Python中的多线程指南|S2（同步）

2021年3月17日15:24:01 发表评论 607 次浏览

本文讨论了线程同步的概念。多线程用Python编程语言编写。

线程之间的同步

线程同步被定义为一种机制, 可确保两个或多个并发线程不会同时执行某些特定的程序段, 即关键部分.

关键部分是指程序中访问共享资源的部分。

例如, 在下图中, 3个线程尝试同时访问共享资源或关键部分。

并发访问共享资源可能导致比赛条件.

当两个或多个线程可以访问共享数据并且它们试图同时更改它们时, 就会发生竞争状态。结果, 变量的值可能是不可预测的, 并且取决于过程的上下文切换的时间而变化。

考虑下面的程序以了解竞争条件的概念：

import threading
  
# global variable x
x = 0
  
def increment():
     """
     function to increment global variable x
     """
     global x
     x + = 1
  
def thread_task():
     """
     task for thread
     calls increment function 100000 times.
     """
     for _ in range ( 100000 ):
         increment()
  
def main_task():
     global x
     # setting global variable x as 0
     x = 0
  
     # creating threads
     t1 = threading.Thread(target = thread_task)
     t2 = threading.Thread(target = thread_task)
  
     # start threads
     t1.start()
     t2.start()
  
     # wait until threads finish their job
     t1.join()
     t2.join()
  
if __name__ = = "__main__" :
     for i in range ( 10 ):
         main_task()
         print ( "Iteration {0}: x = {1}" . format (i, x))

输出如下：

Iteration 0: x = 175005
Iteration 1: x = 200000
Iteration 2: x = 200000
Iteration 3: x = 169432
Iteration 4: x = 153316
Iteration 5: x = 200000
Iteration 6: x = 167322
Iteration 7: x = 200000
Iteration 8: x = 169917
Iteration 9: x = 153589

在上面的程序中：

两个线程t1和t2创建于主要任务函数和全局变量X设置为0。
每个线程都有一个目标函数thread_task在其中增量函数被称为100000次。
增量函数将增加全局变量X在每个通话中减1。

的预期最终价值X是200000但我们在10次迭代中得到的主要任务函数是一些不同的值。

这是由于线程同时访问共享变量而发生的X。价值的这种不可预测性X只不过是比赛条件.

下图显示了如何

比赛条件

发生在以上程序中：

请注意,

上图中的是12, 但由于竞赛条件, 结果是11！

因此, 我们需要一个工具来在多个线程之间进行适当的同步。

使用锁

穿线模块提供了锁上课以应对比赛条件。锁是使用信号操作系统提供的对象。

信号量是一个同步对象, 它控制并行编程环境中多个进程/线程对公共资源的访问。它只是操作系统(或内核)存储中指定位置的值, 每个进程/线程都可以检查然后更改。取决于找到的值, 进程/线程可以使用该资源, 或者将发现该资源已在使用中, 并且必须等待一段时间才能重试。信号量可以是二进制的(0或1), 也可以具有其他值。通常, 使用信号量的进程/线程会检查该值, 然后(如果它使用了资源)则更改该值以反映该值, 以便后续的信号量用户将知道等待。

锁该类提供以下方法：

获取([阻止])：获取锁。锁可以是锁定的也可以是非锁定的。
- 在将阻塞参数设置为的情况下调用true(默认设置), 直到锁解锁后, 线程执行才会被阻止, 然后将锁设置为已锁定并返回true.
- 在将阻塞参数设置为的情况下调用false, 不会阻止线程执行。如果锁定已解锁, 则将其设置为锁定并返回true否则返回false立即。
发布() ：释放锁。
- 锁锁定后, 将其重置为解锁状态, 然后返回。如果其他任何线程被阻塞, 等待锁解锁, 则允许其中一个线程继续进行。
- 如果锁已解锁, 则线程错误被提出。

考虑下面给出的示例：

import threading
  
# global variable x
x = 0
  
def increment():
     """
     function to increment global variable x
     """
     global x
     x + = 1
  
def thread_task(lock):
     """
     task for thread
     calls increment function 100000 times.
     """
     for _ in range ( 100000 ):
         lock.acquire()
         increment()
         lock.release()
  
def main_task():
     global x
     # setting global variable x as 0
     x = 0
  
     # creating a lock
     lock = threading.Lock()
  
     # creating threads
     t1 = threading.Thread(target = thread_task, args = (lock, ))
     t2 = threading.Thread(target = thread_task, args = (lock, ))
  
     # start threads
     t1.start()
     t2.start()
  
     # wait until threads finish their job
     t1.join()
     t2.join()
  
if __name__ = = "__main__" :
     for i in range ( 10 ):
         main_task()
         print ( "Iteration {0}: x = {1}" . format (i, x))

输出如下：

Iteration 0: x = 200000
Iteration 1: x = 200000
Iteration 2: x = 200000
Iteration 3: x = 200000
Iteration 4: x = 200000
Iteration 5: x = 200000
Iteration 6: x = 200000
Iteration 7: x = 200000
Iteration 8: x = 200000
Iteration 9: x = 200000

让我们尝试逐步理解上面的代码：

首先,

锁

使用以下对象创建对象：

lock = threading.Lock()

然后,

锁

作为目标函数参数传递：

t1 = threading.Thread(target=thread_task, args=(lock, ))
  t2 = threading.Thread(target=thread_task, args=(lock, ))

在目标函数的关键部分, 我们使用

lock.acquire()

方法。一旦获得了锁, 其他任何线程都无法访问关键部分(此处,

增量

功能), 直到使用释放锁为止

lock.release()

方法。

lock.acquire()
  increment()
  lock.release()

正如你在结果中看到的那样, X每次得出200000(这是预期的最终结果)。

这是下面给出的示意图, 描述了上述程序中锁的实现：

这使我们到本教程系列的结尾

Python中的多线程

最后, 这里是多线程的一些优点和缺点：

优点：

它不会阻止用户。这是因为线程彼此独立。
由于线程并行执行任务, 因此可以更好地利用系统资源。
增强了多处理器计算机上的性能。
多线程服务器和交互式GUI专门使用多线程。

缺点：

随着线程数量的增加, 复杂性也随之增加。
共享资源(对象, 数据)的同步是必要的。
调试困难, 结果有时无法预测。
可能导致饥饿的潜在死锁, 即某些线程可能设计不佳
构造和同步线程需要占用大量CPU /内存。

如果发现任何不正确的地方, 或者想分享有关上述主题的更多信息, 请写评论。

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