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  • 2021-05-18 19:52:40

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    造成死锁的场景:

    解决死锁的办法:


    当多个线程访问共享资源时,需要加锁,如果锁使用不当,就会造成死锁这种现象。线程死锁造成的后果:所有的线程都被阻塞,并且线程的阻塞是无法解开的(因为可以解锁的线程也阻塞了)。

    造成死锁的场景:

    • 加锁之后忘记解锁
    // 场景1
    void func()
    {
        for(int i=0; i<6; ++i)
        {
            // 当前线程A加锁成功, 当前循环完毕没有解锁, 在下一轮循环的时候自己被阻塞了
            // 其余的线程也被阻塞
        	pthread_mutex_lock(&mutex);
        	....
        	.....
            // 忘记解锁
        }
    }
    
    // 场景2
    void func()
    {
        for(int i=0; i<6; ++i)
        {
            // 当前线程A加锁成功
            // 其余的线程被阻塞
        	pthread_mutex_lock(&mutex);
        	....
        	.....
            if(xxx)
            {
                // 函数退出, 没有解锁(解锁函数无法被执行了)
                return ;
            }
            
            pthread_mutex_lock(&mutex);
        }
    }
    • 重复加锁,造成死锁
    void func()
    {
        for(int i=0; i<6; ++i)
        {
            // 当前线程A加锁成功
            // 其余的线程阻塞
        	pthread_mutex_lock(&mutex);
            // 锁被锁住了, A线程阻塞
            pthread_mutex_lock(&mutex);
        	....
        	.....
            pthread_mutex_unlock(&mutex);
        }
    }
    
    // 隐藏的比较深的情况
    void funcA()
    {
        for(int i=0; i<6; ++i)
        {
            // 当前线程A加锁成功
            // 其余的线程阻塞
        	pthread_mutex_lock(&mutex);
        	....
        	.....
            pthread_mutex_unlock(&mutex);
        }
    }
    
    void funcB()
    {
        for(int i=0; i<6; ++i)
        {
            // 当前线程A加锁成功
            // 其余的线程阻塞
        	pthread_mutex_lock(&mutex);
            funcA();		// 重复加锁
        	....
        	.....
            pthread_mutex_unlock(&mutex);
        }
    }
    • 程序中有多个共享资源,因此有很多锁,随意加锁,导致相互被阻塞
    场景描述:
      1. 有两个共享资源:X, Y,X对应锁A, Y对应锁B
         - 线程A访问资源X, 加锁A
         - 线程B访问资源Y, 加锁B
      2. 线程A要访问资源Y, 线程B要访问资源X,因为资源X和Y已经被对应的锁锁住了,因此这个两个线程被阻塞
         - 线程A被锁B阻塞了, 无法打开A锁
         - 线程B被锁A阻塞了, 无法打开B锁

    解决死锁的办法:

    • 避免多次锁定,多检查
    • 对共享资源访问完毕之后,一定要解锁,或者在加锁的使用 trylock
    • 如果程序中有多把锁,可以控制对锁的访问顺序 (顺序访问共享资源,但在有些情况下是做不到的),另外也可以在对其他互斥锁做加锁操作之前,先释放当前线程拥有的互斥锁。
    • 项目程序中可以引入一些专门用于死锁检测的模块


     

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  • print(time.time) if __name__=="__main__": main() image.png 很明显,这样使用sched.scheduler中的run() 会对线程进行阻塞,最后的print(time.time)迟迟没法打印出来。 import datetime import sched import ...

    import datetime

    import sched

    import threading

    import time

    def init():

    global s

    s = sched.scheduler(time.time,time.sleep)

    def job1():

    print("i am working in job1")

    def job2():

    print("i am working in job2")

    def task1():

    threading.Thread(target=job1).start()

    s.enter(2,1,task1)

    def task2():

    threading.Thread(target=job2).start()

    s.enter(5,1,task2)

    def main():

    init()

    s.enter(2,1,task1)

    s.enter(5,1,task2)

    s.run()

    print(time.time)

    if __name__=="__main__":

    main()

    image.png

    很明显,这样使用sched.scheduler中的run() 会对线程进行阻塞,最后的print(time.time)迟迟没法打印出来。

    import datetime

    import sched

    import threading

    import time

    def job1():

