多進程+信號量Semaphore

通過下面一個例子進行理解。

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Semaphore
import datetime
import time
import multiprocessing

def worker(s, i):
    s.acquire()
    print(multiprocessing.current_process().name + " acquire",datetime.datetime.now())
    time.sleep(i)
    print(multiprocessing.current_process().name + " release",datetime.datetime.now(),"\n")
    s.release()

if __name__ == "__main__":
    s = multiprocessing.Semaphore(2)
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target = worker, args=(s, i*2))
        p.start()

運行結果：

分析：

p = multiprocessing.Process(……)定義了五個進程，p.start五個進程並行，造成如圖的結果是信號量限制進程對臨界資源的訪問的原因。

s = multiprocessing.Semaphore(2)定義了信號量最大為2，release: +1 acquire: -1

22:41:30

第一步，五個進程並發執行，進程1執行並等待0s，S-1=1

第二步，五個進程並發執行，進程2執行並等待2s，S-1=0

第三步，因為進程1執行了，並且等待時間為0，而進程2需要等待2s。所以這步必定是進程1執行，並且進程1執行完畢，而信號量+1且進入非堵塞。

第四步，進程2進入等待2s，所以只剩下三個進程3、4、5並行，進程4執行並等待6s，S-1=0

22:41:32

第五步，進程2等待2s完畢，進程2執行，S+1=1

第六步，進程4等待中，只剩下兩個進程3、5並行，進程3執行並等待4s，S-1=0

22:41:36

第七步，進程3和4等待時間同時結束，進程3爭奪並臨界資源執行，S+1=1

第八步，進程4等待，進程5執行並等待8s，S-1=0

第九步，進程4執行，S+1=1

22:41:44

第十步，進程5執行，S+1=1

 

 

 

參考：http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4445418.html