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全局解释器锁,开启线程的两种方式

时间:2019-11-08 04:40来源:编程
GIL(Global Interpreter Lock ) GIL从名称翻译:全局解释器锁。 作用:限制同一个进程内只同一时刻允许一个线程执行( 不允许并行 ),即使计算机有多核功能。从而保证线程安全 来源:C

GIL(Global Interpreter Lock )

GIL从名称翻译:全局解释器锁。

作用:限制同一个进程内只同一时刻允许一个线程执行(不允许并行),即使计算机有多核功能。从而保证线程安全

来源:Cpython解释器

也就是说GIL是一把互斥锁,限制程序并行执行。它的级别是解释器级别的,强制的,不是Python的特性,而是Cpython解释器特有的。

为什么会有GIL呢,查过一些资料,我的理解是从python垃圾回收机制说起

垃圾回收机制

Python中的垃圾回收是以引用计数为主,分代收集为辅。
在Python中,如果一个对象的引用数为0,Python虚拟机就会回收这个对象的内存。

  1. 导致引用计数+1的情况
    1. 对象被创建,例如a=23
    2. 对象被引用,例如b=a
    3. 对象被作为参数,传入到一个函数中,例如func(a)
    4. 对象作为一个元素,存储在容器中,例如list1=[a,a]
  2. 导致引用计数-1的情况
    1. 对象的别名被显式销毁,例如del a
    2. 对象的别名被赋予新的对象,例如a=24
    3. 一个对象离开它的作用域,例如f函数执行完毕时,func函数中的局部变量(全局变量不会)
    4. 对象所在的容器被销毁,或从容器中删除对象

         (注:摘自:)

如果,一个变量同时被引用呢,在同一个进程内,各个线程可以共享数据。当他们同时引用一个对象,则会使垃圾回收机制的计数错误,可能使对象还有引用,但是却被回收了。因此Cpython解释器就引入了GIL锁

在一个进程内,每个线程想要获取cpu运行的权限,都要获取GIL锁对象,因此线程们无法并行执行。也就避免了上述问题。

而获取GIL的线程,无论何时,它一旦睡眠或者是等待I/O,它没有了运行PYthon代码的必要,它就会让出GIL,其他线程就会有获取GIL的机会。这也叫做协同式多任务管理

 

既然有了GIL,为什么还需要自己给数据加上锁(Lock)呢?

  因为除了协同式多任务管理,还有抢占式多任务管理,也就是说一个线程在执行Python代码时,有可能会被强制让出GIL,让其他线程执行。

  而且在数据处理的过程中也能会有I/O阻塞,使线程主动让出GIL,其他线程可能获取GIL处理同一个数据,造成数据混乱

所以,GIL保护的是解释器级别的数据,我们自己创建的数据需要我们自己加锁。

线程的互斥锁可见:

总结:

  GIL的优点就是保护线程安全,缺点也很明显:无法利用多核优势,使程序运行速度变慢,而现在计算机多核是十分普遍,似乎GIL的缺陷也显得更加的明显,但是Pyhton中很多库都是默认有GIL存在的,而且上述也提到,遇到I/O阻塞会切换,无论多核单核,也无法改变阻塞的时间。因此GIL对于 I/O密集型的任务,影响不大。对于计算密集型的任务,就用多进程并发吧。

 

threading模块介绍

official site:
https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#

开启线程的两种方式

#方式一
from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
    t.start()
    print('主线程')

#方式二
from threading import Thread
import time
class Sayhi(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print('%s say hello' % self.name)


if __name__ == '__main__':
    t = Sayhi('egon')
    t.start()
    print('主线程')

谁的开启速度快

from multiprocessing import Process
import os

def work():
    print('hello')

if __name__ == '__main__':
    #在主进程下开启线程
    t=Thread(target=work)
    t.start()
    print('主线程/主进程')
    '''
    打印结果:
    hello
    主线程/主进程
    '''

    #在主进程下开启子进程
    t=Process(target=work)
    t.start()
    print('主线程/主进程')
    '''
    打印结果:
    主线程/主进程
    hello
    '''

瞅一瞅pid

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    print('hello',os.getpid())

if __name__ == '__main__':
    #part1:在主进程下开启多个线程,每个线程都跟主进程的pid一样
    t1=Thread(target=work)
    t2=Thread(target=work)
    t1.start()
    t2.start()
    print('主线程/主进程pid',os.getpid())

