09_解决进程间通信线程间通信的资源竞争-同步互斥机制

1.同步和互斥

1.目的: 对共有资源的操作会产生争夺,同步互斥是一种解决争夺的方案

2.临界资源: 多个进程或线程都可以操作的资源

3.临界区: 操作临界资源的代码段

4.同步:
同步是一种合作关系,为完成某个任务多进程或多线程之间形成一种协调,按照条件依次执行传递告知资源情况,这种协调可能是因为阻塞关系达成的
同步就是协同步调,按预定的先后次序进行运行,如:消息队列通信
进程(线程)同步可理解为进程(线程)A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果于是停下来示意B运行;B执行再将结果给A;A再继续操作

5.互斥:
互斥是一种制约关系,一个进程(线程)进入到临界区会进行加锁操作,其它进程(线程)在企图操作临界资源就会阻塞,只有当资源被释放才能进行操作
当多个线程同时修改共享数据的时候,需要进行同步控制,使用互斥锁则保证了每次只有一个线程进行写入操作,保证了多线程情况下数据的正确性
某个线程要更改共享数据时,先将其锁定此时资源即上锁,其他线程不能更改;直到该线程释放资源即解锁,其他的线程才能再次锁定该资源

2.进程事件-Event

1.进程事件概述: 一个进程通过对Event的事件状态的设置,另外一个进程判断事件状态来确认是阻塞等待还是继续执行

2.语法概述

from multiprocessing import Event

e = Event()  # 创建事件对象
e.wait()  # 提供事件阻塞
e.set()  # 对事件对象进程设置,此时wait判断如果事件被set则结束阻塞
e.clear()  # 清除该事件对象的set
e.is_set()  # 监测对象是否被设置,设置返回True

3.临界资源操作示例

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import current_process
from multiprocessing import Event
import time


def wait_event(e):
    print("子进程%s阻塞等待主进程开放临界区" % current_process())
    e.wait()
    print("子进程%s开始操作临界区" % current_process(), e.is_set())


def wait_event_timeout(e):
    print("子进程%s阻塞等待主进程开放临界区" % current_process())
    e.wait(3)
    print("子进程%s等待3秒后不再等待主进程开放临界区" % current_process(), e.is_set())
    print("子进程%s开始执行其他操作" % current_process(), e.is_set())


def main():
    e = Event()
    p1 = Process(target=wait_event, name="block", args=(e,))
    p2 = Process(target=wait_event_timeout, name="non-block", args=(e,))
    p1.start()
    p2.start()

    print("主进程正在操作临界资源")
    print("-" * 50)
    time.sleep(6)
    e.set()
    print("-" * 50)
    print("主进程结束对临界资源的操作,开放临界区")

    p1.join()
    p2.join()


if __name__ == "__main__":
    main()
"""执行结果
    主进程正在操作临界资源
    --------------------------------------------------
    子进程<Process(block, started)>阻塞等待主进程开放临界区
    子进程<Process(non-block, started)>阻塞等待主进程开放临界区
    子进程<Process(non-block, started)>等待3秒后不再等待主进程开放临界区 False
    子进程<Process(non-block, started)>开始执行其他操作 False
    --------------------------------------------------
    主进程结束对临界资源的操作,开放临界区
    子进程<Process(block, started)>开始操作临界区 True
"""

4.红绿灯示例

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Event
import time
import random

def tra(e):
    '''信号灯函数'''
    # e.set()
    # print('\033[32m 绿灯亮! \033[0m')
    while 1:  # 红绿灯得一直亮着,要么是红灯要么是绿灯
        if e.is_set():  # True,代表绿灯亮,那么此时代表可以过车
            time.sleep(5)  # 所以在这让灯等5秒钟,这段时间让车过
            print('\033[31m 红灯亮! \033[0m')  # 绿灯亮了5秒后应该提示到红灯亮
            e.clear()  # 把is_set设置为False
        else:
            time.sleep(5)  # 此时代表红灯亮了,此时应该红灯亮5秒,在此等5秒
            print('\033[32m 绿灯亮! \033[0m')  # 红的亮够5秒后,该绿灯亮了
            e.set()  # 将is_set设置为True


def Car(i,e):
    e.wait()  # 车等在红绿灯,此时要看是红灯还是绿灯,如果is_set为True就是绿灯,此时可以过车
    print('第%s辆车过去了'%i)


if __name__ == '__main__':
    e = Event()
    triff_light = Process(target=tra, args=(e,))  # 信号灯的进程
    triff_light.start()
    for i in range(50):  # 描述50辆车的进程
        if i % 3 == 0:
            time.sleep(2)
        car = Process(target=Car, args=(i + 1, e,))
        car.start()

