1.JoinableQueue队列 JoinableQueue([maxsize]):这就像是一个Queue对象,但是队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理.通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的. 案例: from multiprocessing import JoinableQueue # join是等待某个任务完成 able 可以 Queue 队列 # 翻译过来被join的队列 q = JoinableQueue() q.put(') q.put(') print('取走一个…

1.概述 锁类型 c11提供了跨平台的线程同步手段,用来保护多线程同时访问的共享数据. std::mutex,最基本的 Mutex 类,独占的互斥量,不能递归使用. std::time_mutex,带超时的独占互斥量,不能递归使用. std::recursive_mutex,递归互斥量,不带超时功能. std::recursive_timed_mutex,带超时的递归互斥量. lock类型 std::lock_guard,与 Mutex RAII 相关,方便线程对互斥量上锁. std::uniq…

1.简介 C11提供另外一种用于等待的同步机制,它可以阻塞一个或者多个线程,直到收到另外一个线程发出的通知或者超时,才会唤醒当前阻塞的线程.条件变量要和互斥量配合起来使用. condition_variable,配合std::unique_lock<std::mutex>进行wait操作. condition_variable_any,和任意带有lock.unlock语意 的mutex搭配使用,比较灵活,但是效率比condition_variable低. 条件变量的使用过程如下: a.拥有条件…

1.同步锁 (Lock) 当全局资源(counter)被抢占的情况,问题产生的原因就是没有控制多个线程对同一资源的访问,对数据造成破坏,使得线程运行的结果不可预期.这种现象称为“线程不安全”.在开发过程中我们必须要避免这种情况,那怎么避免?这就用到了互斥锁了. 例如: import threading,time def sub(): global num #对全局变量进行操作 temp=num time.sleep(0.001) #模拟线程执行中出现I/o延迟等 num=temp- #所有线程对…

进程是资源管理的最小单元,线程是程序执行的最小单元.在操作系统的设计上,从进程演化出线程,最主要的目的就是更好的支持SMP以及减小(进程/线程)上下文切换开销. 就像进程有一个PID一样,每个线程也有自己的线程ID,但线程ID只在它所属的环境中有效: 创建一个新的线程可以通过调用pthread_create()函数来创建: 函数原型为: #include <pthread.h> int pthread_create(pthread_t *thread_addr_t, *addr, void *…

当我们需要控制对共享资源的存取的时候,可以用一种简单的加锁的方法来控制.我们可以创建一个读/写程序,它们共用一个共享缓冲区,使用互斥锁来控制对缓冲区的存取. 函数 pthread_mutex_init()用来生成一个互斥锁.其函数原型如下: #include<pthread.h> int pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *restrict mutex,const pthread_mutexattr_t *restrict attr): 第一个参数是互斥变量…

六 守护线程 无论是进程还是线程,都遵循:守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁 需要强调的是:运行完毕并非终止运行 #1.对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕 #2.对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕 详细解释: #1 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了(守护进程在此时就被回收),然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程),才会结束, #2 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行…

了解之前我们先了解一下什么是多任务? 概念: 几个不同的事件在同时运行就是多任务, 这样的话, 我们有牵扯到了真的多任务, 假的多任务; 并行: 真的多任务, 通过电脑的核数来确定 并发: 假的多任务, 即cpu的快速切换 线程 1.线程之间共享全局变量; 2.主线程等待子线程结束后才结束; 3.线程之间执行顺序是无序的; 4.互斥锁以及死锁的问题. demo 如何创建线程: import threading from time import sleep,ctime def sing(): fo…

1.互斥锁: 原理:将并行变成串行 精髓:局部串行,只针对共享数据修改 保护不同的数据就应该用不用的锁 from threading import Thread, Lock import time n = 100 def task(): global n mutex.acquire() # 效率低了 但是数据安全了 temp = n time.sleep(0.1) # 100个线程 都拿到了100 所以就是 100个线程100-1 n = temp - 1 mutex.release() if…

知识点一: 进程:资源单位 线程:才是CPU的执行单位 进程的运行: 开一个进程就意味着开一个内存空间,存数据用,产生的数据往里面丢 线程的运行: 代码的运行过程就相当于运行了一个线程 辅助理解:一座工厂(操作系统)->没造一个车间(启动一个进程)->每个车间的流水线(线程) 知识点二:开启线程的2种方式 from threading import Thread #方式一:(引用系统中thread类) def task(name): print('%s is running') print('…