    #part2:开多个进程,每个进程都有不同的pid
    p1=Process(target=work)
    p2=Process(target=work)
    p1.start()
    p2.start()
    print('主线程/主进程pid',os.getpid())

同一进程内的线程共享该进程的数据?

from  threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os
def work():
    global n
    n=0

if __name__ == '__main__':
    # n=100
    # p=Process(target=work)
    # p.start()
    # p.join()
    # print('主',n) #毫无疑问子进程p已经将自己的全局的n改成了0,但改的仅仅是它自己的,查看父进程的n仍然为100


    n=1
    t=Thread(target=work)
    t.start()
    t.join()
    print('主',n) #查看结果为0,因为同一进程内的线程之间共享进程内的数据

全局解释器锁--GIL,全局解释器--gil

参考博客:

        

     

线程相关的其他方法

Thread实例对象的方法
  # isAlive(): 返回线程是否活动的。
  # getName(): 返回线程名。
  # setName(): 设置线程名。

threading模块提供的一些方法:
  # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
  # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。
  # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。

from threading import Thread
import threading
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    import time
    time.sleep(3)
    print(threading.current_thread().getName())


if __name__ == '__main__':
    #在主进程下开启线程
    t=Thread(target=work)
    t.start()

    print(threading.current_thread().getName())
    print(threading.current_thread()) #主线程
    print(threading.enumerate()) #连同主线程在内有两个运行的线程
    print(threading.active_count())
    print('主线程/主进程')

    '''
    打印结果:
    MainThread
    <_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>
    [<_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>, <Thread(Thread-1, started 123145307557888)>]
    主线程/主进程
    Thread-1
    '''

主线程等待子线程结束

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
    t.start()
    t.join()
    print('主线程')
    print(t.is_alive())
    '''
    egon say hello
    主线程
    False
    '''

一、前言

  在多核cpu的背景下,基于多线程以充分利用硬件资源的编程方式也不断发展,也就是在同一时间,可以运行多个任务。但是Cpython中由于GIL的存在,导致同一时间内只有一个线程在运行。GIL的全称为Global Interpreter Lock,也就是全局解释器锁。存在在Python语言的主流执行环境Cpython中,GIL是一个真正的全局线程排他锁,在解释器执行任何Python代码时,都需要获得这把GIL锁。虽然 CPython 的线程库直接封装操作系统的原生线程,但 CPython 进程做为一个整体,同一时间只会有一个获得了 GIL 的线程在跑,其它的线程都处于等待状态等着 GIL 的释放。GIL 直接导致 CPython 不能利用物理多核的性能加速运算。

            图片 1

  不同的线程也是被分配到不同的核上面运行的,但是同一时间只有一个线程在运行

守护线程

二、为什么存在GIL

注意:

无论是进程还是线程,都遵循:守护xxx会等待住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

  2.1 线程安全

  想要利用多核的优势,我们可以采用多进程或者是多线程,两者的区别是资源是否共享。前者是独立的,而后者是共享的。相对于进程而言,多线程环境最大的问题是如果保证资源竞争、死锁、数据修改等。于是就有了线程安全。

   线程安全 是在多线程的环境下, 线程安全能够保证多个线程同时执行时程序依旧运行正确, 而且要保证对于共享的数据,可以由多个线程存取,但是同一时刻只能有一个线程进行存取.

  既然,多线程环境下必须存在资源的竞争,那么如何才能保证同一时刻只有一个线程对共享资源进行存取?

加锁, 加锁可以保证存取操作的唯一性, 从而保证同一时刻只有一个线程对共享数据存取。

通常加锁也有2种不同的粒度的锁:

  1. fine-grained(所谓的细粒度), 那么程序员需要自行地加,解锁来保证线程安全
  2. coarse-grained(所谓的粗粒度), 那么语言层面本身维护着一个全局的锁机制,用来保证线程安全

前一种方式比较典型的是 java, Jython 等, 后一种方式比较典型的是 CPython (即Python)。

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完毕(守护线程在此时就被回收)。因为主线程的结束意味着进程的结束,进程整体的资源都将被回收,而进程必须保证非守护线程都运行完毕后才能结束。

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
    t.setDaemon(True) #必须在t.start()之前设置
    t.start()

    print('主线程')
    print(t.is_alive())
    '''
    主线程
    True
    '''