    print("i am working in job1")

    def job2():

    print("i am working in job2")

    def task1():

    s1 = sched.scheduler(time.time,time.sleep)

    s1.enter(2,1,job1)

    s1.run()

    def task2():

    s2 = sched.scheduler(time.time,time.sleep)

    s2.enter(5,1,job2)

    s2.run()

    def main():

    print("start")

    threading.Thread(target=task1).start()

    threading.Thread(target=task2).start()

    print("end")

    if __name__=="__main__":

    main()

    image.png

    明显,把scheduler放进子线程实现,可避免对主线程的阻塞。

    另外,可以通过setDaemon(True) 把线程设置为后台进程,例如:

    t3=threading.Thread(target=task3)

    t3.setDaemon(True)#设置为后台线程,这里默认是False,设置为True之后则主线程不用等待子线程.

    t3.start()

    展开全文
  • 多线程多线程爬虫

    2021-01-08 02:28:33
    一、多线程爬虫 (一)程序、进程和线程。 程序:就相当于一个应用。 进程:程序运行资源(内存资源)分配的最小单位,一个程序可以有多个进程。 线程:cpu最小的调度单位,必须依赖进程而存在。线程没有独立资源...
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    Python爬虫速度很慢?并发编程了解一下吧


    守护线程

    Python 多线程中,主线程的代码运行完后,如果还有其他子线程还未执行完毕,那么主线程会等待子线程执行完毕后再结束;这就会有产生一个问题,如果有一个线程被设置成无限循环,那么意味着整个主线程( Python 程序)就不能结束。举个例子看一下。

    import threading
    import time
    
    # 非守护线程
    def normal_thread():
        for i in range(10000):
            time.sleep(1)
            print(f'normal thread {i}')
    
    print(threading.current_thread().name, '线程开始')
    thread1 = threading.Thread(target=normal_thread)
    thread1.start()
    print(threading.current_thread().name, '线程结束')
    

    上面结果可以看到,主线程( MainThread )虽然已经结束了,但子线程仍然在运行,当子线程运行完后,整个程序才真正的结束。那如果想主线程结束的同时终止其他未运行完的线程,可以将线程设置为守护线程,如果程序当中仅剩下守护线程还在执行并且主程序也结束,那么 Python 程序就能够正常退出。threading 模块提供了两种守护线程的设置方式。

    threading.Thread(target=daemon_thread, daemon=True)

    thread.setDaemon(True)

    import threading
    import time
    
    # 守护线程(强制等待1s)
    def daemon_thread():
        for i in range(5):
            time.sleep(1)
            print(f'daemon thread {i}')
    
    # 非守护线程(无强制等待)
    def normal_thread():
        for i in range(5):
            print(f'normal thread {i}')
    
    print(threading.current_thread().name, '线程开始')
    thread1 = threading.Thread(target=daemon_thread, daemon=True)
    thread2 = threading.Thread(target=normal_thread)
    thread1.start()
    # thread1.setDaemon(True)
    thread2.start()
    print(threading.current_thread().name, '线程结束')
    

    上述将 thread1 设置为守护线程,程序在非守护线程主线程( MainThread )运行完成后,直接结束,因此 daemon_thread() 中的输出语句没有来得及执行。图中的输出结果显示 MainThread 线程结束 之后仍然在输出 normal_thread() 函数中的内容,原因是主线程结束到守护线程强制停止这个过程还需要一段时间


    守护线程的继承性

    子线程会继承当前线程的 daemon 属性,主线程默认是非守护线程,因此在主线程中新建的线程默认也都是非守护线程,但在守护线程中创建新的线程时,就会继承当前线程的 daemon 属性,子线程也是守护线程


    join()阻塞

    在多线程爬虫中,一般通过多线程同时爬取不同页面的信息,然后统一进行解析处理,统计存储,这就需要等待所有子线程都执行完毕,才能继续下面的处理,这就需要用到 join() 方法了。

    join() 方法的作用就是阻塞(挂起)其他线程(未启动的线程与主线程),等待被调用线程运行结束后再唤醒其他线程的运行。看个例子。

    import threading
    import time
    
    def block(second):
        print(threading.current_thread().name, '线程正在运行')
        time.sleep(second)
        print(threading.current_thread().name, '线程结束')
    
    print(threading.current_thread().name, '线程正在运行')
    
    thread1 = threading.Thread(target=block, name=f'thread test 1', args=[3])
    thread2 = threading.Thread(target=block, name=f'thread test 2', args=[1])
    
    thread1.start()
    thread1.join()
    
    thread2.start()
    
    print(threading.current_thread().name, '线程结束')
    

