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  • 本文实例讲述了Python多线程编程之多线程加锁操作。分享给大家供大家参考,具体如下: Python语言本身是支持多线程的,不像PHP语言。 下面的例子是多个线程做同一批任务,任务总是有task_num个,每次线程做一个任务...
  • C++ mutex,lock_guard,unique_lock使用说明文档,详细属性介绍,简单使用介绍。
  • 多线程加锁

    千次阅读 2018-06-10 20:52:40
    多线程加锁多线程加锁的过程中,要注意如下两个核心关键点: 加锁的位置,加锁的位置代表了一旦其中某一线程获取锁后,其他线程就会阻塞到此位置,当加锁的线程执行完毕释放锁后,其他线程会根据阻塞时的位置...


    1. 多线程加锁

    在多线程加锁的过程中,要注意如下两个核心关键点:

    • 加锁的位置,加锁的位置代表了一旦其中某一线程获取锁后,其他线程就会阻塞到此位置,当加锁的线程执行完毕释放锁后,其他线程会根据阻塞时的位置继续向向执行。
    • 加锁边界处理, 在到达边界时,一旦某一线程完成任务后,其他阻塞的线程就不能继续完成任务,要考虑其他线程要退出任务。
    • 防止死锁,正常情况下cpu执行一个锁要从加锁到释放锁这么一个原子性操作,若在加锁后还为解锁时,就退出任务,此时就变为死锁,自己和其他都一致会阻塞
      举例说明:
    import time
    from threading import Thread,Lock,currentThread
    import logging
    
    FORMAT = "%(asctime)s %(threadName)s %(thread)d %(message)s"
    # logging.basicConfig(format=FORMAT,level=logging.INFO)
    logging.basicConfig(format=FORMAT,level=logging.INFO)
    
    cups = []
    lock = Lock()
    def worker(count=10):
        logging.info("I'am working for CPU.")
        flag = False
        while not flag:
            #如果len(cups)=999,线程1进入循环在此枷锁,
            # 其他线程也进入此循环阻塞到此位置,若线程1执行完后,其他线程
            #也要枪锁,因此要判断是否要cups.append(1),若已经达到1000,则跳过;
            lock.acquire()
            time.sleep(0.001)
            print(len(cups))
            if len(cups) >= 1000:
                flag = True
                #若此位置加break,尚未解锁就结束,形成死锁
                #break
            #达到100时,阻塞的线程进来后,要根据flag值判断是否在添加,若没有
            #判断时,其他阻塞的线程进来依然会添加,因此会有错误
            #cups.append(1)
            #正确做法
            if not flag:
                cups.append(1)
            print(currentThread())
            lock.release()
        logging.info('I finished. cups = {}'.format(len(cups)))
    
    for _ in range(10):
        Thread(target=worker,args=(1000,)).start()

    2. 加锁类LOCK

    acquire(blocking=Ture,timeout=-1)

    • 默认情况下是阻塞状态,当无法获取到锁时,会一直处于阻塞状态,当然也可以设置timeout超时时间,到达超时时间立马退出
    • 若blocking=False时,当没有获取到锁时,立马退出,无须阻塞等待

    release

    • 释放锁,可以从任何线程调用释放
    • 已上锁的锁,会被重置为unlocked未上锁的锁上调用,抛出RuntimeError异常

    3. 加锁作用

    在多线程中,多线程同时处理一个公共变量时,线程A和线程B,如
    当x = 0, x = x + 1时,尚未执行完成,切换另外一个线程x = x +1,本来应该是2,但是因为第一个线程x= x+ 1执行一半,因此x再次变为1

    import threading
    from threading import Thread,Lock
    import time
    
    class Counter:
        def __init__(self):
            self._val = 0
    
        @property
        def value(self):
            return self._val
    
        def inc(self):
            self._val += 1
    
        def dec(self):
            self._val -= 1
    
    def run(c,count=100):
        for _ in range(count):
            for i in range(-50,50):
                if i < 0:
                    c.dec()
                else:
                    c.inc()
    
    c = Counter()
    c1 = 100
    c2 = 100
    for i in range(c1):
        Thread(target=run,args=(c,c2)).start()
    print(c.value)

    4. 可重入锁RLock

    可重入锁当线程A中获取一次或多次锁lock,同时将同一把锁lock传递到另外一个线程B中,当线程A中不释放这把锁时,线程B中就因为这把锁无法使用,线程B就处于阻塞状态。
    如:你拿一把锁链,把自行车多次上锁,但是你又想把这把锁锁另外一个自行车,肯定无法使用,因为锁还没有解开,所以另外一个自行车只能处于等待状态。

    import threading
    import time
    
    lock = threading.RLock()
    lock.acquire()
    def worker(lock):
        print("blocking ...")
        lock.acquire()
        print(threading.current_thread().ident)
        print()
        print("end blocking ...")
    
    t = threading.Thread(target=worker,args=(lock,))
    t.start()
    print(lock)
    t.join()
    print("end")
    #运行结果
    blocking ...
    <locked _thread.RLock object owner=8724 count=1 at 0x000001941A851C88>
    ##阻塞状态

    5. condion

    condion是条件通知机制,主要解决的问题是:生产者和消防者速度不匹配的问题,有了condion后,生产者生产完后,通知消费者来消费,这样更加高效的完成任务

    展开全文
  • java 多线程加锁

    千次阅读 2020-06-09 16:03:32
    java 加锁方法: 1:直接加 synchronized 关键字 2:使用lock private java.util.concurrent.locks.Lock lock = new ReentrantLock(); private void fun(){ lock.lock(); try{ 执行语句...... } ...

    java 加锁方法:

    1:直接加

      synchronized 关键字

    2:使用lock

    private java.util.concurrent.locks.Lock lock = new ReentrantLock();

    private void fun(){

        lock.lock();

        try{

            执行语句......

