以随时被进程或者线程调用,并且一次创建锁只有一把,如果多个资源想同时获取锁,必须‘排队’,等上一个进程/线程释放了锁才可以请求获取锁
上锁(也叫请求锁)
lock.acquire()
acquire()是一个阻塞函数。一旦请求获取锁成功,就会把下面将要执行的程序的变量内存空间‘锁住’;而获取不成功则会一直阻塞在那里,等待上一个获得锁的进程/线程释放锁。
解锁
lock.release()
死锁:
死锁的出现有两种情况
1) 当一个进程或者一个线程一直调用或者占用同一锁Lock而不释放资源而导致其他进程/线程无法获得锁,就会出现的死锁状况,一直阻塞在aquire()处
2) 当有两个进程同时想获取两个锁的时候(再往上推就是多个进程想获取多个锁),由于两者都是出于竞争关系,谁也不让谁,谁快谁得手,但计算机中这种竞争关系是很微妙的,时间的差异性很小,于是,就出现了两者都阻塞在同一个地方,都无法同时获得两个锁或者获取对方已经获取的但还没有释放的锁。
为了解决死锁的问题,于是python提出了可重入锁的机制(RLock)
重入锁定义后,一个进程就可以重复调用指定次数的一个重入锁,而不用去跟别的进程一起争夺其他锁。
重入锁中内部管理者两个对象,即Lock对象和锁的调用次数count
下面说说RLock到底是怎么用的
1)RLock的定义
mutexA = mutexB = RLock( )
mutex值可以是多个的,定义了多少个,RLock内部的count就为几
2)RLock的请求
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
每申请一次锁,count就减1,两次请求过后,count从2减为0
因为上面定义的重入锁的内部个数为2,所以该重入锁可以被一个进程调用两次,并且在虽然它内部有多个锁,但只能由一个进程/线程调用,其他进程/线程不能干预,只有当这个进程/线程释放掉所有的重入锁,count=2时才可以被其他进程/线程调用。
3)RLock锁的释放
mutexA.release()
mutexB.release()
举例:
from multiprocessing import RLock,Process
from time import ctime,sleepmuxteA = mutexB =RLock()def fn1():muxteA.acquire()sleep(1)print(ctime(),'进程1获取A锁')mutexB.acquire()sleep(2)print(ctime(),'进程1获取B锁')muxteA.release()print('进程1释放A锁')mutexB.release()print('进程1释放B锁')def fn2():muxteA.acquire()sleep(1)print(ctime(),'进程2获取A锁')mutexB.acquire()sleep(1)print(ctime(),'进程2获取B锁')muxteA.release()print('进程2释放A锁')mutexB.release()print('进程2释放B锁')p1 = Process(target=fn1)
p2 = Process(target=fn2)
p1.start()
p2.start()p1.join()
p2.join()
结果如下:
那么如果我让进程2先开启呢?
结果如下:
显然,锁的获得是谁快谁得手,同时也验证了我上面描述的,一个进程对一个可重入锁的请求是排他型的,一旦这个进程请求了一个可重入锁,那么其他进程就无法再请求了,直到这个进程释放了可重入锁内部的所有锁。
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