一、数据共享

展望未来，基于消息传递的并发编程是大势所趋即便是使用线程，推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合，通过消息队列交换数据。这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求，还可以扩展到分布式系统中。

进程间应该尽量避免通信，即便需要通信，也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题，应该尽量避免使用本节所讲的共享数据的方式，以后我们会尝试使用数据库来解决进程之间的数据共享问题。

进程之间数据共享的模块之一Manager模块。

 
 
 
​x
 
 
 
 
进程间数据是独立的，可以借助于队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的
虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此
​
A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.
​
A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array.
 
 

多进程共同去处理共享数据的时候，就和我们多进程同时去操作一个文件中的数据是一样的，不加锁就会出现错误的结果，进程不安全的，所以也需要加锁。

 
 
 
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from multiprocessing import Manager,Process,Lock
def work(d,lock):
    with lock: #不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱
        d['count']-=1
​
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    with Manager() as m:
        dic=m.dict({'count':100})
        p_l=[]
        for i in range(100):
            p=Process(target=work,args=(dic,lock))
            p_l.append(p)
            p.start()
        for p in p_l:
            p.join()
        print(dic)   #0,加了锁后
#100减100次1这么慢? 不是减操作造成的 而是开启进程 管理进程 销毁进程拖慢了程序的执行速度
# 为什么在这里出现了数据不安全的现象?
# 什么情况下会出现数据不安全 : Manager类当中对字典\列表  += -= *= /=
# 如何解决 : 加锁        
 
 

  • 总结一下：进程之间通信：队列、管道、数据共享也算

    • 下面要讲的信号量和事件也相当于锁，也是全局的，所有进程都能拿到这些锁的状态，进程之间这些锁啊信号量啊事件啊等等的通信，其实底层还是socekt，只不过是基于文件的socket通信，而不是跟上面的数据共享啊空间共享啊之类的机制，我们之前学的是基于网络的socket通信，还记得socket的两个家族吗，一个文件的一个网络的，所以将来如果说这些锁之类的报错，可能你看到的就是类似于socket的错误，简单知道一下就可以啦~~~

      工作中常用的是锁，信号量和事件不常用，但是信号量和事件面试的时候会问到，你能知道就行啦

二、信息量（进程中的，也有线程的）

  • 信息量Semaphore介绍

    •  
       
       
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      互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。
      假设商场里有4个迷你唱吧，所以同时可以进去4个人，如果来了第五个人就要在外面等待，等到有人出来才能再进去玩。
      实现：
      信号量同步基于内部计数器，每调用一次acquire()，计数器减1；每调用一次release()，计数器加1.当计数器为0时，acquire()调用被阻塞。这是迪科斯彻（Dijkstra）信号量概念P()和V()的Python实现。信号量同步机制适用于访问像服务器这样的有限资源。
      信号量与进程池的概念很像，但是要区分开，信号量涉及到加锁的概念
       
       

    • 比如大保健：提前设定好，一个房间只有4个床（计数器现在为4），那么同时只能四个人进来，谁先来的谁先占一个床（acquire，计数器减1），4个床满了之后（计数器为0了），第五个人就要等着，等其中一个人出来（release，计数器加1），他就去占用那个床了。

       
       
       
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      from multiprocessing import Process,Semaphore
      import time,random
      ​
      def go_ktv(sem,user):
          sem.acquire()
          print('%s 占到一间ktv小屋' %user)
          time.sleep(random.randint(0,3)) #模拟每个人在ktv中待的时间不同
          sem.release()
      ​
      if __name__ == '__main__':
          sem=Semaphore(4)
          p_l=[]
          for i in range(13):
              p=Process(target=go_ktv,args=(sem,'user%s' %i,))
              p.start()
              p_l.append(p)
      ​
          for i in p_l:
              i.join()
          print('============》')
      ​
      #模拟6个人去ktv唱歌
      import time
      import random
      from multiprocessing import Process,Semaphore
      def ktv(i):
          print('person %s 进来唱歌了'%i)
          time.sleep(random.randint(1,5))
          print('person %s 从ktv出去了'%i)
      if __name__ == '__main__':
          for i in range(6):  # 模拟6个人
              Process(target=ktv,args=(i,)).start()  #结果发现有问题，6个人一拥而入，没有次序乱了
              
      #使用semaphore来设置一次进去的人数，KTV 4个人
      import time
      import random
      from multiprocessing import Process,Semaphore
      

      def ktv(i,sem):
      

          sem.acquire()  #取得锁
      

          print('person %s 进来唱歌了'%i)
      

          time.sleep(random.randint(1,5))
      

          print('person %s 从ktv出去了'%i)
      

          sem.release()  #释放锁
      

      

      if __name__ == '__main__':
      

          sem = Semaphore(4)  #初始化信号量，数量为4
      

          for i in range(6):  # 模拟6个人
      

              Process(target=ktv,args=(i,sem)).start()
      

              
      