3.进程锁-Lock

1.进程锁概述: 在lock对象处于上锁状态时,再企图上锁则会阻塞,直到锁被释放才能继续执行上锁操作

2.语法概述

from multiprocess import Lock

lock = Lock()  # 创建锁对象
lock.acquire()  # 上锁
lock.release()  # 解锁

3.上下文管理器实现锁管理

from multiprocess import Lock

lock = Lock()  # 创建锁对象
# 给with代码段上锁,with代码的结束自动解锁
with lock:
    pass

4.进程锁的实现

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Lock
from time import sleep
import sys


def worker1(lock):
    lock.acquire()  # 上锁
    for _ in range(5):
        sleep(1)
        # sys.stdout为所有进程共有资源
        sys.stdout.write("worker1输出\n")
    lock.release()  # 释放锁


def worker2(lock):
    lock.acquire()  # 上锁
    for _ in range(5):
        sleep(1)
        sys.stdout.write("worker2输出\n")
    lock.release()  # 释放锁


def main():
    # 创建Lock对象
    lock = Lock()
    p1 = Process(target=worker1, args=(lock,))
    p2 = Process(target=worker2, args=(lock,))

    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()


if __name__ == "__main__":
    main()
"""执行结果
    worker1输出
    worker1输出
    worker1输出
    worker1输出
    worker1输出
    worker2输出
    worker2输出
    worker2输出
    worker2输出
    worker2输出
"""

4.进程条件变量-Condition

1.进程条件变量概述: Condition条件变量通常与一个锁关联
需要在多个Contidion中共享一个锁时,可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法,否则它将自己生成一个RLock实例
除了Lock带有的锁定池外,Condition还包含一个等待池,池中的线程处于状态图中的等待阻塞状态
直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知;得到通知后线程进入锁定池等待锁定

2.语法

from multiprocessing import Condition

con = Condition

con.acquire(): 进程锁
con.release(): 释放锁
con.wait(timeout)
    进程挂起,直到收到一个notify通知或者超时才会被唤醒继续运行,timeout超时时间,秒
    wait()必须在已获得Lock前提下才能调用否则会触发RuntimeError
con.notify(n=1)
    通知其他进程,那些挂起的进程接到这个通知之后会开始运行,默认是通知一个正等待该condition的进程,最多则唤醒n个等待的进程
    notify()必须在已获得Lock前提下才能调用否则会触发RuntimeError,notify()不会主动释放Lock
con.notifyAll(): 如果wait状态进程比较多,notifyAll的作用就是通知所有进程

3.进程条件变量的实现

import multiprocessing, time


def A(cond):
    name = multiprocessing.current_process().name
    print("%s进程开始执行A函数" % name)
    with cond:
        print("进程%s执行完成,通知其他进程可以执行" % name)
        cond.notify_all()  # 通知其他进程,那些挂起的进程接到这个通知之后会开始运行


def B(cond):
    name = multiprocessing.current_process().name
    print("%s进程开始执行B函数" % name)
    with cond:
        cond.wait()  # 进程挂起,直到收到一个notify通知或者超时才会被唤醒继续运行
        print("%s进程继续执行B函数" % name)


def main():
    # 创建进程条件变量
    cond = multiprocessing.Condition()
    p = multiprocessing.Process(target=A, args=(cond,))
    p_list = [multiprocessing.Process(target=B, name="Process2[%d]" % i, args=(cond,)) for i in range(1, 3)]
    # 开始进程
    for i in p_list:
        i.start()
        time.sleep(1)
    p.start()
    # 阻塞等待回收进程
    p.join()
    for i in p_list:
        i.join()


if __name__ == "__main__":
    main()
"""执行结果
    Process2[1]进程开始执行B函数
    Process2[2]进程开始执行B函数
    Process-1进程开始执行A函数
    进程Process-1执行完成,通知其他进程可以执行
    Process2[1]进程继续执行B函数
    Process2[2]进程继续执行B函数
"""

5.线程事件-Event

1.语法概述

from threading import Event

e = Event()  # 创建事件对象
e.wait()  # 提供事件阻塞
e.set()  # 对事件对象进程设置,此时wait判断如果事件被set则结束阻塞
e.clear()  # 清除该事件对象的set
e.is_set()  # 监测对象是否被设置,设置返回True

