然后系统又把t2调度为“sleeping”,把t1转为“running”。线程t1又把它之前得到的0加1后赋值给num.这样,明明t1和t2都完成了1次加1工作,但结果仍然是num=1.上面的case描述了多线程情况下最常见的
问题之一:数据共享。当多个线程都要去修改某一个共享数据的时候,我们需要对数据访问进行同步。 1、 简单的同步最简单的同步机制就是“锁”。锁对象由threading.RLock类创建。线程可以使用锁的acquire()方法获得锁,这样锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果当另一个线程试图获得这个锁的时候,就会被系统变为“blocked”状态,直到那个拥有锁的线程调用锁的release()方法来释放锁,这样锁就会进入“unlocked”状态。“blocked”状态的线程就会收到一个通知,并有权利获得锁。如果多个线程处于“blocked”状态,所有线程都会先解除“blocked”状态,然后系统选择一个线程来获得锁,其他的线程继续沉默(“blocked”)。 Python中的thread模块和Lock对象是Python提供的低级线程控制工具,使用起来非常简单。如下例所示: view plaincopy to clipboardprint? import thread import time mylock = thread.allocate_lock() #Allocate a lock num=0 #Shared resource def add_num(name):global num while True:mylock.acquire() #Get the lock # Do something to the shared resource print 'Thread %s locked! num=%s'%(name,str(num)) if num >= 5:print 'Thread %s released! num=%s'%(name,str(num)) mylock.release() thread.exit_thread() num+=1 print 'Thread %s released! num=%s'%(name,str(num)) mylock.release() #Release the lock. def test():thread.start_new_thread(add_num, ('A',)) thread.start_new_thread(add_num, ('B',)) if __name__== '__main__':test() Python 在thread的基础上还提供了一个高级的线程控制库,就是之前提到过的threading.Python的threading module是在建立在thread module基础之上的一个module,在threading module中,暴露了许多thread module中的属性。在thread module中,python提供了用户级的线程同步工具“Lock”对象。而在threading module中,python又提供了Lock对象的变种: RLock对象。RLock对象内部维护着一个Lock对象,它是一种可重入的对象。对于Lock对象而言,如果一个线程连续两次进行acquire操作,那么由于第一次acquire之后没有release,第二次acquire将挂起线程。这会导致Lock对象永远不会release,使得线程死锁。RLock对象允许一个线程多次对其进行acquire操作,因为在其内部通过一个counter变量维护着线程acquire的次数。而且每一次的acquire操作必须有一个release操作与之对应,在所有的release操作完成之后,别的线程才能申请该RLock对象。 下面来看看如何使用threading的RLock对象实现同步。 view plaincopy to clipboardprint? import threading mylock = threading.RLock() num=0 class myThread(threading.Thread):def __init__(self, name):threading.Thread.__init__(self) self.t_name = name def run(self):global num while True:mylock.acquire() print 'Thread(%s) locked, Number: %d'%(self.t_name, num) if num>=4:mylock.release() print 'Threa