Python 互斥锁

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互斥锁Mutex的使用多个线程处理共享数据,数据会出现问题: 2.7之前每100指令切换一次GIL锁,线程就会sleep,线程会把前100条处理指令存放在CPU缓存内,切换GIL锁后放入另外一个线程再次处理同一条共享数据,如果我这条共享数据需要101条指令才能处理完,那么这块数据结果就会出现问题,当所有执行线程轮一边后在回来,CPU会取出第一次缓存区的数据,执行第一条数据的101条指令,结果会覆盖掉共享数据,所以的出的结果并不是我们想得到的. 决上述问题,我们就要使用“互斥锁”: 互斥锁:…

python互斥锁

互斥锁进程之间数据隔离, 但是多个进程可以共享同一块数据,比如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,如下 from multiprocessing import Process import time import os def task(name): print('%s 上厕所 [%s]' %(name ,os.getpid())) time.sleep(1) print('%s 上完厕所 [%s]' %(name…

python并发编程之多进程(二)：互斥锁（同步锁）&进程其他属性&进程间通信（queue）&生产者消费者模型

一,互斥锁,同步锁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, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终端 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…

Python之路(第三十八篇) 并发编程：进程同步锁/互斥锁、信号量、事件、队列、生产者消费者模型

一.进程锁(同步锁/互斥锁) 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. 例子 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…

python 使用多线程进行并发编程/互斥锁的使用

import threading import time """ python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用多线程程序的执行顺序是不确定的,当线程被阻塞(Blocked)时,线程挂起,阻塞结束后,线程进入就绪(Runnable)状态,等待调度. 而线程调度将自行选择一个线程执行.只能保证每个线程都运行完整个run函数,但是线程的启动顺序.run函数中每次循环的执行顺序都不能确定.…

python开发进程：互斥锁（同步锁）&进程其他属性&进程间通信（queue）&生产者消费者模型

一,互斥锁,同步锁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, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终端 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('…

Python进阶（3）_进程与线程中的lock（线程中互斥锁、递归锁、信号量、Event对象、队列queue）

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…