互斥锁解决 Python 中多线程共享全局变量的问题(推荐)

一、同步概念

同步就是协同步调,按预定的先后次序进行运行。如:你说完,我再说。

"同"字从字面上容易理解为一起动作。

其实不是,在这里,"同"字应是指协同、协助、互相配合。

线程同步,可理解为线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B执行,再将结果给A;A再继续操作。

之前我们遇到过,如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。

解决线程同时修改全局变量的方式

我们先把上次那个问题再看下。

import threading
import time

g_num = 0

def work1(num):
 global g_num
 for i in range(num):
  g_num += 1
 print("----in work1, g_num is %d---" % g_num)

def work2(num):
 global g_num
 for i in range(num):
  g_num += 1
 print("----in work2, g_num is %d---" % g_num)

print("---线程创建之前g_num is %d---" % g_num)

t1 = threading.Thread(target=work1, args=(1000000,))
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
t2.start()

# 确保子线程都运行结束
while len(threading.enumerate()) != 1:
 time.sleep(1)

print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)

运行结果:

---线程创建之前g_num is 0---
----in work2, g_num is 1048576---
----in work1, g_num is 1155200---
2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:1155200

对于这个计算错误的问题,可以通过线程同步来进行解决。

思路,如下:

系统调用 t1,然后获取到 g_num 的值为0,此时上一把锁,即不允许其他线程操作 g_num。

t1 对 g_num 的值进行+1。

t1 解锁,此时 g_num 的值为1,其他的线程就可以使用 g_num 了,而且 g_num 的值不是0而是1。

同理其他线程在对 g_num 进行修改时,都要先上锁,处理完后再解锁,在上锁的整个过程中不允许其他线程访问,就保证了数据的正确性。

思路基本是这个样子,那代码怎么来实现呢?

二、互斥锁解决资源竞争的问题

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,最简单的同步机制就是引入互斥锁。

互斥锁为资源引入一个状态:锁定/非锁定。

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行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。

互斥锁解决 Python 中多线程共享全局变量的问题(推荐)

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。

如果在调用 acquire 对这个锁上锁之前,它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。

示例:

使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作。

import threading
import time

g_num = 0

def test1(num):
 global g_num
 for i in range(num):
  mutex.acquire() # 上锁
  g_num += 1
  mutex.release() # 解锁

 print("---test1---g_num=%d" % g_num)

def test2(num):
 global g_num
 for i in range(num):
  mutex.acquire() # 上锁
  g_num += 1
  mutex.release() # 解锁

 print("---test2---g_num=%d" % g_num)

# 创建一个互斥锁
# 默认是未上锁的状态
mutex = threading.Lock()

# 创建2个线程,让他们各自对g_num加1000000次
p1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
p1.start()

p2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))
p2.start()

# 等待计算完成
while len(threading.enumerate()) != 1:
 time.sleep(1)

print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)

运行结果:

---test1---g_num=1989108
---test2---g_num=2000000
2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:2000000

可以看到最后的结果,加入互斥锁后,其结果与预期相符。

互斥锁解决 Python 中多线程共享全局变量的问题(推荐)

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