python 笔记之线程同步和死锁

同步：

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共享数据：
如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预测的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个数据进行同步
同步：一个一个的完成，一个做完另一个才能进来
效率会降低
使用Thread对象的Lock和RLock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法
对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间

多线程的优势在于可以同时运行多个任务，但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。为了避免这种情况，
引入了锁的概念
lock=threading.Lock()
lock.acquire()请求得到锁
lock.release()释放锁
只要不释放其它的线程都无法进入运行状态

import threading
import random
import time

lock=threading.Lock()
list1=[0]*10

def task1():
    #获取线程锁，如果已经上锁了，则等待锁的释放
    lock.acquire() #阻塞
    for i in range(len(list1)):
        list1[i]=1
        time.sleep(1)
    lock.release()

def task2():
    lock.acquire()
    for i in range(len(list1)):
        print('---->',list1[i])
        time.sleep(1)
    lock.release()

if __name__=='__main__':
    t1=threading.Thread(target=task1,name='task1')
    t2=threading.Thread(target=task2,name='task2')

    t1.start()
    t2.start()
    t2.join()
    t1.join()
    print(list1)

死锁：

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开发过程中使用线程，在线程间共享多个资源的时候
如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁
尽管死锁很少发生，但是一旦发生就会造成应用的停止响应，程序不做任何事情
避免死锁：
解决：
1.重构代码
2.使用timeout

from threading import Thread,Lock
import time
lock1=Lock()
lock2=Lock()
class MyThread(Thread):
    def run(self):
        if lock1.acquire():#如果可以获取锁那么返回True
            print(self.name +"获取了A锁")
            time.sleep(0.1)
            if lock2.acquire(timeout=5):
                print(self.name+"又获得了B锁")
                lock2.release()
            lock1.release()

class Mythread2(Thread):
    def run(self):
        if lock2.acquire():  # 如果可以获取锁那么返回True
            print(self.name + "获取了B锁")
            time.sleep(0.1)
            if lock1.acquire(timeout=5):
                print(self.name + "又获得了A锁")
                lock1.release()
            lock2.release()
if __name__=="__main__":
    t1=MyThread()
    t2=Mythread2()
    t1.start()
    t2.start()