python 類變量 在多線程下的共享與釋放問題

最近被多線程給坑了下，沒意識到類變量在多線程下是共享的，還有一個就是沒意識到 內存釋放問題，導致越累越大

1.python 類變量 在多線程情況 下的 是共享的

2.python 類變量 在多線程情況 下的 釋放是不完全的

3.python 類變量 在多線程情況 下沒釋放的那部分 內存 是可以重復利用的

import threading
import time

class Test:

    cache = {}
    
    @classmethod
    def get_value(self, key):
        value = Test.cache.get(key, [])
        return len(value)

    @classmethod
    def store_value(self, key, value):
        if not Test.cache.has_key(key):
            Test.cache[key] = range(value)
        else:
            Test.cache[key].extend(range(value)) 
        return len(Test.cache[key])

    @classmethod
    def release_value(self, key):
        if Test.cache.has_key(key):
            Test.cache.pop(key)
        return True

    @classmethod
    def print_cache(self):
        print 'print_cache:'
        for key in Test.cache:
            print 'key: %d, value:%d' % (key, len(Test.cache[key]))

def worker(number, value):
    key = number % 5
    print 'threading: %d, store_value: %d' % (number, Test.store_value(key, value))
    time.sleep(10)
    print 'threading: %d, release_value: %s' % (number, Test.release_value(key))

if __name__ == '__main__':
    thread_num = 10
    
    thread_pool = []
    for i in range(thread_num):
        th = threading.Thread(target=worker,args=[i, 1000000])
        thread_pool.append(th)
        thread_pool[i].start()

    for thread in thread_pool:
        threading.Thread.join(thread)
    
    Test.print_cache()
    time.sleep(10)
    
    thread_pool = []
    for i in range(thread_num):
        th = threading.Thread(target=worker,args=[i, 100000])
        thread_pool.append(th)
        thread_pool[i].start()

    for thread in thread_pool:
        threading.Thread.join(thread)
    
    Test.print_cache()
    time.sleep(10)

總結

公用的數據，除非是只讀的，不然不要當類成員變量，一是會共享，二是不好釋放。