精华内容
下载资源
问答
  • Python互斥锁

    2021-10-07 15:21:16
    互斥锁 (1、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 (2、线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁 (3、互斥锁为资源引入一个状态: 锁定/非锁定 (4、...

    互斥锁

    (1、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

    (2、线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁

    (3、互斥锁为资源引入一个状态: 锁定/非锁定

    (4、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’,其他线程不能更改;直到

    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入写入操作,从而保证了多线程情况下的正确性

    操作:
    • threading.Lock()**
      **threading模块中定义了Lock类,可以方便的处理锁定:
    • #创建锁**
      **mutex=threading.Lock()
    • #锁定**
      **mutex.acquire()
    • #释放**
      **mutex.release()
    注意:
    • 如果这个锁之前是没有上锁的,那么acquire不会堵塞
    • 如果再调用acquire对这个锁上锁之前,他已经被其他线程上了锁,那么此时acquire会堵塞,直到这个锁被解锁为止
    • 这个锁是当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候,需要进行的同步控制**
      **是修改某一个共享数据!!!!!!!!!!!!!!
    示例代码:
    import threading,time
    def work1():
        global num
        c=0
        mutex.acquire()
        for x in range(4):
            num+=1
            c+=1
            print('%d次的值为%d'%(x,num))
            if c==2:
                mutex.release()
                time.sleep(2)
                mutex.acquire()
        mutex.release()
    def work2():
        global num
        mutex.acquire()
        num=num+1
        print('经过work2后的值为:%d'%num)
        mutex.release()
    num=1
    mutex=threading.Lock()
    a=threading.Thread(target=work1)
    s=threading.Thread(target=work2)
    a.start()
    s.start()
    s.join()
    a.join()
    num=num+2
    print(num)
    
    结果是:
    0次的值为2
    1次的值为3
    经过work2后的值为:4
    2次的值为5
    3次的值为6
    8
    
    锁的优缺点:
    • 锁的优点:

      • 确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行
    • 锁的缺点:

      • 阻止了多线程并发执行,包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行,效率就大大地下降了
      • 由于可以存在多个锁,不同的线程持有不同的锁,并试图获取对方持有的锁时,可能会造成死锁
    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。**
    **尽管死锁很少发生,但一旦发生就会造成应用的停止响应

    避免死锁

    1、程序设计时要尽量避免(银行家算法)**
    **2、添加超时时间等待

    展开全文
  • python 互斥锁

    2019-01-18 09:05:18
    一、互斥锁的作用: 保证多线程下数据的正确性—某个线程要共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”, 其他线程不能更改;直到该线程释放资源,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...

    一、互斥锁的作用:
    保证多线程下数据的正确性—某个线程要共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,
    其他线程不能更改;直到该线程释放资源,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入写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性

    二、互斥锁的实例:

    from threading import Lock
    from threading import Thread

    total = 0

    def maipiao():
    global total

    for i in range(10000000):
        flag = mutex.acquire(True)  #上锁:
        if flag:          #判断是否上锁:
            total+=1
            mutex.release()         #释放锁
    

    mutex = Lock() #实例化

    if name == ‘main’:
    t_list = []
    for i in range(2):
    t = Thread(target=maipiao)
    t.start()
    t_list.append(t)
    # t.join()#阻塞----相当于单线程

    # for t in t_list:
    #     t.join()      #等上面的程序执行完才会执行下面的程序:
    
    print('total:', total)
    

    三、小结:

    (1)锁的好处:

    确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行。
    (2)锁的坏处:
    阻止了多线程并发执行,包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行,效率就大大地下降了
    由于可以存在多个锁,不同的线程持有不同的锁,并试图获取对方持有的锁时,可能会造成死锁

    展开全文
  • Python 互斥锁

    2018-01-02 19:37:00
    互斥锁Mutex的使用 多个线程处理共享数据,数据会出现问题:  2.7之前每100指令切换一次GIL锁,线程就会sleep,线程会把前100条处理指令存放在CPU缓存内,切换GIL锁后放入另外一个线程再次处理同一条共享...
    • 互斥锁Mutex的使用
    多个线程处理共享数据,数据会出现问题:
      2.7之前每100指令切换一次GIL锁,线程就会sleep,线程 会把前100条 处理指令存放在CPU缓存内,切换GIL锁后放入另 外一个线程再次处理同一 条共享数据,如果我这条共享数据需要 101条指令才能处理完,那么这块数 据结果就会出现问题,当所 有执行线程轮一边后在回来,CPU会取出第一 缓存区的数据, 执行第一条数据的101条指令,结果会覆盖掉共享数据, 所以的 出的结果并不是我们想得到的。
     
