摘要: 1.死锁与递归锁 2.信号量 3.Event 4.Timer 5.GIL 6.Queue 7.什么时候该用多线程和多进程 一. 死锁与递归锁 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. 死锁例子: 死锁------------------- from threading import Thread,Lock,RLock im…

目录 结合多线程实现服务端并发(不用socketserver模块) 服务端代码 客户端代码 CIL全局解释器锁****** 可能被问到的两个判断 与普通互斥锁的区别 验证python的多线程是否有用需要分情况讨论 计算密集型任务 IO密集型任务 小结论 死锁与递归锁 死锁 递归锁 RLock 信号量 Semaphore Event事件 线程结合队列 结合多线程实现服务端并发(不用socketserver模块) socketserver自带多线程 服务端代码 import socket from…

GIL.死锁现象与递归锁.信号量.Event事件.线程queue 一.GIL全局解释器锁 1.什么是全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁,相当于执行权限,每个进程内都会存在一把GIL,同一进程内的多个线程,必须抢到GIL之后才能使用Cpython解释器来执行自己的代码,即同一进程下的多个线程无法实现并行,但是可以实现并发. #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) #2 所有线程的任务,都需要将任务的代…

Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 目录 Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 1. 死锁现象 2. 递归锁 3. 信号量 4. GIL全局解释器锁 1. 背景 2. 加锁的原因: 3. GIL与Lock锁的区别 4. 为什么GIL保证不了自己数据的安全? 5. 验证计算密集型.IO密集型的效率 6. 多线程实现socket通信 7. 进程池,线程…

[并发编程 - 多线程:信号量.死锁与递归锁.时间Event.定时器Timer.线程队列.GIL锁] 信号量 信号量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): 可以把信号量理解为一种锁 相当于公共厕所,门口挂了5把钥匙,对应五个坑…

###############总结############ 线程创建的2种方式(重点) 进程:资源分配单位    线程:cpu执行单位(实体) 线程的创建和销毁的开销特别小 线程之间资源共享,是同一个进程中的资源共享,会涉及到安全问题,所以需要加锁解决 锁:牺牲了效率,保证了数据安全(重点) 死锁现象:出现在嵌套的时候,双方互相抢对方已经拿到的锁,导致双方互相等待(重点) 递归锁: 解决了死锁现象(重点) rlock 首先本身就是个互斥锁,维护了一个计数器,每次acquire+1,release…

gil本质就是一把互斥锁,相当于执行权限,每个进程都会存在一把gil,同一进程内的多个线程必须抢到gil 之后才能使用cpython解释器来执行自己的代码,同一进程下的多线程不能并行,但可以实现并发 在cpython解释器下,如果想实现并行可以开启多个进程 有gil的原因是cpython的垃圾回收机制不是线程安全的 计算密集型:应该使用多进程# from multiprocessing import Process# from threading import Thread# import os…

1.互斥锁(排他锁) (1)不加锁的情况下 并发控制问题:多个事务并发执行,可能产生操作冲突,出现下面的3种情况 丢失修改错误 不能重复读错误 读脏数据错误 # mutex from threading import Thread import time n = 100 def task(): global n temp = n time.sleep(0.1) n = temp - 1 print(n) if __name__ == '__main__': t_l = [] for i in r…

1.互斥锁: 原理:将并行变成串行 精髓:局部串行,只针对共享数据修改 保护不同的数据就应该用不用的锁 from threading import Thread, Lock import time n = 100 def task(): global n mutex.acquire() # 效率低了 但是数据安全了 temp = n time.sleep(0.1) # 100个线程 都拿到了100 所以就是 100个线程100-1 n = temp - 1 mutex.release() if…

一.GIL全局解释器锁 1.什么是全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁,相当于执行权限,每个进程内都会存在一把GIL,同一进程内的多个线程,必须抢到GIL之后才能使用Cpython解释器来执行自己的代码,即同一进程下的多个线程无法实现并行,但是可以实现并发. #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) #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,…