并发编程之多线程2--死锁与递归锁，信号量等
死锁现象与递归锁
进程也是有死锁的：
所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，
它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，
如下就是死锁
死锁现象：
死锁------------------- from threading import Thread,Lock,RLock import time mutexA = Lock() mutexB = Lock() class MyThread(Thread): def run(self): self.f1() self.f2() def f1(self): mutexA.acquire() print('\033[33m%s 拿到A锁 '%self.name) mutexB.acquire() print('\033[45%s 拿到B锁 '%self.name) mutexB.release() mutexA.release() def f2(self): mutexB.acquire() print('\033[33%s 拿到B锁 ' % self.name) time.sleep(1) #睡一秒就是为了保证A锁已经被别人那到了 mutexA.acquire() print('\033[45m%s 拿到B锁 ' % self.name) mutexA.release() mutexB.release() if __name__ == '__main__': for i in range(10): t = MyThread() t.start() #一开启就会去调用run方法 死锁现象
那么怎么解决死锁现象呢？
解决方法，递归锁：在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。
这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。
直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁
mutexA=mutexB=threading.RLock() #一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，<br>则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止解决死锁
# 2.解决死锁的方法--------------递归锁 from threading import Thread,Lock,RLock import time mutexB = mutexA = RLock() class MyThread(Thread): def run(self): self.f1() self.f2() def f1(self): mutexA.acquire() print('\033[33m%s 拿到A锁 '%self.name) mutexB.acquire() print('\033[45%s 拿到B锁 '%self.name) mutexB.release() mutexA.release() def f2(self): mutexB.acquire() print('\033[33%s 拿到B锁 ' % self.name) time.sleep(1) #睡一秒就是为了保证A锁已经被别人拿到了 mutexA.acquire() print('\033[45m%s 拿到B锁 ' % self.name) mutexA.release() mutexB.release() if __name__ == '__main__': for i in range(10): t = MyThread() t.start() #一开启就会去调用run方法 解决死锁
信号量Semaphore（其实也是一把锁）
Semaphore管理一个内置的计数器
Semaphore与进程池看起来类似，但是是完全不同的概念。
- 进程池：Pool(4)，最大只能产生四个进程，而且从头到尾都只是这四个进程，不会产生新的。
- 信号量：信号量是产生的一堆进程/线程，即产生了多个任务都去抢那一把锁
Semaphore示例：
from threading import Thread,Semaphore,currentThread import time,random sm = Semaphore(5) #运行的时候有5个人 def task(): sm.acquire() print('\033[42m %s上厕所'%currentThread().getName()) time.sleep(random.randint(1,3)) print('\033[31m %s上完厕所走了'%currentThread().getName()) sm.release() if __name__ == '__main__': for i in range(20): #开了5个线程 ，这20人都要上厕所 t = Thread(target=task) t.start() Semaphore举例结果：
hread-1上厕所 Thread-2上厕所 Thread-3上厕所 Thread-4上厕所 Thread-5上厕所 Thread-3上完厕所走了 Thread-6上厕所 Thread-1上完厕所走了 Thread-7上厕所 Thread-2上完厕所走了 Thread-8上厕所 Thread-6上完厕所走了 Thread-5上完厕所走了 Thread-4上完厕所走了 Thread-9上厕所 Thread-10上厕所 Thread-11上厕所 Thread-9上完厕所走了 Thread-12上厕所 Thread-7上完厕所走了 Thread-13上厕所 Thread-10上完厕所走了 Thread-8上完厕所走了 Thread-14上厕所 Thread-15上厕所 Thread-12上完厕所走了 Thread-11上完厕所走了 Thread-16上厕所 Thread-17上厕所 Thread-14上完厕所走了 Thread-15上完厕所走了 Thread-17上完厕所走了 Thread-18上厕所 Thread-19上厕所 Thread-20上厕所 Thread-13上完厕所走了 Thread-20上完厕所走了 Thread-16上完厕所走了 Thread-18上完厕所走了 Thread-19上完厕所走了 运行结果
GIL全局解释器锁：
定义：GIL本质就是一把互斥锁，既然是互斥锁，所有互斥锁的本质都一样，都是将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，进而保证数据安全。
