线程-GIL锁
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了线程-GIL锁相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
GIL和锁
全局解释器锁GIL
Python 解释器中可以“运行”多个线程,但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。
对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制,正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。
在多线程环境中,Python 虚拟机按以下方式执行:
a、设置 GIL;
b、切换到一个线程去运行;
c、运行指定数量的字节码指令或者线程主动让出控制(可以调用 time.sleep(0));
d、把线程设置为睡眠状态;
e、解锁 GIL;
d、再次重复以上所有步骤。
锁
同步锁
import threading
R=threading.Lock()
R.acquire()
‘‘‘
对公共数据的操作
‘‘‘
R.release()
from threading import Thread,Lock
import os,time
def work():
global n
lock.acquire()
temp=n
time.sleep(0.1)
n=temp-1
lock.release()
if __name__ == ‘__main__‘:
lock=Lock()
n=100
l=[]
for i in range(100):
p=Thread(target=work)
l.append(p)
p.start()
for p in l:
p.join()
print(n) #结果肯定为0,由原来的并发执行变成串行,牺牲了执行效率保证了数据安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
#未加锁的代码并发运行
time.sleep(3)
print(‘%s start to run‘ %current_thread().getName())
global n
#加锁的代码串行运行
lock.acquire()
temp=n
time.sleep(0.5)
n=temp-1
lock.release()
if __name__ == ‘__main__‘:
n=100
lock=Lock()
threads=[]
start_time=time.time()
for i in range(100):
t=Thread(target=task)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
stop_time=time.time()
print(‘主:%s n:%s‘ %(stop_time-start_time,n))
死锁
是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。
此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程
from threading import Lock as Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
print(123)
mutexA.release()
mutexA.release()
递归锁
在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源,python提供了可重入锁RLock。
这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源。
from threading import RLock as Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
print(123)
mutexA.release()
mutexA.release()
典型事例:科学家吃面
问题
import time
from threading import Thread,Lock
noodle_lock = Lock()
fork_lock = Lock()
def eat1(name):
noodle_lock.acquire()
print(‘%s 抢到了面条‘%name)
fork_lock.acquire()
print(‘%s 抢到了叉子‘%name)
print(‘%s 吃面‘%name)
fork_lock.release()
noodle_lock.release()
def eat2(name):
fork_lock.acquire()
print(‘%s 抢到了叉子‘ % name)
time.sleep(1)
noodle_lock.acquire()
print(‘%s 抢到了面条‘ % name)
print(‘%s 吃面‘ % name)
noodle_lock.release()
fork_lock.release()
for name in [‘哪吒‘,‘egon‘,‘yuan‘]:
t1 = Thread(target=eat1,args=(name,))
t2 = Thread(target=eat2,args=(name,))
t1.start()
t2.start()
递归锁解决
import time
from threading import Thread,RLock
fork_lock = noodle_lock = RLock()
def eat1(name):
noodle_lock.acquire()
print(‘%s 抢到了面条‘%name)
fork_lock.acquire()
print(‘%s 抢到了叉子‘%name)
print(‘%s 吃面‘%name)
fork_lock.release()
noodle_lock.release()
def eat2(name):
fork_lock.acquire()
print(‘%s 抢到了叉子‘ % name)
time.sleep(1)
noodle_lock.acquire()
print(‘%s 抢到了面条‘ % name)
print(‘%s 吃面‘ % name)
noodle_lock.release()
fork_lock.release()
for name in [‘哪吒‘,‘egon‘,‘yuan‘]:
t1 = Thread(target=eat1,args=(name,))
t2 = Thread(target=eat2,args=(name,))
t1.start()
t2.start()
以上是关于线程-GIL锁的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python入门学习-DAY36-GIL全局解释器锁死锁现象与递归锁信号量Event事件线程queue
27 Apr 18 GIL 多进程多线程使用场景 线程互斥锁与GIL对比 基于多线程实现并发的套接字通信 进程池与线程池 同步异步阻塞非阻塞