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python多线程死锁现象及解决方法

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  小编写这篇文章的一个主要目的,主要是来给大家进行阐述关于python多线程的问题一些问题解答,包括遇到多线程问题现象,那么,遇到这种现象的话,我们需要怎么去进行解答呢?下面小编就给大家详细解答下。


  本节重点


  了解死锁现象与解决方法


  本节时长需控制在15分钟内


  一死锁现象


  所谓死锁: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,如下就是死锁


  from threading import Thread,Lock
  import time
  mutexA=Lock()
  mutexB=Lock()
  class MyThread(Thread):
  def run(self):
  self.func1()
  self.func2()
  def func1(self):
  mutexA.acquire()
  print('33[41m%s拿到A锁33[0m'%self.name)
  mutexB.acquire()
  print('33[42m%s拿到B锁33[0m'%self.name)
  mutexB.release()
  mutexA.release()
  def func2(self):
  mutexB.acquire()
  print('33[43m%s拿到B锁33[0m'%self.name)
  time.sleep(2)
  mutexA.acquire()
  print('33[44m%s拿到A锁33[0m'%self.name)
  mutexA.release()
  mutexB.release()
  if __name__=='__main__':
  for i in range(10):
  t=MyThread()
  t.start()


  执行效果


  Thread-1拿到A锁
  Thread-1拿到B锁
  Thread-1拿到B锁
  Thread-2拿到A锁#出现死锁,整个程序阻塞住


  二递归锁


  解决方法,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。


  上面的例子如果使用RLock代替Lock,则不会发生死锁,二者的区别是:递归锁可以连续acquire多次,而互斥锁只能acquire一次


  from threading import Thread,RLock
  import time
  mutexA=mutexB=RLock()#一个线程拿到锁,counter加1,该线程内又碰到加锁的情况,则counter继续加1,这期间所有其他线程都只能等待,等待该线程释放所有锁,即counter递减到0为止
  class MyThread(Thread):
  def run(self):
  self.func1()
  self.func2()
  def func1(self):
  mutexA.acquire()
  print('33[41m%s拿到A锁33[0m'%self.name)
  mutexB.acquire()
  print('33[42m%s拿到B锁33[0m'%self.name)
  mutexB.release()
  mutexA.release()
  def func2(self):
  mutexB.acquire()
  print('33[43m%s拿到B锁33[0m'%self.name)
  time.sleep(2)
  mutexA.acquire()
  print('33[44m%s拿到A锁33[0m'%self.name)
  mutexA.release()
  mutexB.release()
  if __name__=='__main__':
  for i in range(10):
  t=MyThread()
  t.start()


  综上所述,这篇内容就给大家介绍到这里了,希望可以给各位读者带来帮助。

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