      #在同一时间，最多有4个人进去
      

      acquire()是一个阻塞行为，信号量和锁有点类似
      

      那么它们之间的区别在于：
      

      信号量，相当于计数器
      

      它是锁+计数器
      

      调用acquire() 计数器-1
      

      当计数器到 0 时，再调用 acquire() 就会阻塞，直到其他线程来调用release()
      

      调用release() 计数器+1   
      

         
      

      

      

      

      

      

       
      

       
      

      



三、事件


四、进程池


五、死锁（进程）


  • 在多道程序系统中，由于多个进程的并发执行，改善了系统资源的利用率并提高了系统的处理能力。然而，多个进程的并发执行也带来了新的问题——死锁。所谓死锁是指多个进程因竞争资源而造成的一种僵局，若无外力作用，这些进程都将无法向前推进。
    • 

  • 出现的原因：
    • 

  • 代码示例
    

    

     
    

     
    

     
    

    

    

    

    

    

    

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    from threading import Thread,Lock
    

    

    import time
    

    mutexA=Lock()
    

    mutexB=Lock()
    

    ​
    

    class MyThread(Thread):
    

        def run(self):
    

            self.func1()
    

            self.func2()
    

        def func1(self):
    

            mutexA.acquire()
    

            print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)
    

    ​
    

            mutexB.acquire()
    

            print('\033[42m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
    

            mutexB.release()
    

    ​
    

            mutexA.release()
    

    ​
    

        def func2(self):
    

            mutexB.acquire()
    

            print('\033[43m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
    

            time.sleep(2)
    

    ​
    

            mutexA.acquire()
    

            print('\033[44m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)
    

            mutexA.release()
    

    ​
    

            mutexB.release()
    

    ​
    

    if __name__ == '__main__':
    

        for i in range(5):
    

            t=MyThread()
    

            t.start()
    

    

    

    

    

    

     
    

     
    

    

    





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h1 tt, h1 code { font-size: inherit; }

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h1 { padding-bottom: 0.3em; font-size: 2.25em; line-height: 1.2; border-bottom: 1px solid rgb(238, 232, 213); }

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h4 { font-size: 1.25em; }

h5 { font-size: 1em; }

h6 { font-size: 1em; color: rgb(119, 119, 119); }

p, ul, ol, dl, table { margin: 0.8em 0px; }

blockquote { margin: 1.6em 3.2em; }

li > ol, li > ul { margin: 0px; }

hr { height: 1px; padding: 0px; margin: 24px 0px; background-color: rgb(238, 232, 213); border-width: 0px 0px 1px; border-style: none none solid; border-top-color: initial; border-right-color: initial; border-left-color: initial; border-image: initial; overflow: hidden; box-sizing: content-box; border-bottom-color: rgb(238, 232, 213); }

body > h2:first-child { margin-top: 0px; padding-top: 0px; }

body > h1:first-child { margin-top: 0px; padding-top: 0px; }

body > h1:first-child + h2 { margin-top: 0px; padding-top: 0px; }

body > h3:first-child, body > h4:first-child, body > h5:first-child, body > h6:first-child { margin-top: 0px; padding-top: 0px; }

a:first-child h1, a:first-child h2, a:first-child h3, a:first-child h4, a:first-child h5, a:first-child h6 { margin-top: 0px; padding-top: 0px; }

h1 p, h2 p, h3 p, h4 p, h5 p, h6 p { margin-top: 0px; }

li p.first { display: inline-block; }

ul, ol { padding-left: 30px; }

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blockquote { border-left: 4px solid rgb(181, 137, 0); padding: 0px 15px; color: rgb(147, 161, 161); }

blockquote blockquote { padding-right: 0px; }

table { padding: 0px; word-break: initial; }

table tr { border-top: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0px; padding: 0px; }

table tr:nth-child(2n) { background-color: rgb(248, 248, 248); }

table tr th { font-weight: bold; border: 1px solid rgb(204, 204, 204); text-align: left; margin: 0px; padding: 6px 13px; }

table tr td { border: 1px solid rgb(204, 204, 204); text-align: left; margin: 0px; padding: 6px 13px; }

table tr th:first-child, table tr td:first-child { margin-top: 0px; }

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.CodeMirror-gutters { border-right: 1px solid rgb(221, 221, 221); }

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  html { font-size: 13px; }

  table, pre { break-inside: avoid; }

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.md-image > .md-meta { border-radius: 3px; font-family: Consolas, Mononoki, "Roboto Mono", "Liberation Mono", Courier, monospace; padding: 8px 16px; font-size: 0.9em; color: inherit; }

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.sidebar-tabs { border-bottom: none; }

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#typora-quick-open-item { background-color: rgb(250, 250, 250); border-color: rgb(254, 254, 254) rgb(229, 229, 229) rgb(229, 229, 229) rgb(238, 238, 238); border-style: solid; border-width: 1px; }

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-->
												


											
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