详解Python中的Lock和Rlock

1. Lock和Rlock的概述

在Python多线程编程中，对于共享资源的管理，一般使用Lock或Rlock来控制进入临界区的线程数量。Lock和Rlock都是线程锁，二者的区别主要在于Rlock允许同一线程多次获得锁，而Lock不允许。

2. Lock

2.1 Lock的使用

在使用Lock时，可以通过acquire方法获得锁，通过release方法释放锁：

import threading
lock = threading.Lock()
def func():
    with lock:
        # 执行操作

上述代码中，with语句块可以自动获得锁，并在语句块结束后自动释放锁，从而保证互斥访问。

另外，在多线程编程中，为了避免死锁的情况，需要在获取锁的时候加上超时时间，可以通过acquire方法的timeout参数来实现：

if lock.acquire(timeout=5):
    try:
        # 执行操作
    finally:
        lock.release()

2.2 Lock的问题

Lock的问题在于，同一线程不能多次获取锁。如果一个线程在获得锁之后，又需要在锁的保护下继续执行一些操作，那么就会出现问题。例如：

import threading
lock = threading.Lock()
def do_something():
    with lock:
        print('do something')
def do_anotherthing():
    with lock:
        print('do anotherthing')
        do_something()
t = threading.Thread(target=do_anotherthing)
t.start()

上述代码中，do_anotherthing函数需要先获取锁，执行完毕后释放锁，然后调用do_something函数，do_something函数也需要获取锁才能执行。但是由于同一线程不能多次获取锁，do_something函数就会一直等待锁的释放，导致死锁。

3. Rlock

3.1 Rlock的使用

Rlock是Lock的改进版，允许同一线程多次获取锁。在Rlock中，acquire和release方法的行为和Lock基本一致，但是会记录锁的层数。只有当锁被释放的次数和获取的次数相同时，锁才会被释放。

可以通过以下方式使用Rlock：

import threading
lock = threading.RLock()
def do_something():
    with lock:
        print('do something')
def do_anotherthing():
    with lock:
        print('do anotherthing')
        do_something()
t = threading.Thread(target=do_anotherthing)
t.start()

上述代码中，do_anotherthing函数和do_something函数都使用了同一个Rlock实例，因此同一线程可以多次获取锁。

3.2 Rlock的问题

Rlock的问题在于，需要手动管理锁的层数。如果层数管理不当，可能会导致死锁。

例如：

import threading
lock = threading.RLock()
def do_something():
    with lock:
        print('do something')
def do_anotherthing():
    with lock:
        print('do anotherthing')
        with lock:
            do_something()
t = threading.Thread(target=do_anotherthing)
t.start()

上述代码中，do_anotherthing函数先获取了一次锁，然后在函数内部又获取了一次锁，最后调用了do_something函数，而do_something函数也需要获取锁才能执行。由于两个锁的层数不匹配，导致死锁。

4. 总结

在Python多线程编程中，Lock和Rlock是两种常用的线程锁。Lock用于保证临界区访问的互斥性，Rlock则可以允许同一线程多次获取锁。使用这两种锁时需要注意管理锁的层数以及超时时间的设置，避免出现死锁。