Python：线程为什么搞个setDaemon

摘要：之前一直很好奇，都没有属性，为什么会有呢结果这玩意就是真的是仅作用于层手动笑脸结语区区一个可以引出很多本质内容的探索机会，比如线程的创建过程，管理流程等。

使用 Python 都不会错过线程这个知识，但是每次谈到线程，大家都下意识说 GIL 全局锁，

但其实除了这个老生常谈的话题，还有很多有价值的东西可以探索的，譬如：setDaemon()。

我们会写这样的代码来启动多线程:

import time
import threading

def test():
    while True:
        print threading.currentThread()
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=test)
    t2 = threading.Thread(target=test)
    t1.start()
    t2.start()

输出：

^C

^C^C^C^C^C^C    # ctrl-c 多次都无法中断
 
^C
 

 

...（两个线程竞相打印）

通过 Threading 我们可以很简单的实现并发的需求，但是同时也给我们带来了一个大难题: 怎么退出呢？

在上面的程序运行中，我已经尝试按了多次的 ctrl-c，都无法中断这程序工作的热情！最后是迫不得已用 kill 才结束。

那么怎样才能可以避免这种问题呢？或者说，怎样才能在主线程退出的时候，子线程也自动退出呢？

有过相似经验的老司机肯定就知道，setDaemon() 将线程搞成 守护线程 不就得了呗:

import time
import threading

def test():
    while True:
        print threading.currentThread()
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=test)
    t1.setDaemon(True)
    t1.start()

    t2 = threading.Thread(target=test)
    t2.setDaemon(True)
    t2.start()

输出：

python2.7 1.py


（直接退出了）

直接退出？理所当然，因为主线程已经执行完了，确实是已经结束了，正因为设置了守护线程，所以这时候子线程也一并退出了。

那么问题来了，我们以前学 C 语言的时候，好像不用 Daemon 也可以啊，比如这个：

#include 
#include 
#include 

void *test(void *args)
{
    while (1)
    {
        printf("ThreadID: %d
", syscall(SYS_gettid));
        sleep(1);
    }
}

int main()
{
    pthread_t t1 ;
    int ret = pthread_create(&t1, NULL, test, NULL);
    if (ret != 0)
    {
        printf("Thread create failed
");
    }
   
    // 避免直接退出
    sleep(2);
    printf("Main run..
");
}

输出：

# gcc -lpthread test_pytha.out & ./a
ThreadID: 31233
ThreadID: 31233
Main run.. （毫不犹豫退出了）

既然 Python 也是用 C 写的，为什么 Python 多线程退出需要 setDaemon ？？？

想要解决这个问题，我们怕不是要从主线程退出的一刻开始讲起，从前....

Python 解析器在结束的时候，会调用 wait_for_thread_shutdown 来做个例行清理：

// python2.7/python/pythonrun.c

static void
wait_for_thread_shutdown(void)
{
#ifdef WITH_THREAD
    PyObject *result;
    PyThreadState *tstate = PyThreadState_GET();
    PyObject *threading = PyMapping_GetItemString(tstate->interp->modules,
                                                  "threading");
    if (threading == NULL) {
        /* threading not imported */
        PyErr_Clear();
        return;
    }
    result = PyObject_CallMethod(threading, "_shutdown", "");
    if (result == NULL)
        PyErr_WriteUnraisable(threading);
    else
        Py_DECREF(result);
    Py_DECREF(threading);
#endif
}

