Python的线程04 同步机制实际应用场景举例

Posted 2022-08-11 雷学委

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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Python的线程04 同步机制实际应用场景举例相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

正式的Python专栏第42篇，同学站住，别错过这个从0开始的文章！

前面学委分享了几篇多线程的文章，说到了同步机制，好像还蛮简单的，加个锁就完事了。

这次让我们来看看一个真实场景吧：银行转账

先说说转账

假设现在有一个xuewei的账号里面有 100W。

然后有多个任务在转账，转入转出都是跟这个xuewei账号相关的。

而且这些任务发生是随机的。

我们先把上面的场景写成代码：

xuewei_account = 100


# amount为负数即是转出金额
def transfer(money):
    global xuewei_account
    xuewei_account += money

下面是多个线程，多线程模拟转账事件，我们假设有4个事件在同时发生。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/24 12:02 上午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷学委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : __init__.py.py
# @Project : hello
import random
import threading
import datetime
import time

xuewei_account = 100


# amount为负数即是转出金额
def transfer(money):
    global xuewei_account
    xuewei_account += money


# 创建4个任务给学委账户转账
for i in range(10000):
    threading.Thread(target=lambda: transfer(-1)).start()
    threading.Thread(target=lambda: transfer(1)).start()
    threading.Thread(target=lambda: transfer(-1)).start()
    threading.Thread(target=lambda: transfer(1)).start()

# 等待活跃线程只剩下主线程MainThread
time.sleep(10)
print("-" * 16)
print("活跃线程数:", threading.active_count())
print("活跃线程:", threading.current_thread().name)
print("学委账户余额：", xuewei_account)

这里启动了4个线程循环了10000次，也就是4万个线程，分别于学委的账户进行转账。

下面是运行结果：

运行几次学委的账户还是正确的，余额还是100W。

上面的代码线程几万个，但每次运行的操作都很简单，完成一次加法。

线程一个接一个start，非常快速就切换下一个线程，我们看到程序没有出现问题。

下面进行改造，这次不要就4万线程了，我们让转账这个任务耗时更多，每启动一个线程进行模拟10万次转账。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/24 12:02 上午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷学委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : __init__.py.py
# @Project : hello
import random
import threading
import datetime
import time

xuewei_account = 100


# amount为负数即是转出金额
def transfer(money):
    global xuewei_account
    for x in range(100000):
        xuewei_account += money


# 创建4个任务给重复学委账户转账
for i in range(10):
    threading.Thread(target=lambda: transfer(-1)).start()
    threading.Thread(target=lambda: transfer(1)).start()
    threading.Thread(target=lambda: transfer(-1)).start()
    threading.Thread(target=lambda: transfer(1)).start()

time.sleep(10)
print("-" * 16)
print("活跃线程数:", threading.active_count())
print("活跃线程:", threading.current_thread().name)
print("学委账户余额：", xuewei_account)

这里运行的结果就比较出乎意料了：

多线程编程复杂的地方就在这里了, 有时候明明平平无奇的代码，改造成多线程，就很容易出bug！

当然上面的代码并不是平平无奇，相比第一段代码，上面的转账函数做的事件更多，更耗时。

如何解决这个问题？

非常简单，我们加上锁。

代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/24 12:02 上午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷学委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : __init__.py.py
# @Project : hello
import random
import threading
import datetime
import time

xuewei_account = 100

lock = threading.Lock()
# amount为负数即是转出金额
def transfer(money):
    lock.acquire()
    global xuewei_account
    for x in range(100000):
        xuewei_account += money
    lock.release()


# 创建4个任务给重复学委账户转账
for i in range(10):
    threading.Thread(target=lambda: transfer(-1)).start()
    threading.Thread(target=lambda: transfer(1)).start()
    threading.Thread(target=lambda: transfer(-1)).start()
    threading.Thread(target=lambda: transfer(1)).start()

time.sleep(10)
print("-" * 16)
print("活跃线程数:", threading.active_count())
print("活跃线程:", threading.current_thread().name)
print("学委账户余额：", xuewei_account)