Python-互斥锁 进程间通讯
3、守护进程(**)
主进程创建守护进程
其一:守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
其二:守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常:
AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children 注意:进程之间是互相独立的,主进程代码运行结束,守护进程随即终止 A进程守护B进程 B进程结束 A也结束
如果父进程将子进程设置为守护进程,那么在主进程代码运行完毕后守护进程就立即被回收
(比如 妃子守护皇帝 皇帝如果死了 妃子也就跟着陪葬了)
用法:
在主进程的对象后加入obj.daemon = True 4、互斥锁(**)(抢票代码)
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 锁本质上就是一个bool类型的标识符 多个进程在执行任务之前先判断标识符
互斥锁 两个进程相互排斥 (比如 在宿舍大家公用一个厕所 一个使用中 其他人不能用)
锁的原理
就是加上一堆判断 锁相当于一个标记
为什么使用锁,用来解决什么问题?
当多个进程对统一资源进行读写时 引发了数据错乱
解决方案就是变成串行,牺牲了效率而保证了数据安全
只有在多个任务修改共享的数据的时候才会考虑用互斥锁 互斥锁与join的区别:
1.join 把整个进程变成串行 并且顺序是人为指定的
2.锁Lock 可以指定局部哪些代码变成串行 并且对资源的竞争是公平的.一个人拿到锁,其余人都等待
本质上就是一个标识符 True 或 False 多个进程要保证使用同一把锁 如何使用?
from multiprocessing import Lock
mutex=Lock() 进程参数和任务函数的参数中传入lock
在需要加锁的地方 lock.acquire() 表示锁定
在代码执行完后 一定要lock.release() 表示释放锁
强调:
1、一定要在操作完毕后释放锁
2、互斥锁lock.acquire()不能连续执行 (同一线程不能多次acquire 会卡死)
注意 要想锁住资源必须保证 大家拿到锁是同一把
问题?
多个进程同时读写同一份数据时 可能造成数据混乱 (本地IO速度很快 基本不会出现问题)
read读数据么有必要加锁 write写数据必须加 总结:
#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 #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。
1 队列和管道都是将数据存放于内存中
2 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。 5、进程间通讯IPC机制:队列,管道(*)
为什么使用IPC?
由于进程之间内存是物理隔离的 无法直接交互数据
实现方法
1.共享文件 速度慢,没有锁
2.管道PIPE 只能单向传输 必须有父子关系 没有锁 (不推荐使用,了解即可)
!!!3.共享内存 存放共享数据,容量较小 速度快 Manage没有锁 Queue有锁(先进先出)
(用一块内存区域作为共享的内存区域)
Manager 共享列表或字典 需要自己处理资源竞争
Queue 队列 带有阻塞效果 不用自己处理资源竞争
先进先出 例如自动扶梯 排队买票 6、进程队列Queue=管道+锁 (***)(推荐使用)
进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),
multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的 强调:
1、队列Queue用来存成进程之间沟通的消息,数据量不应该过大
2、maxsize的值超过的内存限制就变得毫无意义 from multiprocessing import Queue
q = Queue(3) # Queue里可填数量,3表示存放的数量
q.put("hello")
print(q.get())
q.put("hello",block=False) #阻塞操作,阻塞时会报错
q.put("hello",timeout=3) #如果放满了 愿意等3秒 如果3秒后还存不进去 就报错
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