加上一把锁避免以上情况出现
编辑日期: 2024-11-28 文章阅读: 次
加上一把锁避免以上情况出现
知道问题出现的原因后，要想修复问题，也没那么复杂。
通过python中提供的锁机制，某段代码只能单线程执行时，上锁，其他线程等待，直到释放锁后，其他线程再争锁，执行代码，释放锁，重复以上。
创建一把锁locka:
import threading
import time
locka = threading.Lock()
通过 locka.acquire() 获得锁，通过locka.release()释放锁，它们之间的这些代码，只能单线程执行。
a = 0
def add1():
global a
try:
locka.acquire() # 获得锁
tmp = a + 1
time.sleep(0.2) # 延时0.2秒，模拟写入所需时间
a = tmp
finally:
locka.release() # 释放锁
print('%s adds a to 1: %d'%(threading.current_thread().getName(),a))
threads = [threading.Thread(name='t%d'%(i,),target=add1) for i in range(10)]
[t.start() for t in threads]
执行结果如下：
t0 adds a to 1: 1
t1 adds a to 1: 2
t2 adds a to 1: 3
t3 adds a to 1: 4
t4 adds a to 1: 5
t5 adds a to 1: 6
t6 adds a to 1: 7
t7 adds a to 1: 8
t8 adds a to 1: 9
t9 adds a to 1: 10
一起正常，其实这已经是单线程顺序执行了，就本例子而言，已经失去多线程的价值，并且还带来了因为线程创建开销，浪费时间的副作用。
程序中只有一把锁，通过 try...finally还能确保不发生死锁。但是，当程序中启用多把锁，还是很容易发生死锁。
注意使用场合，避免死锁，是我们在使用多线程开发时需要注意的一些问题。
总结
Python的多线程模型还有一些更深入的问题，在此不再展开，后续再讨论。
希望透过这篇文章，帮助你对多线程模型编程本质有些更清晰的认识。
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