python 多线程死锁问题的解决方案-猿码集

1. 前言

在多线程编程中，容易出现死锁问题，死锁是指两个或多个线程互相等待对方结束，以致于所有线程都被无限期地阻塞。

在Python中，多线程编程常用的模块是threading，本文将介绍如何使用threading模块解决Python多线程死锁问题。

2. 常见的多线程死锁问题

2.1. 互斥量导致的死锁

互斥量是一种同步机制，它可以用来确保在同一时刻只有一个线程能够访问共享资源。

假设有两个线程A和B需要访问共享资源res，它们都会先尝试获取res的锁，然后才能执行后续的操作。如果在执行的过程中，线程A已经获得了res的锁，但是由于某些原因，它在操作完res之前没有释放锁，那么线程B将一直处于等待状态，直到A释放了锁。

但是，如果线程A在操作res之前，还需要获取其他资源res2的锁，而这个锁恰好被线程B占用了，那么线程A就会一直等待res2的锁，而线程B也会一直等待res的锁，这就是互斥量导致的死锁。


import threading
lock1 = threading.Lock()
lock2 = threading.Lock()
def thread1():
    lock1.acquire()
    lock2.acquire()
    # do something
    lock1.release()
    lock2.release()
def thread2():
    lock2.acquire()
    lock1.acquire()
    # do something
    lock2.release()
    lock1.release()
t1 = threading.Thread(target=thread1)
t2 = threading.Thread(target=thread2)
t1.start()
t2.start()

这段代码中，线程1会先获取lock1的锁，然后再尝试获取lock2的锁，线程2则相反。如果线程1获取了lock1的锁，线程2获取了lock2的锁，那么它们就会出现死锁。

为了避免这种情况的发生，我们可以规定每个线程在获取多个锁的时候，按照给定的顺序获取。这样就可以避免不同线程按照不同的顺序获取锁，导致死锁的情况。


import threading
lock1 = threading.Lock()
lock2 = threading.Lock()
def thread1():
    lock1.acquire()
    lock2.acquire()
    # do something
    lock2.release()
    lock1.release()
def thread2():
    lock1.acquire()
    lock2.acquire()
    # do something
    lock2.release()
    lock1.release()
t1 = threading.Thread(target=thread1)
t2 = threading.Thread(target=thread2)
t1.start()
t2.start()

这段代码中，线程1和线程2在获取锁的顺序上保持一致，这样就可以避免死锁问题。

2.2. 竞争条件导致的死锁

竞争条件指的是多个线程访问同一个共享资源时，对共享资源进行读写的顺序不确定，导致程序结果不可重复。

假设有两个线程A和B需要访问共享资源res，并且它们都需要对res进行修改操作。如果线程A先读取了res的值，然后执行修改操作，但在将修改结果写入res之前，线程B也读取了res的值，并进行了另一种修改操作，那么线程A在写入结果时就会覆盖线程B的修改结果，导致程序结果不可重复。

为了避免这种情况的发生，我们可以使用锁来保证在同一个时刻只有一个线程对共享资源进行修改。这样就可以避免不同线程交替执行修改操作，导致程序结果不可重复的情况。

2.3. 嵌套锁导致的死锁

嵌套锁指的是在一个线程中，多次对同一个锁进行加锁操作。如果在第一次加锁之后，没有正确释放锁，那么后续的加锁操作就会导致死锁。


import threading
lock = threading.Lock()
def thread1():
    lock.acquire()
    lock.acquire()
    # do something
    lock.release()
    lock.release()
t = threading.Thread(target=thread1)
t.start()

这段代码中，线程1在对lock进行第一次加锁之后，没有释放锁，因此后续的加锁操作就会导致死锁。

为了避免这种情况的发生，我们可以使用with语句进行加锁和释放锁的操作。with语句会自动将锁释放，避免了忘记释放锁的情况。


import threading
lock = threading.Lock()
def thread1():
    with lock:
        with lock:
            # do something
t = threading.Thread(target=thread1)
t.start()

3. 解决多线程死锁问题的方法

3.1. 加锁的顺序要保持一致

如果多个线程需要获取多个锁，那么就必须保证它们获取锁的顺序是一致的。否则就有可能出现死锁的情况。


import threading
lock1 = threading.Lock()
lock2 = threading.Lock()
def thread1():
    with lock1:
        with lock2:
            # do something
def thread2():
    with lock1:
        with lock2:
            # do something
t1 = threading.Thread(target=thread1)
t2 = threading.Thread(target=thread2)
t1.start()
t2.start()

3.2. 使用超时机制

如果多个线程都在等待某个资源的加锁，而其中一个线程无法获取锁，那么就有可能导致死锁。为了避免这种情况的发生，我们可以使用超时机制，在一定的时间内尝试获取锁，如果无法获取锁就放弃。


import threading
lock = threading.Lock()
def thread1():
    if lock.acquire(timeout=5):
        # do something
        lock.release()
def thread2():
    if lock.acquire(timeout=5):
        # do something
        lock.release()
t1 = threading.Thread(target=thread1)
t2 = threading.Thread(target=thread2)
t1.start()
t2.start()

3.3. 使用信号量

信号量是一种用于多线程编程的同步工具，它可以用来保证在同一时刻只有有限个线程能够访问共享资源。

在Python中，信号量的实现是Semaphore类，它可以通过acquire和release方法来控制共享资源的访问次数。


import threading
semaphore = threading.Semaphore(value=2)
def thread1():
    semaphore.acquire()
    # do something
    semaphore.release()
def thread2():
    semaphore.acquire()
    # do something
    semaphore.release()
t1 = threading.Thread(target=thread1)
t2 = threading.Thread(target=thread2)
t1.start()
t2.start()

这段代码中，信号量的值为2，表示最多有2个线程能够同时访问共享资源。在线程执行之前，它们会先尝试获取信号量，然后才能继续执行后续的操作。如果信号量已经达到了最大值，那么线程就会被阻塞，直到有其他线程释放了信号量。

4. 总结

在多线程编程中，死锁是一个常见的问题。为了避免死锁的发生，我们可以保证加锁的顺序是一致的，使用超时机制放弃等待，或者使用信号量来控制共享资源的访问次数。在实际开发中，可以根据具体情况选择不同的方法来解决死锁问题。

python 多线程死锁问题的解决方案