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目录一、多线程间的资源竞争二、互斥锁1.互斥锁示例2.可重入锁与不可重入锁三、死锁一、多线程间的资源竞争 以下列task1()，task2()两个函数为例，分别将对全局变量num加一
以下列task1()，task2()两个函数为例，分别将对全局变量num加一重复一千万次循环（数据大一些，太小的话执行太快，达不到验证的效果）。
import threading
import time
num = 0
def task1(nums):
global num
for i in range(nums):
num += 1
print("task1---num=%d" % num)
def task2(nums):
global num
for i in range(nums):
num += 1
print("task2---num=%d" % num)
if __name__ == '__main__':
nums = 10000000
t1 = threading.Thread(target=task1, args=(nums,))
t2 = threading.Thread(target=task2, args=(nums,))
t1.start()
t2.start()
# 因为主线程不会等子线程执行完就会执行，所以这里延迟五秒，确保最后执行。
time.sleep(5)
print("main----num=%d" % num)程序运行结果：
如图，输出结果比较混乱，既没有一千万，最终结果也不是二千万。因为多线程运行时出现了资源竞争，即可以理解为，每个函数运行的时间都不确定，且互相影响，
如从初始值0开始，假设t1的线程先执行，执行到+1后，此时的num=1还未存储，然后即被叫停，t2开始执行，去获取num，获取到的num等于初始值0，然后其执行了+1并存储，存储后num=1，然后t2停止t1继续，再次存储num=1。即加了两次1，但是num还是只等于1。
因为t1和t2谁来运行的分配是完全随机的，所以最后加了两千万次1后值是小于2000万的。
解决此类问题，可以使用到互斥锁 。
创建一把锁：
mutex = threading.Lock()mutex.acquire() # 上锁
xxxx锁定的内容xxxxx
mutex.release() # 解锁将互斥锁加入到上边的代码中如下，则问题得到了解决。
import threading
import time
num = 0
def task1(nums):
global num
mutex.acquire()
for i in range(nums):
num += 1
mutex.release()
print("task1---num=%d" % num)
def task2(nums):
global num
mutex.acquire()
for i in range(nums):
num += 1
mutex.release()
print("task2---num=%d" % num)
if __name__ == '__main__':
nums = 10000000
mutex = threading.Lock()
t1 = threading.Thread(target=task1, args=(nums,))
t2 = threading.Thread(target=task2, args=(nums,))
t1.start()
t2.start()
# 因为主线程不会等子线程执行完就会执行，所以这里延迟五秒，确保最后执行。
time.sleep(5)
print("main----num=%d" % num)程序运行结果：
threading.Lock()上的是不可重入锁，即一次只能加一把锁，不能加多把。
threading.Lock()
如果需要同时加多把所，则需加入不可重入锁
创建一把可重入锁：
mutex = threading.RLock()
mutex.acquire() # 上锁
mutex.acquire() # 再上锁
xxxx锁定的内容xxxxx
mutex.release() # 解锁
mutex.release() # 再解锁其中上锁和解锁的次数必须保持一致。
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，就会程序堵塞，造成死锁。
到此这篇关于python多线程互斥锁与死锁的文章就介绍到这了,更多相关Python多线程互斥锁与死锁内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: python多线程互斥锁与死锁
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