Python中多線程及程序鎖淺析

Python中多線程使用到Threading模塊。Threading模塊中用到的主要的類是Thread，我們先來寫一個簡單的多線程代碼：

最普通的一個多線程小例子。我一筆帶過地講一講，我創(chuàng)建了一個繼承Thread類的子類MyThread，作為我們的線程啟動類。按照規(guī)定，重寫Thread的run方法，我們的線程啟動起來后會自動調(diào)用該方法。于是我首先創(chuàng)建了10個線程，并將其加入列表中。再使用一個for循環(huán)，開啟每個線程。在使用一個for循環(huán)，調(diào)用join方法等待所有線程結束才退出主線程。

這段代碼看似簡單，但實際上隱藏著一個很大的問題，只是在這里沒有體現(xiàn)出來。你真的以為我創(chuàng)建了10個線程，并按順序調(diào)用了這10個線程，每個線程為n增加了1.實際上，有可能是A線程執(zhí)行了n++，再C線程執(zhí)行了n++，再B線程執(zhí)行n++。

這里涉及到一個“鎖”的問題，如果有多個線程同時操作一個對象，如果沒有很好地保護該對象，會造成程序結果的不可預期（比如我們在每個線程的run方法中加入一個time.sleep(1)，并同時輸出線程名稱，則我們會發(fā)現(xiàn)，輸出會亂七八糟。因為可能我們的一個print語句只打印出一半的字符，這個線程就被暫停，執(zhí)行另一個去了，所以我們看到的結果很亂），這種現(xiàn)象叫做“線程不安全”：

于是，Threading模塊為我們提供了一個類，Threading.Lock，鎖。我們創(chuàng)建一個該類對象，在線程函數(shù)執(zhí)行前，“搶占”該鎖，執(zhí)行完成后，“釋放”該鎖，則我們確保了每次只有一個線程占有該鎖。這時候?qū)σ粋€公共的對象進行操作，則不會發(fā)生線程不安全的現(xiàn)象了。

于是，我們把代碼更改如下：

最后執(zhí)行結果：

我們看到，我們先建立了一個threading.Lock類對象lock,在run方法里，我們使用lock.acquire()獲得了這個鎖。此時，其他的線程就無法再獲得該鎖了，他們就會阻塞在“if lock.acquire()”這里，直到鎖被另一個線程釋放：lock.release()。

所以，if語句中的內(nèi)容就是一塊完整的代碼，不會再存在執(zhí)行了一半就暫停去執(zhí)行別的線程的情況。所以最后結果是整齊的。

就如同在java中，我們使用synchronized關鍵字修飾一個方法，目的一樣，讓某段代碼被一個線程執(zhí)行時，不會打斷跳到另一個線程中。

這是多線程占用一個公共對象時候的情況。如果多個線程要調(diào)用多個現(xiàn)象，而A線程調(diào)用A鎖占用了A對象，B線程調(diào)用了B鎖占用了B對象,A線程不能調(diào)用B對象，B線程不能調(diào)用A對象，于是一直等待。這就造成了線程“死鎖”。

Threading模塊中，也有一個類，RLock，稱之為可重入鎖。該鎖對象內(nèi)部維護著一個Lock和一個counter對象。counter對象記錄了acquire的次數(shù)，使得資源可以被多次require。最后，當所有RLock被release后，其他線程才能獲取資源。在同一個線程中，RLock.acquire可以被多次調(diào)用，利用該特性，可以解決部分死鎖問題。

死鎖問題很復雜，多年來人們想出了很多算法來解決它。我就不再多說，具體還是要大家參閱幫助文檔。