诱惑人的例子

from threading import Thread
import time
def foo():
    print(123)
    time.sleep(1)
    print("end123")

def bar():
    print(456)
    time.sleep(3)
    print("end456")


t1=Thread(target=foo)
t2=Thread(target=bar)

t1.daemon=True
t1.start()
t2.start()
print("main-------")

  2.2 Python自身特点

  依照Python自身的哲学, 简单 是一个很重要的原则,所以, 使用 GIL 也是很好理解的。多核 CPU 在 1990 年代还属于类科幻,Guido van Rossum 在创造 python 的时候,也想不到他的语言有一天会被用到很可能 多核的 CPU 上面,一个全局锁搞定多线程安全在那个时代应该是最简单经济的设计了。简单而又能满足需求,那就是合适的设计(对设计来说,应该只有合适与否,而没有好与不好)。

GIL锁(Global Interpreter Lock)

http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf

三、线程切换

  一个线程无论何时开始睡眠或等待网络 I/O,其他线程总有机会获取 GIL 执行 Python 代码。这是协同式多任务处理。CPython 也还有抢占式多任务处理。如果一个线程不间断地在 Python 2 中运行 100次指令,或者不间断地在 Python 3 运行15 毫秒,那么它便会放弃 GIL,而其他线程可以运行。

介绍

定义:
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple
native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly
because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL
exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)
结论:在Cpython解释器中,同一个进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势

GIL介绍
GIL本质就是一把互斥锁,既然是互斥锁,所有互斥锁的本质都是一样--将并发运行变成串行,以此来控制同一时间内共享的数据只能被一个任务修改,进而保证数据安全。
可以肯定的一点是:保护不同的数据的安全,就应该加不同的锁。

要想了解GIL,首先确定一点:每次执行python程序,都会产生一个独立的进程。例如python test.py,python aaa.py,python bbb.py会产生3个不同的python进程

#验证python test.py只会产生一个进程
#test.py内容
import os,time
print(os.getpid())
time.sleep(1000)
'''
python3 test.py 
#在windows下
tasklist |findstr python
#在linux下
ps aux |grep python

验证python test.py只会产生一个进程

在一个python的进程内,不仅有test.py的主线程或者由该主线程开启的其他线程,还有解释器开启的垃圾回收等解释器级别的线程,总之,所有线程都运行在这一个进程内,毫无疑问

1、 所有数据都是共享的,这其中,代码作为一种数据也是被所有线程共享的(test.py的所有代码以及Cpython解释器的所有代码)
例如:test.py定义一个函数work(代码内容如下图),在进程内所有线程都能访问到work的代码,于是我们可以开启三个线程然后target都指向该代码,能访问到意味着就是可以执行。

2、 所有线程的任务,都需要将任务的代码当做参数传给解释器的代码去执行,即所有的线程要想运行自己的任务,首先需要解决的是能够访问到解释器的代码。

  3.1 协同式多任务处理

  当一项任务比如网络 I/O启动,而在长的或不确定的时间,没有运行任何 Python 代码的需要,一个线程便会让出GIL,从而其他线程可以获取 GIL 而运行 Python。这种礼貌行为称为协同式多任务处理,它允许并发,多个线程同时等待不同事件。  

def do_connect():
    s = socket.socket()
    s.connect(('python.org', 80))  # drop the GIL

for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=do_connect)
    t.start()

  两个线程在同一时刻只能有一个执行 Python ,但一旦线程开始连接,它就会放弃 GIL ,这样其他线程就可以运行。这意味着两个线程可以并发等待套接字连接,这是一件好事。在同样的时间内它们可以做更多的工作。

综上:

如果多个线程的target=work,那么执行流程是

多个线程先访问到解释器的代码,即拿到执行权限,然后将target的代码交给解释器的代码去执行

解释器的代码是所有线程共享的,所以垃圾回收线程也可能访问到解释器的代码而去执行,这就导致了一个问题:对于同一个数据100,可能线程1执行x=100的同时,而垃圾回收执行的是回收100的操作,解决这种问题没有什么高明的方法,就是加锁处理,如下图的GIL,保证python解释器同一时间只能执行一个任务的代码

图片 2

image.png

  3.2 抢占式多任务处理

  如果没有I/O中断,而是CPU密集型的的程序,解释器运行一段时间就会放弃GIL,而不需要经过正在执行代码的线程允许,这样其他线程便能运行。在python3中,这个时间间隔是15毫秒。

