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。
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 threading
import time
num = 0
def 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 stop
bb :1
bb :2
bb :3bb :4
bb :5
实例二（使用锁）
import threading
import time
num = 0
lock = 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()
------------------------------------------------------------------
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
#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 threading
import time
class 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 = 0
lock = 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 threading
rLock = 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 threading
mylock = threading.RLock()
num = 0
class 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: 0
A-Worker released, number: 1
A-Worker locked, number: 1
A-Worker released, number: 2
A-Worker locked, number: 2
A-Worker released, number: 2
B-Worker locked, number: 2
B-Worker released, number: 2