    } finally{

        lock.unlock();

    }

    }

    例子:

    生成订单号,此处是由时间戳

    public class Tools {

    private static int count = 0;

    //单台服务器,多个线程 同时生成订单号

    public static String getNumber() {

    //区分不同的订单号

    try {

       Thread.sleep(300);

    } catch (Exception e) { // TODO: handle exception

    }

       SimpleDateFormat simpt = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-HH-mm-ss");

       return simpt.format(new Date()) + "-" + ++count; //时间戳后面加了 count

    }

    }

    开启100个线程调用之:

    public class ordersService implements Runnable {
    
        private Tools orderNumGenerator  = new Tools(); //定义成全局
        public void run(){
            getNumber();
        }
        public synchronized void  getNumber(){
                String number=orderNumGenerator.getNumber();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"num"+number);
        }
        public static  void  main(String[] args){
            ordersService ordersService=new ordersService();
           for (int i=0;i<100;i++){
               new Thread(ordersService).start();
           }
        }
    }

    结果:

     多个线程共享区同一个全局变量,线程安全问题

     解决方法就是加锁

    一:使用关键字加锁

     

    或者使用 lock锁也可以

    展开全文
  • } //多线程安全问题:一段代码,单线程执行和多线程执行结果不一致,就表明有线程安全问题 //加lock 就能解决线程安全问题--就是单线程化 --LOCK 就是保证方法块任意时刻只有一个线程能进去,其他线程就排队 //Lock...
            private void button8_Click(object sender, EventArgs e)
            {
                //for (int i = 0; i < 5; i++)
                //{
                //    int k = i;
                //    Thread.Sleep(5);
                //    Task.Run(() =>
                //    {
                //        Console.WriteLine($"This is i={i} k={k} Start {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");
                //        Thread.Sleep(200);
                //        Console.WriteLine($"This is i={i} k={k} End>>>>> {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");
                //    });
                //}
    
                List<int> intList = new List<int>();
                for (int i = 0; i < 10000; i++)
                {
                    Task.Run(() =>//多线程之后,结果变成小于10000,有数据丢失了
                    {
                       // Monitor.Enter(LOCK); 和lock原理一样
                        lock(LOCK)
                        {
                            intList.Add(i);
                        }
                       // Monitor.Exit(LOCK);
                    });
                }
                //多线程安全问题:一段代码,单线程执行和多线程执行结果不一致,就表明有线程安全问题
    
                //加lock 就能解决线程安全问题--就是单线程化 --LOCK 就是保证方法块任意时刻只有一个线程能进去,其他线程就排队
                //Lock原理 -- 语法糖 --等于Monitor ---锁定一个内存引用地址 ---所以不能是值类型 -- 也不能是null 
                Thread.Sleep(5000);
                Console.WriteLine(intList.Count);
            }
    
            //private 防止外面访问, static 唯一只有一个 readonly 避免地址被修改 引用失效影响锁
            private static readonly object LOCK = new object();
    
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  • 今天小编就为大家分享一篇对Python多线程读写文件加锁的实例详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 关于多线程加锁问题

    千次阅读 2018-08-31 09:24:48
    偶然间翻到了多线程加锁的帖子,记录一下 多线程间共享变量加不加锁取决于变量类型以及大小,跟CPU单次操作有关。 从:https://blog.csdn.net/youtherzhang/article/details/76093570 大神的测试结果来看(感谢...

    偶然间翻到了多线程加锁的帖子,记录一下

    多线程间共享变量加不加锁取决于变量类型以及大小,跟CPU单次操作有关。
    从:https://blog.csdn.net/youtherzhang/article/details/76093570 大神的测试结果来看(感谢大神的这么详细的测试数据)
    结论:
    1.对于int,short,char,BOOL等小于等于4字节的简单数据类型,如果无逻辑上的先后关系,多线程读写可以完全不用加锁
    2.尽管float为4字节,多线程访问时也需要加锁
    3.对于大于4字节的简单类型,比如double,__int64等,多线程读写必须加锁。
    4.对于所有复杂类型,比如类,结构体,容器等类型必须加锁

    早期的C++多线程可以用mutex解决此问题,C++11 引入了 atomic 来解决问题, 并且在效率方面会比mutex.lock()和mutex.unlock()方式,高效很多, 大约在4倍的样子。

    补充一点,当做多线程同步io操作时候。例如,多线程socket通讯。要用原子操作,如果用互斥锁会锁死。因为多核CPU轮训的不确定性,造成互斥锁同时产生竞争关系。如果使用原子操作(例如自旋锁),则会完美解决此问题。

    展开全文
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多线程加锁的作用