python多线程编程5: 条件变量同步-乾颐堂

互斥锁是最简单的线程同步机制，Python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持。Condition被称为条件变量，除了提供与Lock类似的acquire和release方法外，还提供了wait和notify方法。线程首先acquire一个条件变量，然后判断一些条件。如果条件不满足则wait；如果条件满足，进行一些处理改变条件后，通过notify方法通知其他线程，其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。不断的重复这一过程，从而解决复杂的同步问题。

可以认为Condition对象维护了一个锁（Lock/RLock)和一个waiting池。线程通过acquire获得Condition对象，当调用wait方法时，线程会释放Condition内部的锁并进入blocked状态，同时在waiting池中记录这个线程。当调用notify方法时，Condition对象会从waiting池中挑选一个线程，通知其调用acquire方法尝试取到锁。

Condition对象的构造函数可以接受一个Lock/RLock对象作为参数，如果没有指定，则Condition对象会在内部自行创建一个RLock。

除了notify方法外，Condition对象还提供了notifyAll方法，可以通知waiting池中的所有线程尝试acquire内部锁。由于上述机制，处于waiting状态的线程只能通过notify方法唤醒，所以notifyAll的作用在于防止有线程永远处于沉默状态。

演示条件变量同步的经典问题是生产者与消费者问题：假设有一群生产者(Producer)和一群消费者（Consumer）通过一个市场来交互产品。生产者的”策略“是如果市场上剩余的产品少于1000个，那么就生产100个产品放到市场上；而消费者的”策略“是如果市场上剩余产品的数量多余100个，那么就消费3个产品。用Condition解决生产者与消费者问题的代码如下：

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import threading import time     class Producer(threading.Thread):     def run(self):         global count         while True:             if con.acquire():                 if count > 1000:                     con.wait()                 else:                     count = count+100                     msg = self.name+' produce 100, count=' + str(count)                     print msg                     con.notify()                 con.release()                 time.sleep(1)     class Consumer(threading.Thread):     def run(self):         global count         while True:             if con.acquire():                 if count < 100:                     con.wait()                 else:                     count = count-3                     msg = self.name+' consume 3, count='+str(count)                     print msg                     con.notify()                 con.release()                 time.sleep(1)     count = 500 con = threading.Condition()     def test():     for i in range(2):         p = Producer()         p.start()     for i in range(5):         c = Consumer()         c.start() if __name__ == '__main__':     test()

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