GIL与lock

四、Python中的线程安全

  如果一个线程可以随时失去 GIL,你必须使让代码线程安全。 然而 Python 程序员对线程安全的看法大不同于 C 或者 Java 程序员,因为许多 Python 操作是原子的。

  在列表中调用 sort(),就是原子操作的例子。线程不能在排序期间被打断,其他线程从来看不到列表排序的部分,也不会在列表排序之前看到过期的数据。原子操作简化了我们的生活,但也有意外。例如,+ = 似乎比 sort() 函数简单,但+ =不是原子操作。

  在python 2中(python3中结果没有问题):

# -*- coding: UTF-8 -*-
import time
import threading

n = 0


def add_num():
    global n
    time.sleep(1)
    n += 1


if __name__ == '__main__':
    thread_list = []

    for i in range(100):
        t = threading.Thread(target=add_num)
        t.start()
        thread_list.append(t)

    for t in thread_list:
        t.join()

    print 'final num:', n

  输出:

[[email protected] ~]# python mutex.py 
final num: 98
[[email protected] ~]# python mutex.py 
final num: 100
[[email protected] ~]# python mutex.py 
final num: 96
[[email protected] ~]# python mutex.py 
final num: 99
[[email protected] ~]# python mutex.py 
final num: 100

  得到的结果本来应该是100,但是实际上并不一定。

  原因就在于,运行中有线程切换发生,一个线程失去了GIL,当一个线程A获取n = 43时,还没有完成n +=1这个操作,就失去了GIL,此时正好另一个线程B获取了GIL,并也获取了 n = 43,B完成操作后,n = 44。可是先前那个线程A又获得了GIL,又开始运行,最后也完成操作 n = 44。所有最后的结果就会出现偏差。

  图片 3

  上图就是n += 1运行到一半时失去GIL后又获得GIL的过程。

 

GIL保护的是解释器级的数据,保护用户自己的数据则需要自己加锁处理,如下图

图片 4

image.png

五、Mutex互斥锁

  如何解决上面的偏差,保证结果的正确性?其实我们要做的就是确保每一次的运行过程是完整的,就是每次线程在获取GIL后,要将得到的共享数据计算完成后,再释放GIL锁。那又如何能做到这点呢?还是加锁,给运行的程序加锁,就能确保在程序运行时,必须完全运行完毕。  

# -*- coding: UTF-8 -*-
import time
import threading

n = 0
lock = threading.Lock()    # 添加一个锁的实例

def add_num():
    global n
    with lock:    # 获取锁
        n += 1


if __name__ == '__main__':
    thread_list = []

    for i in range(100):
        t = threading.Thread(target=add_num)
        t.start()
        thread_list.append(t)

    for t in thread_list:
        t.join()        # 主线程等待所有线程执行完毕

    print 'final num:', n

  注:给程序加锁,程序就变成串行的了。所以程序中不能有sleep,同样数据量也不能特别大,否则会影响效率

 

参考博客: ...

GIL与多线程

那么,有了GIL的存在,同一时刻同一进程中只有一个线程被执行
问题是:进程可以利用多核,但是开销大,而python的多线程开销小,但却无法利用多核优势,也就是说python没用了,php才是最牛逼的语言?
要解决这个问题,需要在几个点上达成一致:

#1. cpu到底是用来做计算的,还是用来做I/O的?

#2. 多cpu,意味着可以有多个核并行完成计算,所以多核提升的是计算性能

#3. 每个cpu一旦遇到I/O阻塞,仍然需要等待,所以多核对I/O操作没什么用处 
打个比方:

一个工人相当于cpu,此时计算相当于工人在干活,I/O阻塞相当于为工人干活提供所需原材料的过程,工人干活的过程中如果没有原材料了,则工人干活的过程需要停止,直到等待原材料的到来。

如果你的工厂干的大多数任务都要有准备原材料的过程(I/O密集型),那么你有再多的工人,意义也不大,还不如一个人,在等材料的过程中让工人去干别的活,

反过来讲,如果你的工厂原材料都齐全,那当然是工人越多,效率越高。

结论:

