python并发场景锁的使用方法

89542767 发布于2022-12-14 15:29 / 371人阅读

　　小编写这篇文章的一个主要目的，主要是来给大家介绍关于python的一些事情，python的使用场景是比较的多的，主要涉及到其中的一些方方面面，那么，它的并发场景使用方法是什么呢？下面就给大家详细解答下。

　　前言

　　如果你学过操作系统，那么对于锁应该不陌生。锁的含义是线程锁，可以用来指定某一个逻辑或者是资源同一时刻只能有一个线程访问。这个很好理解，就好像是有一个房间被一把锁锁住了，只有拿到钥匙的人才能进入。每一个人从房间门口拿到钥匙进入房间，出房间的时候会把钥匙再放回到门口。这样下一个到门口的人就可以拿到钥匙了。这里的房间就是某一个资源或者是一段逻辑，而拿取钥匙的人其实指的是一个线程。

　　加锁的原因

　　我们明白了锁的原理，不禁有了一个问题，我们为什么需要锁呢，它在哪些场景当中会用到呢？

　　其实它的使用场景非常广，我们举一个非常简单的例子，就是淘宝买东西。我们都知道商家的库存都是有限的，卖掉一个少一个。假如说当前某个商品库存只剩下一个，但当下却有两个人同时购买。两个人同时购买也就是有两个请求同时发起购买请求，如果我们不加锁的话，两个线程同时查询到商品的库存是1，大于0，进行购买逻辑之后，同时减一。由于两个线程同时执行，所以最后商品的库存会变成-1。

　　显然商品的库存不应该是一个负数，所以我们需要避免这种情况发生。通过加锁可以完美解决这个问题。我们规定一次只能有一个线程发起购买的请求，那么这样当一个线程将库存减到0的时候，第二个请求就无法修改了，就保证了数据的准确性。

　　代码实现

　　那么在Python当中，我们怎么样来实现这个锁呢？

　　其实很简单，threading库当中已经为我们提供了线程的工具，我们直接拿过来用就可以了。我们通过使用threading当中的Lock对象，可以很轻易的实现方法加锁的功能。

　　import threading
　　class PurchaseRequest:
　　'''
　　初始化库存与锁
　　'''
　　def __init__(self,initial_value=0):
　　self._value=initial_value
　　self._lock=threading.Lock()
　　def incr(self,delta=1):
　　'''
　　加库存
　　'''
　　self._lock.acquire()
　　self._value+=delta
　　self._lock.release()
　　def decr(self,delta=1):
　　'''
　　减库存
　　'''
　　self._lock.acquire()
　　self._value-=delta
　　self._lock.release()

　　我们从代码当中就可以很轻易的看出Lock这个对象的使用方法，我们在进入加锁区（资源抢占区）之前，我们需要先使用lock.acquire()方法获取锁。Lock对象可以保证同一时刻只能有一个线程获取锁，只有获取了锁之后才会继续往下执行。当我们执行完成之后，我们需要把锁“放回门口”，所以需要再调用一下release方法，表示锁的释放。

　　这里有一个小问题是很多程序员在编程的时候总是会忘记release，导致不必要的bug，而且这种分布式场景当中的bug很难通过测试发现。因为测试的时候往往很难测试并发场景，code review的时候也很容易忽略，因此一旦泄露了还是挺难发现的。

　　为了解决这个问题，Lock还提供了一种改进的用法，就是使用with语句。with语句我们之前在使用文件的时候用到过，使用with可以替我们完成try catch以及资源回收等工作，我们只管用就完事了。这里也是一样，使用with之后我们就可以不用管锁的申请和释放了，直接写代码就行，所以上面的代码可以改写成这样：

　　import threading
　　class PurchaseRequest:
　　'''
　　初始化库存与锁
　　'''
　　def __init__(self,initial_value=0):
　　self._value=initial_value
　　self._lock=threading.Lock()
　　def incr(self,delta=1):
　　'''
　　加库存
　　'''
　　with self._lock:
　　self._value+=delta
　　def decr(self,delta=1):
　　'''
　　减库存
　　'''
　　with self._lock:
　　self._value-=delta

　　这样看起来是不是清爽很多？

　　可重入锁

　　上面介绍的只是最简单的锁，我们经常使用的往往是可重入锁。

　　什么叫可重入锁呢？简单解释一下，就是在一个线程已经持有了锁的情况下，它可以再次进入被加锁的区域。但是既然线程还持有锁没有释放，那么它不应该还是在加锁区域吗，怎么会有需要再次进入被加锁区域的情况呢？其实是有的，道理也很简单，就是递归。

　　我们把上面的例子稍微改一点点，就完全不一样了。

　　import threading
　　class PurchaseRequest:
　　'''
　　初始化库存与锁
　　'''
　　def __init__(self,initial_value=0):
　　self._value=initial_value
　　self._lock=threading.Lock()
　　def incr(self,delta=1):
　　'''
　　加库存
　　'''
　　with self._lock:
　　self._value+=delta
　　def decr(self,delta=1):
　　'''
　　减库存
　　'''
　　with self._lock:
　　self.incr(-delta)
　　我们关注一下上面的decr方法，我们用incr来代替了原本的逻辑实现了decr。但是有一个问题是decr也是一个加锁的方法，需要前一个锁释放了才能进入。但它已经持有了锁了，那么这种情况下就会发生死锁。
　　我们只需要把Lock换成可重入锁就可以解决这个问题，只需要修改一行代码。
　　import threading
　　class PurchaseRequest:
　　'''
　　初始化库存与锁
　　我们使用RLock代替了Lock，也可重入锁代替了普通锁
　　'''
　　def __init__(self,initial_value=0):
　　self._value=initial_value
　　self._lock=threading.RLock()
　　def incr(self,delta=1):
　　'''
　　加库存
　　'''
　　with self._lock:
　　self._value+=delta
　　def decr(self,delta=1):
　　'''
　　减库存
　　'''
　　with self._lock:
　　self.incr(-delta)

　　总结

　　文章介绍了Python当中锁的使用方法，以及可重入锁的概念。在并发场景下开发和调试都是一个比较困难的工作，稍微不小心就会踩到各种各样的坑，死锁只是其中一种比较常见并且比较容易解决的问题，除此之外还有很多其他各种各样的问题。

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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