38_并发编程-锁
一、定义
我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题:进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理。
1、 多进程抢占输出资源
多进程
使用锁维护秩序顺序
抢票系统
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
1 import os
2 import time
3 import random
4 from multiprocessing import Process
5
6 def work(n):
7 print('%s: %s is running' %(n,os.getpid()))
8 time.sleep(random.random())
9 print('%s:%s is done' %(n,os.getpid()))
10
11 if __name__ == '__main__':
12 for i in range(3):
13 p=Process(target=work,args=(i,))
14 p.start()
2、 使用锁维护执行顺序
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
1 # 由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争
2 import os
3 import time
4 import random
5 from multiprocessing import Process,Lock
6
7 def work(lock,n):
8 lock.acquire()
9 print('%s: %s is running' % (n, os.getpid()))
10 time.sleep(random.random())
11 print('%s: %s is done' % (n, os.getpid()))
12 lock.release()
13 if __name__ == '__main__':
14 lock=Lock()
15 for i in range(3):
16 p=Process(target=work,args=(lock,i))
17 p.start()
二、抢票系统
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
1 #注意:首先在当前文件目录下创建一个名为db的文件
2 #文件db的内容为:{"count":1},只有这一行数据,并且注意,每次运行完了之后,文件中的1变成了0,你需要手动将0改为1,然后在去运行代码。
3 #注意一定要用双引号,不然json无法识别
4 #加锁保证数据安全,不出现混乱
5 from multiprocessing import Process,Lock
6 import time,json,random
7
8 #查看剩余票数
9 def search():
10 dic=json.load(open('db')) #打开文件,直接load文件中的内容,拿到文件中的包含剩余票数的字典
11 print('\033[43m剩余票数%s\033[0m' %dic['count'])
12
13 #抢票
14 def get():
15 dic=json.load(open('db'))
16 time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟,那么进程之间的切换,导致所有人拿到的字典都是{"count": 1},也就是每个人都拿到了这一票。
17 if dic['count'] >0:
18 dic['count']-=1
19 time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟
20 json.dump(dic,open('db','w'))
21 #最终结果导致,每个人显示都抢到了票,这就出现了问题~
22 print('\033[43m购票成功\033[0m')
23 else:
24 print('sorry,没票了亲!')
25 def task(lock):
26 search()
27 #因为抢票的时候是发生数据变化的时候,所有我们将锁加加到这里
28 lock.acquire()
29 get()
30 lock.release()
31 if __name__ == '__main__':
32 lock = Lock() #创建一个锁
33 for i in range(3): #模拟并发100个客户端抢票
34 p=Process(target=task,args=(lock,)) #将锁作为参数传给task函数
35 p.start()
36
37 #看结果分析:只有一个人抢到了票
38 # 剩余票数1
39 # 剩余票数1
40 # 剩余票数1
41 # 购票成功 #幸运的人儿
42 # sorry,没票了亲!
43 # sorry,没票了亲!
44
45 加锁:购票行为由并发变成了串行,牺牲了效率,但是保证了数据安全
三、总结
1、加锁可以保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个任务可以进行修改,即串行的修改,没错,速度是慢了,但牺牲了速度却保证了数据安全。
虽然可以用文件共享数据实现进程间通信,但问题是:
<1>.效率低(共享数据基于文件,而文件是硬盘上的数据)
<2>.需要自己加锁处理
2、因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾:1、效率高(多个进程共享一块内存的数据)2、帮我们处理好锁问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制:队列和管道。
3、队列和管道都是将数据存放于内存中,队列又是基于(管道+锁)实现的,可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来,我们应该尽量避免使用共享数据,尽可能使用消息传递和队列,避免处理复杂的同步和锁问题,而且在进程数目增多时,往往可以获得更好的可获展性。
4、IPC通信机制(了解):IPC是intent-Process Communication的缩写,含义为进程间通信或者跨进程通信,是指两个进程之间进行数据交换的过程。IPC不是某个系统所独有的,任何一个操作系统都需要有相应的IPC机制,
比如Windows上可以通过剪贴板、管道和邮槽等来进行进程间通信,而Linux上可以通过命名共享内容、信号量等来进行进程间通信。Android它也有自己的进程间通信方式,Android建构在Linux基础上,继承了一部分Linux的通信方式。
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