对计算来说,cpu越多越好,但是对于I/O来说,再多的cpu也没用

当然对运行一个程序来说,随着cpu的增多执行效率肯定会有所提高(不管提高幅度多大,总会有所提高),这是因为一个程序基本上不会是纯计算或者纯I/O,所以我们只能相对的去看一个程序到底是计算密集型还是I/O密集型,从而进一步分析python的多线程到底有无用武之地。

结论:

现在的计算机基本上都是多核,python对于计算密集型的任务开多线程的效率并不能带来多大性能上的提升,甚至不如串行(没有大量切换),但是,对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的。

多线程性能测试:

计算密集型:多进程效率高

多线程性能测试

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import os,time
def work():
    res=0
    for i in range(100000000):
        res*=i


if __name__ == '__main__':
    l=[]
    print(os.cpu_count()) #本机为4核
    start=time.time()
    for i in range(4):
        p=Process(target=work) #耗时5s多
        p=Thread(target=work) #耗时18s多
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print('run time is %s' %(stop-start))

计算密集型:多进程效率高

I/O密集型:多线程效率高

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import threading
import os,time
def work():
    time.sleep(2)
    print('===>')

if __name__ == '__main__':
    l=[]
    print(os.cpu_count()) #本机为4核
    start=time.time()
    for i in range(400):
        # p=Process(target=work) #耗时12s多,大部分时间耗费在创建进程上
        p=Thread(target=work) #耗时2s多
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print('run time is %s' %(stop-start))

I/O密集型:多线程效率高

应用:

多线程用于IO密集型,如socket,爬虫,web
多进程用于计算密集型,如金融分析
参考:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7449853.html

同步锁

三个需要注意的点:

1、线程抢的是GIL锁,GIL锁相当于执行权限,拿到执行权限后才能拿到互斥锁Lock,其他线程也可以抢到GIL,但如果发现Lock仍然没有被释放则阻塞,即便拿到执行权限GIL也要立刻交出来。
2、join是等待所有,即整体串行,而锁只是锁住修改共享数据部分,即部分串行,要想保证数据安全的根本原理在于让并发变成串行,join和互斥锁都可以实现,毫无疑问,互斥锁的部分串行效率要更高。

GIL VS Lock

机智的同学可能会问到这个问题,就是既然你之前说过了,Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了,为什么这里还需要lock? 

首先我们需要达成共识:锁的目的是为了保护共享的数据,同一时间只能有一个线程来修改共享的数据

然后,我们可以得出结论:保护不同的数据就应该加不同的锁。

最后,问题就很明朗了,GIL 与Lock是两把锁,保护的数据不一样,前者是解释器级别的(当然保护的就是解释器级别的数据,比如垃圾回收的数据),

过程分析:
所有线程抢的是GIL锁,或者说所有线程抢的是CPU的执行权限。

线程1 抢到GIL锁,拿到执行权限,开始执行,然后加了一把Lock,还没有执行完毕,即线程1还未释放Lock,有可能线程2抢到GIL锁,开始执行,执行过程中发现Lock还没有被线程1释放,于是线程2进入阻塞,被夺走执行权限,有可能线程1拿到GIL,然后正常释放Lock。。。这就导致了串行运行的效果
既然是串行,那我们执行

t1.start()

t1.join

t2.start()

t2.join()

这也是串行执行啊,为何还要加Lock呢,需知join是等待t1所有的代码执行完,相当于锁住了t1的所有代码,而Lock只是锁住一部分操作共享数据的代码。

因为Python解释器帮你自动定期进行内存回收,你可以理解为python解释器里有一个独立的线程,每过一段时间它起wake up做一次全局轮询看看哪些内存数据是可以被清空的,此时你自己的程序 里的线程和 py解释器自己的线程是并发运行的,假设你的线程删除了一个变量,py解释器的垃圾回收线程在清空这个变量的过程中的clearing时刻,可能一个其它线程正好又重新给这个还没来及得清空的内存空间赋值了,结果就有可能新赋值的数据被删除了,为了解决类似的问题,python解释器简单粗暴的加了锁,即当一个线程运行时,其它人都不能动,这样就解决了上述的问题, 这可以说是Python早期版本的遗留问题。

看下面的例子

from threading import Thread
import os,time
def work():
    global n
    temp=n
    time.sleep(0.1)
    n=temp-1
if __name__ == '__main__':
    n=100
    l=[]
    for i in range(100):
        p=Thread(target=work)
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()

    print(n) #结果可能为99

锁通常被用来实现对共享资源的同步访问。为每一个共享资源创建一个Lock对象,当你需要访问该资源时,调用acquire方法来获取锁对象(如果其他线程已经获得了该锁),待资源访问完后,再调用release方法释放锁:

import threading

R=threading.Lock()