    上面只对 thread1 使用 join() ,注意使用 join() 的位置,它是在 thread2.start() 启动之前执行的,执行后 thread2 与主线程均被挂起,只有 thread1 线程执行完成之后,thread2 与 主线程才会执行,由于这里 thread2 不是守护线程,所以当主线程(MainThread)执行完毕后,thread2 还是会继续运行。

    看到这里,是不是有个疑问?如果按照上面代码的执行过程,整个程序完全变成了单线程程序,这就是因为 join() 的使用位置不当造成的。我们稍微改一下上面的代码。

    import threading
    import time
    
    def block(second):
        print(threading.current_thread().name, '线程正在运行')
        time.sleep(second)
        print(threading.current_thread().name, '线程结束')
    
    print(threading.current_thread().name, '线程正在运行')
    
    thread1 = threading.Thread(target=block, name=f'thread test 1', args=[3])
    thread2 = threading.Thread(target=block, name=f'thread test 2', args=[1])
    
    thread1.start()
    thread2.start()
    
    thread1.join()
    print(threading.current_thread().name, '线程结束')
    

    现在程序就是真正的多线程了,此时使用了 join() 方法时,只有主线程被挂起,当 thread1 执行完毕后,才会执行主线程。

    最后需要说明,join() 方法的阻塞是不分对象的,与是否守护线程,是否主线程无关。使用时需要注意,想要真正的多线程运行就要启动所有的子线程后,再调用 join() ,不然就会变成单线程咯!



    这就是本文所有的内容了,如果感觉还不错的话。❤ 点个赞再走吧!!!❤


    对于刚入门 Python 或是想要入门 Python 的小伙伴,可以通微信搜 【Python新视野】,一起交流学习,都是从新手走过来的,有时候一个简单的问题卡很久,但可能别人的一点拨就会恍然大悟,由衷的希望大家能够共同进步。

    展开全文
  • 线程死锁就是有两个线程,一个线程锁住了资源A,又想去锁定资源B,另外一个线程锁定了资源B,又想锁定资源A。两个线程都想去得到对方的资源,而不愿意释放自己的资源,从而造成一种相互等待,无法执行的情况。 这么...

    死锁的定义

    线程死锁就是有两个线程,一个线程锁住了资源A,又想去锁定资源B,另外一个线程锁定了资源B,又想锁定资源A。两个线程都想去得到对方的资源,而不愿意释放自己的资源,从而造成一种相互等待,无法执行的情况。

    这么说可能有些抽象,我们拿个案例来解释一下。

    首先,我们在程序中为了数据的安全性会进行加锁。

    死锁的现象

    下面我们来压测一个有线程死锁现象的接口,通常情况下我们是不建议用GUI模式下运行,GUI模式进行压测的数据通常都不准确,但是这里为了方便观看并且GUI模式下可以复现这个问题。

    我们将这个接口配置3个线程,并且持续执行2分钟时间,我们来观看一下TPS和响应时间的数据。执行之后,我们可以看到程序执行1秒后,数据就不再更新了。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    然后去查看服务器的CPU、内存、IO、网络等都没有发现异常。
    在这里插入图片描述
    下面我们用Jvisualvm工具进行查看,JVM是非常平稳的。

    在这里插入图片描述

    然后查看线程,上方有明显的提示说检测到死锁,并提示生成线程Dump获取更多信息。我们下方可以明显看到http 147、109、102他们的颜色为鲜红色,这种颜色则说明我们当前线程状态处于block状态。

    在这里插入图片描述
    下面我们查看tomcat的进程,然后使用jstack查看对应的进程ID,打印堆栈信息。在这里插入图片描述
    通常出现死锁问题,我们可以滑动到最底部,可以明显的查看到会显示找到一个死锁Found 1 deadlock.

