python多线程编程(3): 使用互斥锁同步线程

问题的提出

上一节的例子中，每个线程互相独立，相互之间没有任何关系。现在假设这样一个例子：有一个全局的计数num，每个线程获取这个全局的计数，根据num进行一些处理，然后将num加1。很容易写出这样的代码：

# encoding: UTF-8
import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
global num
 time.sleep(1)
 num = num+1
 msg = self.name+' set num to '+str(num)
print(msg)
num = 0
def test():
for i in range(5):
 t = MyThread()
 t.start()
if __name__ == '__main__':
 test()

但是运行结果是不正确的：

Thread-5 set num to 2
Thread-3 set num to 3
Thread-2 set num to 5
Thread-1 set num to 5
Thread-4 set num to 4

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”。

互斥锁同步

上面的例子引出了多线程编程的最常见问题：数据共享。当多个线程都修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制。

线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定。某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

threading模块中定义了Lock类，可以方便的处理锁定：

#创建锁
mutex = threading.Lock()
#锁定
mutex.acquire([timeout])
#释放
mutex.release()

其中，锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout，则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁，从而可以进行一些其他的处理。

使用互斥锁实现上面的例子的代码如下：

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
global num 
        time.sleep(1)

if mutex.acquire(1): 
 num = num+1
 msg = self.name+' set num to '+str(num)
print(msg)
 mutex.release()
num = 0
mutex = threading.Lock()
def test():
for i in range(5):
 t = MyThread()
 t.start()
if __name__ == '__main__':
 test()