    决上述问题,我们就要使用“互斥锁”:
      互斥锁:保证锁定同一个线程,修改这个完整的数据,是用户 程序自己 的锁。
      使用情况:因为使用时暂用时间,影响其他线程等待,所以尽量 修改处 理块的数据后立即释放锁。
     
    互斥锁模拟
    import threading,time
    def run(n):
        # 获取一把锁
        lock.acquire()
     
    # 设置全局变量
        global num
        num += 1
    
        # 释放一把锁
        lock.release()
    
    # 互斥锁实例化
    lock = threading.Lock()
    num = 0
    
    # 循环50次
    for i in range(50):
    
        # 生成一个线程实例target=目标,args=参数
        t = threading.Thread(target=run,args=("t-%s"%i,))
    
    # 启动线程 调用run
    t.start()
    
    # 执行结果添加到列表
    t_objs.append(t)
    
    print("num",num)
    注意:只能在python2版本生效,python3,自动加锁,Ubuntu内可以测试成功。

    转载于:https://www.cnblogs.com/xiangsikai/p/8178791.html

    展开全文
  • import threading import time # 定义一个全局变量 g_num = 0 def test1(num): global g_num for i in range(num): g_num += 1 print("-----in test1 g_num=%d----" % g_num) ...-----in main Thread g_num = ...
  • 本篇文章给大家详细讲述了python互斥锁、加锁、同步机制、异步通信相关知识点,对此有兴趣的朋友收藏下。
  • python互斥锁的优缺点

    2019-04-27 21:30:10
    python互斥锁的优缺点

    python互斥锁的优缺点

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • I am starting with multi-threads in python (or at least it is possible that my script creates multiple threads). would this algorithm be the right usage of a Mutex? I haven't tested this code yet and ...
  • python 互斥锁、死锁

    2020-05-30 17:59:51
    6、互斥锁互斥锁是多个线程一起去抢,抢到锁的线程先执行,没有抢到锁的进程需要等待,等互斥锁使用完释放后,其他等待的线程再去抢这个锁 互斥锁的使用: 创建锁 mutex = threading.Lock() 上锁 mutex....
  • Python互斥锁、死锁

    2020-02-12 20:18:11
    文章目录互斥锁上锁解锁过程总结死锁 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。线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁互斥锁为资源引入一个...
  • python互斥锁的用法

    2021-03-07 13:50:32
    #创建互斥锁,Lock本质上是一个函数,通过调用函数可以创建一个互斥锁 lock=threading.Lock() #循环100万次的执行任务 def text1(): #这个地方上锁 lock.acquire() for i in range(1000000): global g_n #表示要声明...
  • 1 互斥锁解决资源竞争-重点 1.1 资源竞争产生原因: ​ 1 多线程共享全局资源 ​ 2 多个线程不加限制随意访问全局资源 产生竞争 导致数据错误 1.2 互斥锁使用 ​ 加互斥锁(保证任意时刻只有一个线程能够占有锁) ​ 1 ...
  • python 互斥锁练习

    2019-11-15 21:01:50
    多个进程可以访问同一个文件 查询 购票操作 买一张 减一 一个人写完了以后,让另外一个人基于第一个人写的结果,在做购票操作 查票并发,购票串行 ...
  • 利用互斥锁在某一刻将资源锁定: import threading # 设置一个全局变量,为银行的存款 deposit = 0 lock = threading.Lock() def change_it(n): # 声明global_variable为全局变量 global deposit # 存入一个数目的钱 ...
  • python互斥锁和死锁

    2020-02-12 18:43:50
    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。 threading模块中定义了Lock类,可以方便的处理锁定: lock = threading . Lock ( ) #创建锁 lock . acquire ( ) #上锁...
  • python 互斥锁,死锁

    2020-02-12 18:24:27
    1.互斥锁:个线程几乎同时修改一个共享数据的时候,需要进行同步控制,线程同步能够保证多个 线程安全的访问竞争资源(全局内容),简单的同步机制就是使用互斥锁。 某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源...
  • 互斥锁是在多线程的情况下,确保当前线程执行完成后,再执行下一个任务,当前任务没有结束,下个任务会阻塞。 GIL是保证同一时间只有1个线程在执行,但是该线程让出GIL的时,有可能并没完成该线程的任务,该线程的...
  • Python互斥锁(Lock):解决多线程安全问题

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 15,507
精华内容 6,202
关键字:

python互斥锁

python 订阅