运行py文件内部执行过程
计算机有4个cpu，运行py文件
首先开辟一个进程空间，线程执行将python解释器和文件加载进去，python解释器包含编译器和虚拟机，
文件通过编译器转义成字节码，再通过虚拟机转义成机器码，然后与操作系统去执行该线程
Cpython规定，同一时刻只允许一个线程进入解释器
为什么加锁？
当时都是单核时代，而且cpu价格非常贵
如果不加全局锁，开发Cpython解释器程序员就会在源码内部各种加锁，解锁，非常麻烦，各种死锁现象等等，为了省事直接加了线程锁
优点：保证了Cpython解释器的数据资源安全
缺点：单个进程的多线程不能利用多核
单个进程的多线程可以并发，但是不能利用多核，不能并行，多个进程可以并发，并行
IO密集型和计算密集型
- IO密集型
当电脑是三核是执行多个任务，并行执行，遇到阻塞就等待，所以耗费时间比较长
当单核cpu执行多个任务，遇见阻塞，就执行非IO任务，效率较高
IO密集型适合单进程多线程
计算密集型
当电脑是三核的执行多个任务，没有阻塞就执行，效率较高
当电脑是单核的执行多个人来，来回切换执行，例如打开QQ和微信 cpu需要来回切换执行
GIL与lock锁的区别
- 相同点：都是同种锁，互斥锁
- 不同点：
- GIL锁全局解释器锁，保护解释器内部资源的数据安全
- GIL锁上锁，释放无序手动操作
- 自己代码中定义的互斥锁保护进程中的资源数据安全
- 自己定义的互斥锁必须自己手动上锁，释放锁
验证计算密集型和IO密集型的效率
计算密集型
多进程单线程运行速度
from threading import Thread from multiprocessing import Process import time import random #计算密集型:单个进程的多线程和多个进程并发并行 def task(): count=0 for i in range(10000000): count+=1 if __name__ == '__main__': #多进程的并发并行 start_time=time.time() l1=[] for i in range(4): p=Process(target=task,) l1.append(p) p.start() for p in l1: p.join() print(f'{time.time()-start_time}')#1.3144586086273193单进程多线程运行速度
from threading import Thread from multiprocessing import Process import time import random def task(): count = 0 for i in range(10000000): count += 1 if __name__ == '__main__': #单进程多线程 start_time=time.time() l1=[] for i in range(4): p=Thread(target=task,) l1.append(p) p.start() for p in l1: p.join() print(f'{time.time()-start_time}')#2.4723618030548096
IO密集型
多进程单单线程运行速度
#IO密集型:单进程的多线程并发 和 多个进程的并发并行 from multiprocessing import Process import time import random def task(): count=0 time.sleep(random.randint(1,3)) count+=1 if __name__ == '__main__': start_time=time.time() l1=[] for i in range(50): p=Process(target=task,) l1.append(p) p.start() for p in l1: p.join() print(f'{time.time()-start_time}')#4.954715013504028单进程多线程运行速度
from threading import Thread from multiprocessing import Process import time import random def task(): count=0 time.sleep(random.randint(1,3)) count+=1 if __name__ == '__main__': start_time=time.time() l1=[] for i in range(50): p=Thread(target=task,) l1.append(p) p.start() for p in l1: p.join() print(f'{time.time()-start_time}')#3.013162136077881
多线程实现socke套接字通信
服务端：
import socket from threading import Thread def communicate(conn,addr): while 1: try: from_client_data=conn.recv(1024) print(f'来自客户端{addr}得消息:{from_client_data.decode("utf-8")}') to_client_data=input(">>>").strip() conn.send(to_client_data.encode('utf-8')) except Exception: break conn.close() def _accept(): server=socket.socket() server.bind(('127.0.0.1',8848)) server.listen(5) while 1: conn,addr=server.accept() t=Thread(target=communicate,args=(conn,addr)) t.start() if __name__ == '__main__': _accept()客户端：
import socket client=socket.socket() client.connect(('127.0.0.1',8848)) while 1: to_server_data=input(">>>>").strip() client.send(to_server_data.encode('utf-8')) from_server_date=client.recv(1024) print(f'来自客户端的消息{from_server_date.decode("utf-8")}') client.close()