python多线程互斥锁与死锁

下面是关于“python多线程互斥锁与死锁”的详细讲解。

什么是互斥锁

在多线程编程中，如果多个线程同时对共享资源进行读写操作，可能会导致数据出现混乱或不一致的情况。为了解决这个问题，我们需要使用互斥锁（Mutex）来保证同一时刻只有一个线程访问共享资源。

互斥锁可以分为两种类型：临界区互斥锁和条件变量互斥锁。

临界区互斥锁：在程序中使用一个互斥锁对象来保护一个临界区，当一个线程已经获取了该锁，并在执行临界区代码时，另一个线程想要进入该临界区时就必须等待，直至原先那个线程释放了锁。（即同一时间只允许一个线程进入临界区）

条件变量互斥锁：能够使一个线程一直等待（阻塞）直到共享资源满足某个条件，然后唤醒等待该共享资源的进程。（wait和notify操作）

下面我们主要讲解临界区互斥锁的应用场景。

互斥锁的使用

在python多线程编程中，可以通过使用 threading.Lock()来创建一个互斥锁对象。接下来，我们以一个生产者-消费者的例子来说明互斥锁的使用。生产者负责生产数据，消费者负责消费数据，它们共享一个队列，生产者生产数据并放入队列，消费者从队列中取出数据进行处理。但是如果多个线程同时对队列进行读写操作，就容易产生数据不一致的情况。

import threading

class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue

    def run(self):
        while True:
            if self.queue.full():
                break
            self.queue.put(1)

class Consumer(threading.Thread):
    def __init__(self, queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue

    def run(self):
        while True:
            if self.queue.empty():
                break
            self.queue.get()

if __name__ == '__main__':
    import queue
    q = queue.Queue(maxsize=10)
    p1 = Producer(q)
    p2 = Producer(q)
    c1 = Consumer(q)
    c2 = Consumer(q)
    p1.start()
    p2.start()
    c1.start()
    c2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    c1.join()
    c2.join()

在上面的例子中，我们使用 queue.Queue()创建了一个队列，并创建了两个生产者和两个消费者的线程。其中，生产者的线程函数 run() 持续生产数据并将其存入队列中，消费者的线程函数 run() 持续读取队列中的数据并进行处理。但是上述代码中并没有加入互斥锁，会导致在多线程环境中队列数据不一致和出现异常。

为了解决这个问题，我们可以在队列的读写操作前后，通过互斥锁保证同一时刻只有一个线程访问共享资源。

import threading

class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, queue, lock):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.lock = lock

    def run(self):
        while True:
            with self.lock:
                if self.queue.full():
                    break
                self.queue.put(1)

class Consumer(threading.Thread):
    def __init__(self, queue, lock):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.lock = lock

    def run(self):
        while True:
            with self.lock:
                if self.queue.empty():
                    break
                self.queue.get()

if __name__ == '__main__':
    import queue
    q = queue.Queue(maxsize=10)
    lock = threading.Lock()
    p1 = Producer(q, lock)
    p2 = Producer(q, lock)
    c1 = Consumer(q, lock)
    c2 = Consumer(q, lock)
    p1.start()
    p2.start()
    c1.start()
    c2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    c1.join()
    c2.join()

在上述代码中，我们通过使用 with self.lock: 将读写操作放在互斥锁的代码块内，实现了对队列的同步访问，从而避免了数据不一致等异常情况。

什么是死锁

在多线程编程中，当两个或多个线程无限期地等待资源的情况被称为死锁。通俗的说，死锁就是多个线程互相等待对方锁住的资源，导致资源无法释放而陷入僵局。

举个例子，假设我们有两个账户A和B，每个账户的余额为100元，同时有两个线程A和B分别对A账户和B账户进行汇款操作（即A向B汇款和B向A汇款），那么就有可能产生死锁的问题。

import threading

class Account(object):
    def __init__(self, name, balance):
        self.name = name
        self.balance = balance

    def withdraw(self, amount):
        self.balance -= amount

    def deposit(self, amount):
        self.balance += amount

    def transfer(self, to_account, amount):
        with threading.Lock():
            self.withdraw(amount)
            to_account.deposit(amount)

def deadlock_demo():
    a = Account('A', 100)
    b = Account('B', 100)
    t1 = threading.Thread(target=a.transfer, args=(b, 10))
    t2 = threading.Thread(target=b.transfer, args=(a, 20))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print('done')

if __name__ == '__main__':
    deadlock_demo()

上述代码中，我们通过重载 Account 类来实现账户的相关操作，transfer 函数用于转账，但是在函数内部使用了互斥锁，把读写操作放在了互斥锁的代码块内。然后，在主函数中，我们创建了两个账户，并分别启动两个线程进行双向汇款，但是由于线程之间的互相等待，会导致死锁的情况发生。

如何避免死锁

为了避免死锁，我们可以采用以下方法：

1. 避免破坏不可抢占条件：即一个线程占有资源并请求一些新资源时，不能将已经占有的资源释放，而必须等到所有占有的资源都释放后，才能够重新获取新的资源。

2. 避免破坏互斥条件：即如果一个线程占有一些资源并请求其他资源时，必须对所有被请求资源进行加锁（即使用互斥锁）。

3. 避免破坏占有且等待条件：即如果一个线程请求一些资源，但不会马上就占有它们，那么它必须先释放已占有的所有资源，等到它可以一次性获取请求的所有资源时，再重新请求它们。

4. 避免循环等待条件：即线程A请求了一些资源后，等待线程B所占有的资源，但是线程B也在等待线程A所占有的资源，即它们形成了死循环等待。

通过以上四种方法，我们能够有效地避免死锁的问题。