Python多線程同步學習

多個執行線程經常要共用資料，如果僅僅讀取共用資料還好，但是如果多個線程要修改共用資料的話就可能出現無法預料的結果。

同步“鎖”機制

鎖對象用threading.RLock類建立

mylock = threading.RLock()

如何使用鎖來同步線程呢？線程可以使用鎖的acquire() （獲得）方法，這樣鎖就進入“locked”狀態。每次只有一個線程可以獲得鎖。如果當另一個線程試圖獲得這個鎖的時候，就會被系統變為“blocked”狀態，直到那個擁有鎖的線程調用鎖的release() （釋放）方法，這樣鎖就會進入“unlocked”狀態。

“blocked”狀態的線程就會收到一個通知，並有權利獲得鎖。如果多個線程處於“blocked”狀態，所有線程都會先解除“blocked”狀態，然後系統選擇一個線程來獲得鎖，其他的線程繼續沉默（“blocked”）。

import threading
mylock = threading.RLock()
class mythread(threading.Thread)
    ...
def run(self ...):
        ...     #此處 不可以 放置修改共用資料的代碼
        mylock.acquire()
        ...     #此處 可以 放置修改共用資料的代碼
        mylock.release()
        ...     #此處 不可以 放置修改共用資料的代碼

我們把修改共用資料的代碼稱為“臨界區”，必須將所有“臨界區”都封閉在同一鎖對象的acquire()和release()方法調用之間。

使用條件變數

鎖只能提供最基本的同步層級。有時需要更複雜的線程同步，例如只在發生某些事件時才訪問一個臨界區（例如當某個數值改變時）。這就要使用“條件變數”。 條件變數用threading.Condition類建立

 mycondition = threading.Condition()

條件變數是如何工作的呢？首先一個線程成功獲得一個條件變數後，調用此條件變數的wait()方法會導致這個線程釋放這個鎖，並進入“blocked”狀態，直到另一個線程調用同一個條件變數的notify()方法來喚醒那個進入“blocked”狀態的線程。如果調用這個條件變數的notifyAll()方法的話就會喚醒所有的在等待的線程。

如果程式或者線程永遠處於“blocked”狀態的話，就會發生死結。所以如果使用了鎖、條件變數等同步機制的話，一定要注意仔細檢查，防止死結情況的發生。對於可能產生異常的臨界區要使用異常處理機制中的finally子句來保證釋放鎖。等待一個條件變數的線程必須用notify()方法顯式的喚醒，否則就永遠沉默。保證每一個wait()方法調用都有一個相對應的notify()調用，當然也可以調用notifyAll()方法以防萬一。