Python中threading模块 lock、Rlock的使用

一、概述

在使用多线程的应用下，如何保证线程安全，以及线程之间的同步，或者访问共享变量等问题是十分棘手的问题，也是使用多线程下面临的问题，如果处理不好，会带来较严重的后果，使用python多线程中提供Lock 、Rlock 、Semaphore 、Event 、Condition 用来保证线程之间的同步，后者保证访问共享变量的互斥问题。

• Lock & RLock：互斥锁，用来保证多线程访问共享变量的问题
• Semaphore对象：Lock互斥锁的加强版，可以被多个线程同时拥有，而Lock只能被某一个线程同时拥有。
• Event对象：它是线程间通信的方式，相当于信号，一个线程可以给另外一个线程发送信号后让其执行操作。
• Condition对象：其可以在某些事件触发或者达到特定的条件后才处理数据

1、Lock(互斥锁)

请求锁定 — 进入锁定池等待 — — 获取锁 — 已锁定— — 释放锁

Lock（指令锁）是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时，不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定，以及两个基本的方法。可以认为Lock有一个锁定池，当线程请求锁定时，将线程至于池中，直到获得锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。

(资料图片仅供参考)

构造方法：mylock = Threading.Lock( )

实例方法：

• acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态，尝试获得锁定。
• release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

实例一（未使用锁）：

import threadingimport timenum = 0def show(arg):    global num    time.sleep(1)    num +=1    print("bb :{}".format(num))for i in range(5):    t = threading.Thread(target=show, args=(i,))  # 注意传入参数后一定要有【，】逗号    t.start()print("main thread stop")--------------------------------------------------------------------------main thread stopbb :1bb :2bb :3bb :4bb :5

实例二（使用锁）

import threadingimport timenum = 0lock = threading.RLock()# 调用acquire([timeout])时，线程将一直阻塞，# 直到获得锁定或者直到timeout秒后（timeout参数可选）。# 返回是否获得锁。def Func():    lock.acquire()    global num    num += 1    time.sleep(1)    print(num)    lock.release()for i in range(10):    t = threading.Thread(target=Func)    t.start()------------------------------------------------------------------12345678910#可以看出，全局变量在在每次被调用时都要获得锁，才能操作，因此保证了共享数据的安全性

对于Lock对象而言，如果一个线程连续两次release，使得线程死锁。所以Lock不常用，一般采用Rlock进行线程锁的设定。

import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread):    def run(self):        global num         time.sleep(1)        if lock.acquire(1):              num = num+1            msg = self.name+" set num to "+str(num)            print(msg)            lock.acquire()            lock.release()            lock.release()num = 0lock = threading.Lock()def test():    for i in range(5):        t = MyThread()        t.start()if __name__ == "__main__":    test()------------------------------------------------------Thread-12 set num to 1

2、RLock(可重入锁)

RLock（可重入锁）是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念，处于锁定状态时，RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire()，释放锁时需要调用release()相同次数。可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器，每次成功调用 acquire()/release()，计数器将+1/-1，为0时锁处于未锁定状态。

• 构造方法：mylock = Threading.RLock()

• 实例方法：acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。

实例解决死锁，调用相同次数的acquire和release，保证成对出现

import threadingrLock = threading.RLock()  #RLock对象rLock.acquire()rLock.acquire() #在同一线程内，程序不会堵塞。rLock.release()rLock.release()print(rLock.acquire())

详细实例：

import threadingmylock = threading.RLock()num = 0class WorkThread(threading.Thread):    def __init__(self, name):        threading.Thread.__init__(self)        self.t_name = name    def run(self):        global num        while True:            mylock.acquire()            print("\n%s locked, number: %d" % (self.t_name, num))            if num >= 2:                mylock.release()                print("\n%s released, number: %d" % (self.t_name, num))                break            num += 1            print("\n%s released, number: %d" % (self.t_name, num))            mylock.release()def test(): #Python小白学习交流群：711312441    thread1 = WorkThread("A-Worker")    thread2 = WorkThread("B-Worker")    thread1.start()    thread2.start()if __name__ == "__main__":    test() --------------------------------------------------A-Worker locked, number: 0A-Worker released, number: 1A-Worker locked, number: 1A-Worker released, number: 2A-Worker locked, number: 2A-Worker released, number: 2B-Worker locked, number: 2B-Worker released, number: 2