Python并发编程之进程同步

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问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱的问题
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进程同步
'''
#多进程抢占输出资源
import os
import time
import random
from multiprocessing import Process

def work(n):
    print(f'{n}: {os.getpid()} is running')
    # time.sleep(random.random())
    time.sleep(2)
    print(f"{n}: {os.getpid()} is done")
if __name__ == '__main__':
 for i in range(3):
     p = Process(target= work, args=(i, ))
     p.start()

#使用锁维护执行顺序

#由并发变成了串行，牺牲了运行效率，但避免了竞争
import os,time,random
from multiprocessing import Process,Lock

def work(lock, n):
    lock.acquire()
    print(f'{n}: {os.getpid()} is running')
    time.sleep(random.randint(1, 3))
    print(f'{n}: {os.getpid()} is done')
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(3):
        p = Process(target=work, args=(lock, i))
        p.start()
'''加锁可以实现顺序的执行，但是程序又重新变成串行了，
浪费时间但是保证了数据安全
'''
#文件db的内容为：{"count": 1}
#注意一定要用双引号，不然json无法识别
#并发运行，效率高，但竞争写同一文件，数据写入错乱

from multiprocessing import Process,Lock
import time, json, random

def search():#查询剩余票数
    dic = json.load(open('db')) #从文件中把数据读出来
    # 下面两句和上面一句的功能一样
    # data = open('db')
    # dic = json.load(data)
    print(f'剩余票数{dic["count"]}')#打印
def get():#买票
    dic = json.load(open('db')) #打开文件
    time.sleep(0.1) #模拟读数据的网络延迟
    if dic['count'] > 0:
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(0.2) #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic, open('db', 'w'))
        # 下面两句和上面一句会得到相同的效果
        # data = open('db', 'w')
        # json.dump(dic, data)
        print('购票成功')
def task():
    search()
    get()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(100): # 模拟并发100个客户端抢票
        p = Process(target=task)
        p.start()

#用锁来保证数据安全
from multiprocessing import Process,Lock
import time, json, random

def search():#查询剩余票数
    dic = json.load(open('db')) #从文件中把数据读出来
    # 下面两句和上面一句的功能一样
    # data = open('db')
    # dic = json.load(data)
    print(f'剩余票数{dic["count"]}')#打印
def get():#买票
    dic = json.load(open('db')) #打开文件
    time.sleep(random.random()) #模拟读数据的网络延迟
    if dic['count'] > 0:
        dic['count'] -= 1
        time.sleep(random.random()) #模拟写数据的网络延迟
        json.dump(dic, open('db', 'w'))
        # 下面两句和上面一句会得到相同的效果
        # data = open('db', 'w')
        # json.dump(dic, data)
        print('购票成功')
def task(lock):
    search()
    lock.acquire()
    get()
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(30): # 模拟并发30个客户端抢票
        p = Process(target=task, args=(lock, ))
        p.start()
"""
加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只
能有一个任务可以修改即串行的修改，速度慢了，但是数
据变安全了。

文件共享数据实现进程间通信，问题有：
1.效率低（共享数据基于文件，而文件是在硬盘上的数据）
2.需要自己加锁处理

我们需要：
1.效率高，（多个进程共享一块内存的数据）
2.帮我们处理好锁问题，这就是multiprocessing模块提供
的基于消息的IPC通信机制：队列和管道

注意：
队列和管道都是将数据存放于内存中，队列又是基于（管道+锁）
实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，我们应该尽量
避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复
杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性。

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