R.acquire()
'''
对公共数据的操作
'''
R.release()

from threading import Thread,Lock
import os,time
def work():
    global n
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.1)
    n=temp-1
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    n=100
    l=[]
    for i in range(100):
        p=Thread(target=work)
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()

    print(n) #结果肯定为0,由原来的并发执行变成串行,牺牲了执行效率保证了数据安全

GIL锁与互斥锁分析(重点)!!!

1、100个线程去抢GIL锁,即执行权限。
2、肯定有一个线程先抢到GIL(暂且称为线程1),然后开始执行,一旦执行就会拿到lock.acquire().
3、极有可能线程1还未运行完毕,就有另外一个线程2抢到GIL,然后开始运行,但线程2发现互斥锁lock还未被线程1释放,于是阻塞,被迫交出执行权限,即释放GIL。
4、直到线程1重新抢到GIL,开始从上次暂停的位置继续执行,直到正常释放互斥锁lock,然后其他的线程再重复2,3,4的过程

互斥锁与join的过程(重点!!!)

#不加锁:并发执行,速度快,数据不安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    global n
    print('%s is running' %current_thread().getName())
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1


if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    threads=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:0.5216062068939209 n:99
'''


#不加锁:未加锁部分并发执行,加锁部分串行执行,速度慢,数据安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    #未加锁的代码并发运行
    time.sleep(3)
    print('%s start to run' %current_thread().getName())
    global n
    #加锁的代码串行运行
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    threads=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:53.294203758239746 n:0
'''

#有的同学可能有疑问:既然加锁会让运行变成串行,那么我在start之后立即使用join,就不用加锁了啊,也是串行的效果啊
#没错:在start之后立刻使用jion,肯定会将100个任务的执行变成串行,毫无疑问,最终n的结果也肯定是0,是安全的,但问题是
#start后立即join:任务内的所有代码都是串行执行的,而加锁,只是加锁的部分即修改共享数据的部分是串行的
#单从保证数据安全方面,二者都可以实现,但很明显是加锁的效率更高.
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    time.sleep(3)
    print('%s start to run' %current_thread().getName())
    global n
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1


if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        t.start()
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 start to run
Thread-2 start to run
......
Thread-100 start to run
主:350.6937336921692 n:0 #耗时是多么的恐怖
'''
死锁现象与递归锁

所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程,如下就是死锁

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('33[41m%s 拿到A锁33[0m' %self.name)

        mutexB.acquire()
        print('33[42m%s 拿到B锁33[0m' %self.name)
        mutexB.release()

        mutexA.release()

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('33[43m%s 拿到B锁33[0m' %self.name)
        time.sleep(2)

        mutexA.acquire()
        print('33[44m%s 拿到A锁33[0m' %self.name)
        mutexA.release()

        mutexB.release()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()

'''
Thread-1 拿到A锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-2 拿到A锁
然后就卡住,死锁了
'''

解决方法,递归锁,在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源,python提供了可重入锁RLock。

这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock,则不会发生死锁:

mutexA=mutexB=threading.RLock() #一个线程拿到锁,counter加1,该线程内又碰到加锁的情况,则counter继续加1,这期间所有其他线程都只能等待,等待该线程释放所有锁,即counter递减到0为止
信号量Semaphore

同进程的一样

Semaphore管理一个内置的计数器,
每当调用acquire()时内置计数器-1;
调用release() 时内置计数器+1;
计数器不能小于0;当计数器为0时,acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。

实例:(同时只有5个线程可以获得semaphore,即可以限制最大连接数为5):

from threading import Thread,Semaphore
import threading
import time
# def func():
#     if sm.acquire():
#         print (threading.currentThread().getName() + ' get semaphore')
#         time.sleep(2)
#         sm.release()
def func():
    sm.acquire()
    print('%s get sm' %threading.current_thread().getName())
    time.sleep(3)
    sm.release()
if __name__ == '__main__':
    sm=Semaphore(5)
    for i in range(23):
        t=Thread(target=func)
        t.start()

