Question

互斥锁

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。

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([blocking])

#释放
mutex.release()

其中，锁定方法acquire可以有一个blocking参数

• 如果设定blocking为True，则当前线程会堵塞，直到获取到这个锁为止（如果没有指定，那么默认为True）
• 如果设定blocking为False，则当前线程不会堵塞

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):
        # True表示堵塞 即如果这个锁在上锁之前已经被上锁了，那么这个线程会在这里一直等待到解锁为止
        # False表示非堵塞，即不管本次调用能够成功上锁，都不会卡在这,而是继续执行下面的代码
        mutexFlag = mutex.acquire(True)
        if mutexFlag:  # 如果上锁成功
            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):
        mutexFlag = mutex.acquire(True) #True表示堵塞
        if mutexFlag:
            g_num += 1
            mutex.release()

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

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

p1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
p1.start()

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

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=1909909
---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，加入互斥锁后，运行结果与预期相符。

上锁解锁过程

当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。

每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“阻塞”，直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。

线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。

总结

锁的好处：

• 确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行

锁的坏处：

• 阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了
• 由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成死锁