    在这里插入图片描述

    由于在Linux上面,不太方便我们查看信息,我们可以将相关的信息,打印到日志文件中。下面命令指的是我们将相关的堆栈信息打印到test.log的文件中。然后我们可以将log文件下载到本地打开。
    在这里插入图片描述
    从下方图中我们可以看到日志中告诉我们线程147、109、102发生了死锁,并且下方日志中显示了每个线程中他们具体在做的事情。

    在这里插入图片描述
    下方我们来看147这个线程等,他现在正在等待锁定<0x00000000e1759890>这个内存地址,这个内存地址是16进制并且唯一的。并且147线程已经锁定了<0x00000000e1759860>这个内存地址

    然后我们在来看看109的线程在做什么。109此时正在等待锁定 <0x00000000e1759878>,锁住了 <0x00000000e1759890>这个地址。可以看到109锁定的内存地址,正是147等待锁定的内存地址。

    在这里插入图片描述
    下面我们再来看看102此时正在等待锁定 <0x00000000e1759890>,锁住了 <0x00000000e1759878>这个地址。而102等待锁定的内存地址,此时正是109锁定的。
    因此也解释了我们上方的死锁的定义,线程之间它们都想去得到对方的资源,而不愿意释放自己的资源,从而造成一种相互等待,无法执行的情况。
    在这里插入图片描述

    由此我们可以总结出,出现死锁后,tps降为0,压力测试工具无法得到服务器的响应,服务器硬件资源空闲,通过 Jvisualvm去查看线程情况,至少两个线程一直处于红色阻塞状态。

    死锁经常表现程序的停顿,或者不在响应用户的情况。从操作系统上观察对应的CPU占用率为零。

    出现死锁之后,我们关闭压力机并不能解决问题,这个和内存溢出是一样的,我们需要重启tomcat。

    死锁的解决思路

    1、避免嵌套加锁
    2、减少颗粒度

    线程阻塞的定义

    在多线程情况下,如果一个线程对拥有某个资源的锁,那么这个线程就可以运行资源相关的代码。而其他线程就只能等待其执行完毕后,才能继续争夺资源锁,从而运行相关代码。

    这个定义这么说,可能比较抽象,但是其实这个场景,正常我们功能测试的时候,都会测试到,下面我们来举一个非常常见的例子。

    场景:

    假设我们现在有一个秒杀活动的商品,那么这个商品的库存只能最后一个了,此时有3个用户同时下单购买,这里我们定义为3个线程。

    1. 因为CPU可以来回切换线程,假设A线程提交订单,此时A并没有下单购买,此刻CPU切换成线程B
    2. 那么此刻B线程也下单了,并且支付成功了,此时库存变成0
    3. 这个时候CPU又将线程切换回A,A也支付成功了,那么此刻库存值会变成-1

    当多个用户同时操作的时候,就会导致商品超出库存售卖,这个就设计到多线程模式下的数据安全问题。关于这个场景其实在工作中是非常多的,如优惠券领取,最后一个优惠券库存的时候,多个用户同时领取,是否会出现都领取成功的情况。

    解决方案

    出现上方这种情况下,通常我们都需要通知开发进行加锁。在多线程的情况下,如果存在修改共享数据的操作,就需要对操作步骤进行加锁,拥有锁的线程才可以执行相关代码。没有锁的线程只能等待其释放后,才有资格执行代码。

    但是大家现在思考一下,加锁之后是不是就存在了一定的性能问题,加锁之后,只有锁内部的线程才能执行业务操作,其他的线程都处于等待的状态,这样就会导致出现性能瓶颈。但是这个通常都需要根据业务来决定,在某些业务上安全性高于性能。

    案例分析

    下面我们来看一下某个接口的数据,当我们不断加压线程,基本上在20个左右的时候,基本上tps就压不上去了,下面图中可以看到,哪怕我线程加到30,tps仍然是在1100左右。


    压测过程中,我们来看一下cpu、内存、网络等数据。

    1. cpu目前只压到60%左右
    2. 内存使用还算平稳(这个是自己租的服务器,内存自身就比较低)
    3. 网络是局域网,也是正常的
    4. 磁盘读写几乎可以忽略不计

