多任務-線程之資源競爭問題（互斥鎖）

1.在多線程中，不可避免的一個問題，就是全局變量資源存在着被多個線程調用的問題，在調用的過程中就存在着資源競爭

2.這種資源競爭是如何產生的呢？

import threading
import time

g_num = 0

def work1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)


def work2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)


print("---線程創建之前g_num is %d---"%g_num)

t1 = threading.Thread(target=work1, args=(100,))
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=work2, args=(100,))
t2.start()

while len(threading.enumerate()) != 1:
    time.sleep(1)

print("2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結果是:%s" % g_num)

如同上述代碼，當線程執行次數有限時，全局資源不會發生大的變化，但是當高並發時，就會產生資源競爭問題，如以下代碼：

import threading
import time

g_num = 0

def work1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)


def work2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)


print("---線程創建之前g_num is %d---"%g_num)

t1 = threading.Thread(target=work1, args=(1000000,))
t1.start()

t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
t2.start()

while len(threading.enumerate()) != 1:
    time.sleep(1)

print("2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結果是:%s" % g_num)

3.如何解決資源競爭問題？

當存在多個線程或者進程同時調用一個全局變量資源，並且會對它進行修改時，可以采用上鎖這個方法，來解決資源競爭問題。

首先，需要了解什么叫做資源競爭？

資源競爭是指，一個全局變量資源在多個線程或者進程中被同時調用，造成該全局變量資源不斷的被修改。

解決方法：采用全局變量鎖，每當線程調用全局變量時，就將該資源上鎖，不允許被調用，只有當調用結束后才打開鎖，這里引入互斥鎖，能夠保證全局變量資源的安全。

互斥鎖的兩種狀態：鎖定/非鎖定

解決資源競爭的好處：互斥鎖保證了每次只有一個線程進行寫入操作，從而保證了多線程情況下數據的正確性。

4.互斥鎖的定義

當在請求之前，資源沒有被上鎖，那么請求並不會堵塞；如果在請求之前，是被鎖上的， 那么請求就處於一個堵塞狀態，只有當前得鎖被打開之后，才能在次上鎖。

互斥鎖的優缺點：

　　優點：確保了某段關鍵代碼只能由一個線程從頭到尾完整地執行

　　缺點：阻止了多線程並發執行，包含鎖的某段代碼實際上只能以單線程模式執行，效率就大大地下降了

　　　　　由於可以存在多個鎖，不同的線程持有不同的鎖，並試圖獲取對方持有的鎖時，可能會造成死鎖

# 創建鎖
mutex = threading.Lock()

# 鎖定
mutex.acquire()

# 釋放
mutex.release()