一.信号量 samaphore: 在程序中意思为同时允许几个线程运行,比如我们去水上乐园的滑梯玩时,有四个滑梯,每一个滑梯上当没有人在中间玩滑下去时才允许上人,四个滑梯1,2,3,4,同时最多四个人,当少有一个滑下去完成了.后面补上,就是后面的人必须等前面有人完成了才能补上去. 互斥锁 同时只允许一个线程更改数据,而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据.常用在数据库.连接池等地方 import threading,time def run(n): semaphore.acquire…

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…

TCP协议下的服务端并发,GIL全局解释器锁,死锁,信号量,event事件,线程q 一.TCP协议下的服务端并发 ''' 将不同的功能尽量拆分成不同的函数,拆分出来的功能可以被多个地方使用 TCP服务端实现并发 1.将连接循环和通信循环拆分成不同的函数 2.将通信循环做成多线程 ''' # 服务端 import socket from threading import Thread ''' 服务端 要有固定的IP和PORT 24小时不间断提供服务 能够支持并发 ''' server = sock…

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…

一:死锁现象和递归锁 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,RLock import time # mutexA=Lock() # mutexB=Lock() mutexB=mutexA=RLock() class Mythead(Thread):…

一.GIL全局解释锁 在Cpython解释器才有GIL的概念,不是python的特点 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. 1.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,都是将并发运行变成串行,以此来保证数据的安全性.用来阻止同一个进程下的多个线程的同时执行.保护不同的数据的安全,就应该加不同的锁. 每次执行python程序,都会产生一个独立的进程,每个py文件都会产生独立的python进程.在一个…

一.死锁现象与递归锁 进程也是有死锁的 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 1 死锁------------------- 2 from threading import Thread,Lock,RLock 3 import time 4 mutexA = Lock() 5 mutexB = Lock() 6…

GIL与普通互斥锁区别 GIL锁和互斥锁的异同点 相同: 都是为了解决解释器中多个线程资源竞争的问题 异: 1.互斥锁是Python代码层面的锁,解决Python程序中多线程共享资源的问题(线程数据共共享,当各个线程访问数据资源时会出现竞争状态,造成数据混乱): 2.GIL是Python解释层面的锁,解决解释器中多个线程的竞争资源问题(多个子线程在系统资源竞争是,都在等待对象某个部分资源解除占用状态,结果谁也不愿意先解锁,然后互相等着,程序无法执行下去). GIL对程序的影响: 1.Python…

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,…

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…