与进程池是完全不同的概念,进程池Pool(4),最大只能产生4个进程,而且从头到尾都只是这四个进程,不会产生新的。而信号量时产生一堆线程/进程。

Event

同进程的一样

线程的一个关键特性是每个线程都是独立运行且状态不可预测。如果程序中的其 他线程需要通过判断某个线程的状态来确定自己下一步的操作,这时线程同步问题就会变得非常棘手。为了解决这些问题,我们需要使用threading库中的Event对象。 对象包含一个可由线程设置的信号标志,它允许线程等待某些事件的发生。在 初始情况下,Event对象中的信号标志被设置为假。如果有线程等待一个Event对象, 而这个Event对象的标志为假,那么这个线程将会被一直阻塞直至该标志为真。一个线程如果将一个Event对象的信号标志设置为真,它将唤醒所有等待这个Event对象的线程。如果一个线程等待一个已经被设置为真的Event对象,那么它将忽略这个事件, 继续执行

event.isSet():返回event的状态值;

event.wait():如果 event.isSet()==False将阻塞线程;

event.set(): 设置event的状态值为True,所有阻塞池的线程激活进入就绪状态, 等待操作系统调度;

event.clear():恢复event的状态值为False。

图片 5

image.png

例如,有多个工作线程尝试链接MySQL,我们想要在链接前确保MySQL服务正常才让那些工作线程去连接MySQL服务器,如果连接不成功,都会去尝试重新连接。那么我们就可以采用threading.Event机制来协调各个工作线程的连接操作

from threading import Thread,Event
import threading
import time,random
def conn_mysql():
    count=1
    while not event.is_set():
        if count > 3:
            raise TimeoutError('链接超时')
        print('<%s>第%s次尝试链接' % (threading.current_thread().getName(), count))
        event.wait(0.5)
        count+=1
    print('<%s>链接成功' %threading.current_thread().getName())


def check_mysql():
    print('33[45m[%s]正在检查mysql33[0m' % threading.current_thread().getName())
    time.sleep(random.randint(2,4))
    event.set()
if __name__ == '__main__':
    event=Event()
    conn1=Thread(target=conn_mysql)
    conn2=Thread(target=conn_mysql)
    check=Thread(target=check_mysql)

    conn1.start()
    conn2.start()
    check.start()

线程queue

queue队列:使用import queue,用法与进程Queue相同。
queue is especially useful in threaded programming whenf information must be exchanged safely between multiple threads.

class queue.Queue(maxsize=0) #先进先出

import queue

q=queue.Queue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(先进先出):
first
second
third
'''

class queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out

import queue

q=queue.LifoQueue()
q.put('first')
q.put('second')
q.put('third')

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(后进先出):
third
second
first
'''

class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列

import queue

q=queue.PriorityQueue()
#put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
q.put((20,'a'))
q.put((10,'b'))
q.put((30,'c'))

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
'''
结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队):
(10, 'b')
(20, 'a')
(30, 'c')
'''

others:
Constructor for a priority queue. maxsize is an integer that sets the upperbound limit on the number of items that can be placed in the queue. Insertion will block once this size has been reached, until queue items are consumed. If maxsize is less than or equal to zero, the queue size is infinite.

The lowest valued entries are retrieved first (the lowest valued entry is the one returned by sorted(list(entries))[0]). A typical pattern for entries is a tuple in the form: (priority_number, data).

exception queue.Empty
Exception raised when non-blocking get() (or get_nowait()) is called on a Queue object which is empty.

exception queue.Full
Exception raised when non-blocking put() (or put_nowait()) is called on a Queue object which is full.

Queue.qsize()
Queue.empty() #return True if empty
Queue.full() # return True if full
Queue.put(item, block=True, timeout=None)
Put item into the queue. If optional args block is true and timeout is None (the default), block if necessary until a free slot is available. If timeout is a positive number, it blocks at most timeout seconds and raises the Full exception if no free slot was available within that time. Otherwise (block is false), put an item on the queue if a free slot is immediately available, else raise the Full exception (timeout is ignored in that case).

Queue.put_nowait(item)
Equivalent to put(item, False).

Queue.get(block=True, timeout=None)
Remove and return an item from the queue. If optional args block is true and timeout is None (the default), block if necessary until an item is available. If timeout is a positive number, it blocks at most timeout seconds and raises the Empty exception if no item was available within that time. Otherwise (block is false), return an item if one is immediately available, else raise the Empty exception (timeout is ignored in that case).