我们看到 #ifdef WITH_THREAD 就大概猜到对于是否多线程，这个函数是运行了不同的逻辑的

很明显，我们上面的脚本，就是命中了这个线程逻辑，所以它会动态 import threading 模块，然后执行 _shutdown 函数。

这个函数的内容，我们可以从 threading 模块看到：

# /usr/lib/python2.7/threading.py

_shutdown = _MainThread()._exitfunc

class _MainThread(Thread):

    def __init__(self):
        Thread.__init__(self, name="MainThread")
        self._Thread__started.set()
        self._set_ident()
        with _active_limbo_lock:
            _active[_get_ident()] = self

    def _set_daemon(self):
        return False

    def _exitfunc(self):
        self._Thread__stop()
        t = _pickSomeNonDaemonThread()
        if t:
            if __debug__:
                self._note("%s: waiting for other threads", self)
        while t:
            t.join()
            t = _pickSomeNonDaemonThread()
        if __debug__:
            self._note("%s: exiting", self)
        self._Thread__delete()

def _pickSomeNonDaemonThread():
    for t in enumerate():
        if not t.daemon and t.is_alive():
            return t
    return None

_shutdown 实际上也就是 _MainThread()._exitfunc 的内容，主要是将 enumerate() 返回的所有结果，全部 join() 回收

而 enumerate() 是什么？

这个平时我们也会使用，就是当前进程的所有 符合条件 的 Python线程对象:

>>> print threading.enumerate()
[<_MainThread(MainThread, started 140691994822400)>]

# /usr/lib/python2.7/threading.py

def enumerate():
    """Return a list of all Thread objects currently alive.

    The list includes daemonic threads, dummy thread objects created by
    current_thread(), and the main thread. It excludes terminated threads and
    threads that have not yet been started.

    """
    with _active_limbo_lock:
        return _active.values() + _limbo.values()

符合条件？？？ 符合什么条件？？ 不着急，容我娓娓道来：

在 Python 的线程模型里面，虽然有 GIL 的干涉，但是线程却是实实在在的原生线程

Python 只是多加一层封装: t_bootstrap，然后再在这层封装里面执行真正的处理函数。

在 threading 模块内，我们也能看到一个相似的：

# /usr/lib/python2.7/threading.py

class Thread(_Verbose):
    def start(self):
        ...省略
        with _active_limbo_lock:
            _limbo[self] = self             # 重点
        try:
            _start_new_thread(self.__bootstrap, ())
        except Exception:
            with _active_limbo_lock:
                del _limbo[self]            # 重点
            raise
        self.__started.wait()
        
    def __bootstrap(self):
        try:
            self.__bootstrap_inner()
        except:
            if self.__daemonic and _sys is None:
                return
            raise
         
    def __bootstrap_inner(self):
        try:
            ...省略
            with _active_limbo_lock:
                _active[self.__ident] = self # 重点
                del _limbo[self]             # 重点
            ...省略
            

在上面的一连串代码中，_limbo 和 _active 的变化都已经标记了重点，我们可以得到下面的定义：

    _limbo : 就是调用了 start，但是还没来得及 _start_new_thread 的对象
    _active: 活生生的线程对象

那么回到上文，当 _MainThread()._exitfunc 执行时，是会检查整个进程是否存在 _limbo + _active 的对象，

只要存在一个，就会调用 join(), 这个也就是堵塞的原因。

无限期堵塞不行，自作聪明帮用户强杀线程也不是办法，那么怎么做才会比较优雅呢？

那就是提供一个途径，让用户来设置随进程退出的标记，那就是 setDaemon：

class Thread():
    ...省略
    def setDaemon(self, daemonic):
        self.daemon = daemonic
        
    ...省略
  
# 其实上面也贴了，这里再贴一次
def _pickSomeNonDaemonThread():
    for t in enumerate():
        if not t.daemon and t.is_alive():
            return t
    return None

只要子线程，全部设置 setDaemon(True), 那么主线程一准备退出，全都乖乖地由操作系统销毁回收。

之前一直很好奇，pthread 都没有 daemon 属性，为什么 Python 会有呢？

结果这玩意就是真的是仅作用于 Python 层（手动笑脸）

区区一个 setDaemon 可以引出很多本质内容的探索机会，比如线程的创建过程，管理流程等。

这些都是很有意思的内容，我们应该大胆探索，不局限于使用~

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