2.事件解决线程间的资源竞争

import threading
from time import sleep


def fun(event):
    print("呼叫foo")
    global s
    s = "奔波儿灞"


def foo(event):
    print("等待口令")
    sleep(2)
    if s == "奔波儿灞":
        print("收到的口令是: %s" % s)
    else:
        print("口令错误...")
    event.set()  # 对事件对象进程设置,此时wait判断如果事件被set则结束阻塞


def bar(event):
    print("bar开始执行")
    sleep(1)
    event.wait()  # 提供事件阻塞
    global s
    s = "霸波尔奔"


def main():
    s = None
    event = threading.Event()
    t1 = threading.Thread(name="fun", target=fun, args=(event,))
    t2 = threading.Thread(name="foo", target=foo, args=(event,))
    t3 = threading.Thread(name="bar", target=bar, args=(event,))
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    t1.join()
    t2.join()
    t3.join()


if __name__ == "__main__":
    main()
"""执行结果
    呼叫foo
    等待口令
    bar开始执行
    收到的口令是: 奔波儿灞
"""

3.事件实现线程间的同步机制

from threading import Thread, Event
import time, random


def conn_mysql(e, i):
    count = 1
    while count <= 3:
        if e.is_set():
            print('第%s个人连接成功!' % i)
            break
        print('正在尝试第%s次重新连接...' % (count))
        e.wait(0.5)
        count += 1


def check_mysql(e):
    print('\033[42m 数据库正在维护 \033[0m')
    time.sleep(random.randint(1, 2))
    e.set()


if __name__ == '__main__':
    e = Event()
    t_check = Thread(target=check_mysql, args=(e,))
    t_check.start()

    for i in range(10):
        t_conn = Thread(target=conn_mysql, args=(e, i))
        t_conn.start()

6.线程锁-Lock

1.语法概述

lock = Lock()  # 创建锁
lock.acquire()  # 加锁
lock.release()  # 解锁

2.线程锁解决线程间的资源竞争

import threading
import time

g_num = 0

def test1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mutex.acquire()  # 上锁
        g_num += 1
        mutex.release()  # 解锁

    print("---test1---g_num=%d" % g_num)


def test2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mutex.acquire()  # 上锁
        g_num += 1
        mutex.release()  # 解锁
    print("---test2---g_num=%d" % g_num)


# 创建一个互斥锁,默认是未上锁的状态
mutex = threading.Lock()

# 创建2个线程,让他们各自对g_num加1000000次
p1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
p1.start()
p2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))
p2.start()

# 等待计算完成
while len(threading.enumerate()) != 1:
    time.sleep(1)

print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)

3.线程锁的死锁问题-添加超时时间避免死锁

# 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
# 避免死锁:程序设计时要尽量避免(银行家算法), 添加超时时间等
import threading
import time

class MyThread1(threading.Thread):
    def run(self):
        # 对mutexA上锁
        mutexA.acquire()

        # mutexA上锁后,延时1秒,等待另外那个线程 把mutexB上锁
        print(self.name + "----do1---up----")
        time.sleep(1)

        # 此时会堵塞,因为这个mutexB已经被另外的线程抢先上锁了
        mutexB.acquire()
        print(self.name + "----do1---down----")
        mutexB.release()

        # 对mutexA解锁
        mutexA.release()


class MyThread2(threading.Thread):
    def run(self):
        # 对mutexB上锁
        mutexB.acquire()

        # mutexB上锁后,延时1秒,等待另外那个线程 把mutexA上锁
        print(self.name + "----do2---up----")
        time.sleep(1)

        # 此时会堵塞,因为这个mutexA已经被另外的线程抢先上锁了
        mutexA.acquire()
        print(self.name + "----do2---down----")
        mutexA.release()

        # 对mutexB解锁
        mutexB.release()


mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()

if __name__ == "__main__":
    t1 = MyThread1()
    t2 = MyThread2()
    t1.start()
    t2.start()

4.线程锁的死锁问题-通过递归锁RLock避免死锁

from threading import Thread
from threading import RLock
import time
# RLock是递归锁 --- 是无止尽的锁,但是所有锁都有一个共同的钥匙
# 想解决死锁,配一把公共的钥匙就可以了


def man(l_tot, l_pap):
    l_tot.acquire()  # 是男的获得厕所资源,把厕所锁上了
    print('Kali在厕所上厕所')
    time.sleep(1)
    l_pap.acquire()  # 男的拿纸资源
    print('Kali拿到卫生纸了!')
    time.sleep(0.5)
    print('Kali完事了!')
    l_pap.release()  # 男的先还纸
    l_tot.release()  # 男的还厕所

