1. 前言
在并发编程中,由于多线程同时访问共享资源,容易出现竞争状态,导致数据出错或程序崩溃。因此,我们需要使用锁来控制对共享资源的访问,从而保证线程安全。本文将介绍在Python多线程中使用锁的相关知识。
2. 什么是锁
锁是一种同步原语,用于控制对共享资源的访问。当一个线程获得锁时,其他线程将被阻塞,直到获取到锁的线程释放锁。锁可以保证线程安全,避免竞争状态。
2.1 锁的类型
在Python中,有两种类型的锁:
互斥锁(Lock):只有一个线程可以获得锁,其他线程必须等待获得锁的线程释放锁。在Python中,使用threading模块的Lock类来实现互斥锁。
可重入锁(RLock):可以被同一个线程多次获得锁。在Python中,使用threading模块的RLock类来实现可重入锁。
3. 如何使用锁
在Python中,使用锁需要按照以下步骤:
创建锁:
import threading
# 创建锁
lock = threading.Lock()
获取锁:
使用锁的地方称之为临界区,只有一个线程可以进入临界区。如果锁已经被其他线程获取,线程将被阻塞,直到获取到锁的线程释放锁。
# 获取锁
lock.acquire()
访问共享资源:
在临界区内访问共享资源,保证线程安全。
释放锁:
执行完临界区内的代码后,释放锁,让其他等待获取锁的线程可以继续执行。
# 释放锁
lock.release()
3.1 Lock的使用示例
下面是一个使用Lock实现多线程访问共享变量的例子:
import threading
# 共享变量
sum = 0
# 创建锁
lock = threading.Lock()
def add_value(num):
global sum
for i in range(num):
# 获取锁
lock.acquire()
try:
sum += 1
finally:
# 释放锁
lock.release()
# 创建10个线程
threads = []
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=add_value, args=(100000,))
threads.append(t)
# 启动线程
for t in threads:
t.start()
# 等待线程执行完成
for t in threads:
t.join()
# 输出结果
print(sum)
在上面的例子中,我们使用Lock来保证对共享变量sum的访问是线程安全的。
3.2 RLock的使用示例
下面是一个使用RLock实现子线程递归调用父线程方法的例子:
import threading
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
# 获取锁
self.lock.acquire()
try:
# 调用父线程方法
self.parent_method()
finally:
# 释放锁
self.lock.release()
def parent_method(self):
print('Start parent_method')
# 再次获取锁
self.lock.acquire()
try:
print('In parent_method')
finally:
# 释放锁
self.lock.release()
# 创建锁
my_lock = threading.RLock()
# 创建线程
my_thread = MyThread()
# 传递锁和父线程方法
my_thread.lock = my_lock
my_thread.parent_method = lambda : print('Parent_method called in child thread')
# 启动线程
my_thread.start()
# 等待线程执行完成
my_thread.join()
在上面的例子中,我们使用RLock来保证多个线程调用同一个方法是线程安全的。
4. 总结
锁是一种重要的同步原语,用于控制对共享资源的访问。在Python中,我们可以使用Lock和RLock来实现锁的功能。使用锁需要按照创建锁、获取锁、访问共享资源和释放锁的步骤进行。这些操作需要在临界区内进行,以保证线程安全。在实际开发中,多线程编程是一个常见的技能,使用锁是保证线程安全的关键。