Queue.get_nowait()
Equivalent to get(False).

Two methods are offered to support tracking whether enqueued tasks have been fully processed by daemon consumer threads.

Queue.task_done()
Indicate that a formerly enqueued task is complete. Used by queue consumer threads. For each get() used to fetch a task, a subsequent call to task_done() tells the queue that the processing on the task is complete.

If a join() is currently blocking, it will resume when all items have been processed (meaning that a task_done() call was received for every item that had been put() into the queue).

Raises a ValueError if called more times than there were items placed in the queue.

Queue.join() block直到queue被消费完毕

Python标准模块--concurrent.futures

official site:https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html

#1 介绍
concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口
ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用
ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用
Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class.

#2 基本方法
#submit(fn, *args, **kwargs)
异步提交任务

#map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 
取代for循环submit的操作

#shutdown(wait=True) 
相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作
wait=True,等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续
wait=False,立即返回,并不会等待池内的任务执行完毕
但不管wait参数为何值,整个程序都会等到所有任务执行完毕
submit和map必须在shutdown之前

#result(timeout=None)
取得结果

#add_done_callback(fn)
回调函数

ProcessPoolExecutor

#介绍
The ProcessPoolExecutor class is an Executor subclass that uses a pool of processes to execute calls asynchronously. ProcessPoolExecutor uses the multiprocessing module, which allows it to side-step the Global Interpreter Lock but also means that only picklable objects can be executed and returned.

class concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=None, mp_context=None)
An Executor subclass that executes calls asynchronously using a pool of at most max_workers processes. If max_workers is None or not given, it will default to the number of processors on the machine. If max_workers is lower or equal to 0, then a ValueError will be raised.


#用法
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

import os,time,random
def task(n):
    print('%s is runing' %os.getpid())
    time.sleep(random.randint(1,3))
    return n**2

if __name__ == '__main__':

    executor=ProcessPoolExecutor(max_workers=3)

    futures=[]
    for i in range(11):
        future=executor.submit(task,i)
        futures.append(future)
    executor.shutdown(True)
    print('+++>')
    for future in futures:
        print(future.result())

ProcessPoolExecutor

ThreadPoolExecutor

#介绍
ThreadPoolExecutor is an Executor subclass that uses a pool of threads to execute calls asynchronously.
class concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='')
An Executor subclass that uses a pool of at most max_workers threads to execute calls asynchronously.

Changed in version 3.5: If max_workers is None or not given, it will default to the number of processors on the machine, multiplied by 5, assuming that ThreadPoolExecutor is often used to overlap I/O instead of CPU work and the number of workers should be higher than the number of workers for ProcessPoolExecutor.

New in version 3.6: The thread_name_prefix argument was added to allow users to control the threading.Thread names for worker threads created by the pool for easier debugging.

#用法
与ProcessPoolExecutor相同

ThreadPoolExecutor

map 的用法

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

import os,time,random
def task(n):
    print('%s is runing' %os.getpid())
    time.sleep(random.randint(1,3))
    return n**2

if __name__ == '__main__':

    executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=3)

    # for i in range(11):
    #     future=executor.submit(task,i)

    executor.map(task,range(1,12)) #map取代了for+submit

map的用法

回调函数

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
from multiprocessing import Pool
import requests
import json
import os

def get_page(url):
    print('<进程%s> get %s' %(os.getpid(),url))
    respone=requests.get(url)
    if respone.status_code == 200:
        return {'url':url,'text':respone.text}

def parse_page(res):
    res=res.result()
    print('<进程%s> parse %s' %(os.getpid(),res['url']))
    parse_res='url:<%s> size:[%s]n' %(res['url'],len(res['text']))
    with open('db.txt','a') as f:
        f.write(parse_res)


if __name__ == '__main__':
    urls=[
        'https://www.baidu.com',
        'https://www.python.org',
        'https://www.openstack.org',
        'https://help.github.com/',
        'http://www.sina.com.cn/'
    ]

    # p=Pool(3)
    # for url in urls:
    #     p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page)
    # p.close()
    # p.join()

    p=ProcessPoolExecutor(3)
    for url in urls:
        p.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page) #parse_page拿到的是一个future对象obj,需要用obj.result()拿到结果

回调函数

参考:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7428877.html

编辑:编程 本文来源:全局解释器锁,开启线程的两种方式

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