def woman(l_tot, l_pap):
    l_pap.acquire()  # 女的拿纸资源
    print('Coco拿到卫生纸了!')
    time.sleep(1)
    l_tot.acquire()  # 是女的获得厕所资源,把厕所锁上了
    print('Coco在厕所上厕所')
    time.sleep(0.5)
    print('Coco完事了!')
    l_tot.release()  # 女的还厕所
    l_pap.release()  # 女的先还纸


if __name__ == '__main__':
    l_tot = RLock()
    l_pap = RLock()
    t_man = Thread(target=man, args=(l_tot, l_pap))
    t_woman = Thread(target=woman, args=(l_tot, l_pap))
    t_man.start()
    t_woman.start()

7.线程条件变量-Condition

语法概述

# 条件是让程序员自己去调度线程的一个机制
con = threading.Condition()
con.acquire()  # 对资源加锁,加锁后其他位置再加锁则阻塞
con.release()  # 解锁
con.wait()  # wait函数只能在加锁状态下使用,wait函数会先解锁然后让线程处于等待通知的阻塞状态
con.notify()  # 发送通知,线程接收到通知后结束wait阻塞并且执行acquire加锁操作

线程条件变量示例-打压股市

import threading
import time


class Gov(threading.Thread):
    def run(self):
        global num
        con.acquire()  # 对资源加锁,加锁后其他位置再加锁则阻塞
        while True:
            print("开始拉升股市")
            num += 1
            print("拉升了%s个点" % num)
            time.sleep(1)
            if num == 5:
                print("暂时安全")
                con.notify()  # 发送通知,线程接收到通知后结束wait阻塞并且执行acquire加锁操作
                print("不操作状态")
                con.wait()  # wait先解锁然后让线程处于等待通知的阻塞状态,直到接收到t2线程发出的通知后结束阻塞并加锁
        con.release()


class Consumers(threading.Thread):
    def run(self):
        global num
        con.acquire()  # 再对资源加锁,此时会阻塞在这里
        while True:
            if num > 0:
                print("开始打压股市")
                num -= 1
                print("下降到%s个点" % num)
                time.sleep(1)
            if num == 0:
                print("天台见")
                con.notify()  # 发送通知,线程接收到通知后结束wait阻塞并且执行acquire加锁操作
                print("不能再下降了")
                con.wait()  # wait先解锁然后让线程处于等待通知的阻塞状态,直到接收到t1线程发出的通知后结束阻塞并加锁
        con.release()


def main():
    global num
    num = 0
    # 创建条件变量
    global con
    con = threading.Condition()

    t1 = Gov()
    t2 = Consumers()
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()


if __name__ == "__main__":
    main()
"""执行结果
    开始拉升股市
    拉升了1个点
    开始拉升股市
    拉升了2个点
    开始拉升股市
    拉升了3个点
    开始拉升股市
    拉升了4个点
    开始拉升股市
    拉升了5个点
    暂时安全
    不操作状态
    开始打压股市
    下降到4个点
    开始打压股市
    下降到3个点
    开始打压股市
    下降到2个点
    开始打压股市
    下降到1个点
    开始打压股市
    下降到0个点
    天台见
    不能再下降了
    开始拉升股市
    拉升了1个点
"""

线程条件变量示例-吃火锅

import threading
import time

con = threading.Condition()
num = 0


# 生产者
class Producer(threading.Thread):

    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
        # 锁定线程
        global num
        con.acquire()
        while True:
            print("开始添加！！！")
            num += 1
            print("火锅里面鱼丸个数：%s" % str(num))
            time.sleep(1)
            if num >= 5:
                print("火锅里面里面鱼丸数量已经到达5个,无法添加了！")
                # 唤醒等待的线程
                con.notify()  # 唤醒小伙伴开吃啦
                # 等待通知
                con.wait()
        # 释放锁
        con.release()


# 消费者
class Consumers(threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
        con.acquire()
        global num
        while True:
            print("开始吃啦！！！")
            num -= 1
            print("火锅里面剩余鱼丸数量：%s" % str(num))
            time.sleep(2)
            if num <= 0:
                print("锅底没货了,赶紧加鱼丸吧！")
                con.notify()  # 唤醒其它线程
                # 等待通知
                con.wait()
        con.release()


def main():
    p = Producer()  # 实例化一个生产者对象
    c = Consumers()  # 实例化一个消费者对象
    p.start()
    c.start()


if __name__ == "__main__":
    main()

posted @ 2020-08-27 22:33 唐雪成阅读(577) 评论(0) 编辑收藏举报

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