    在这里插入图片描述
    上方服务器的资源数据我们可以看到,不断加压,tps已经达到了一个瓶颈点,但是实际上我们资源并没有完全被消耗,实际上不断加压tps应该更高才对。那么这个时候,我们一般可以考虑到是否是出现了线程阻塞。

    我们可以使用jvisualvm工具查看线程状态,我们可以看到压测过程中,有非常多的线程为鲜红色,鲜红色则表示未阻塞状态。

    在这里插入图片描述
    生成对dump文件查看堆栈信息,我们可以看到有很多线程处于BLOCAKED下面
    在这里插入图片描述
    下面我们可以看到有出现log4j线程阻塞问题。由于同步大量的打印日志,导致线程阻塞。有些开发非常喜欢将日志都打印出来,但是其实大量的打印日志是会影响性能的。

    log4j线程阻塞问题

    下面是网上找的关于Log4j的介绍:

    log4j是Apche的一个开源项目,通过使用Log4j,我们可以控制日志信息输送到目的地是控制台、文件、GUI组件,甚至是套接口服务器、NT的事件记录、UNIX Syslog守护进程等;我们也可以控制每一条日志的输出格式;通过定义每一条日志信息的级别,我们能够更加细致的控制日志的生成过程。这些可以通过一个配置文件来灵活的进行配置,而不需要修改应用的代码。

    Log4j的日志级别

    Level描述
    ALL各级别包括自定义级别
    DEBUG指定细粒度信息时间是最优用的应用程序调试
    ERROR错误时间可以仍然允许应用程序继续运行
    FATAL指定非常严重的错误事件,这可能导致应用程序中止
    INFO指定能够突出在颗粒度级别的应用程序运行情况的信息的消息
    OFF这是最高级别,为了关闭日志记录
    TRACE指定细粒度比DEBUG更低的信息事件
    WARN指定具有潜在危害的情况

    级别越低,日志越多:ALL > DEBUG > INFO > WARN > ERROR > TATAL

    关于log4j的处理方案:

    1、减少代码中没有必要的输出
    2、根据公司项目情况,更改log4j的等级,改成error,降低大量打印日志造成的线程阻塞情况
    3、如果由于公司项目原因,有些公司如担心线上出现问题,方便排查必须要打印info日志,可以考虑更换其他日志组件,如log4j2、logback等,log4j2为异步日志输出。

    线程阻塞问题排查流程

    1. 做线程dump
    2. 在dump文件中搜索关键字"BLOCK”、”TIME_WAITING",查看每种状态的count数量
    3. 按照上述关键字搜索,查看跟本系统有关的业务代码堆栈信息
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    阻塞测试 - ( void )asynchronousSource {     for ( int i = 0 ; i 5 ; i++) {     sleep ( 1 );     NSLog ( @"asynchronous input source run" );  }  ...
  • JAVA多线程阻塞

    万次阅读 多人点赞 2017-02-13 17:15:33
    四、线程状态转换 ...你如果看懂了这个图,那么对于多线程的理解将会更加深刻! 1、新建状态(New):新创建了一个线程对象。 2、就绪状态(Runnable):线程对象创建后,其他线程调用了该对象的start()
  • 最近有小伙伴在工作中遇到了java线程阻塞问题,面对这样的问题,大家束手无策,不知道从何下手,那么今天我们就给大家分享一些关于java避免线程阻塞的方法。阻塞指的是暂停一个Java线程同步的执行以等待某个条件发生...
  • weblogic线程阻塞问题

    2020-03-27 14:42:39
    如果发送该请求较,很有可能会导致weblogic的线程阻塞,严重会引起weblogic挂起现象。 可以通过以下几种方法解决: 1)修改StuckThreadMaxTime参数,将默认的600s改成1200s,或者其它适合的值。 2)增大线程数,...
  • java 常见线程阻塞解决方案

    千次阅读 2021-02-26 10:29:08
    /***@authorliangjun*@descriptionTODO* alphonse gaston两个对象相互等着对方释放锁,线程阻塞,造成死锁*/public class Friend {private final String name;public Friend(String name) {this.name = name;}public ...
  • 解决uwsgi多线程线程阻塞造成的flask后端接口响应时而正常时而报错的问题

空空如也

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多线程阻塞如何解决