目錄
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鎖的使用姿勢
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鎖 的作用
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防止死鎖產生
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全局鎖GIL
鎖的使用姿勢
姿勢一：
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threading.Lock() ： 來創建鎖對象
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acquire() ：獲取鎖
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release() : 釋放鎖
import threading #創建鎖對象 lock = threading.Lock() #獲取鎖 lock.acquire() #釋放鎖 lock.release()
解釋： acquire() 和 release() 是成對出現的。往往死鎖的出現就是 release 沒有執行
姿勢二：
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threading.Loc() ： 創建鎖對象
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with : 上下文管理器來獲取，釋放鎖
import threading
lock = threading.Lock()
with lock:
#業務代碼
pass
解釋： with 是可以 自動 獲取鎖 和 釋放鎖的，可以防止我們忘記釋放鎖而造成死鎖的情況發生
鎖的作用
鎖的 核心作用 就是為了保證數據的
一致性 ，對鎖內的資源（變量）進行鎖定，避免其它線程偷偷進行
篡改 。以達到我們的預期效果。即：
異步變同步。
用例一：
解析：
由於線程是內核級別的，它的切換是由CPU說了算，兩線程間的執行順序是完全沒有約束的，輪到誰了就誰上。所以整個結果是無序的。
用例二：
解析：
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work1 由於先啟動，它先鎖定了資源
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work2 切換進來的時候，發現資源是鎖定的，所以它只能繼續等待
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work2 會在 “切換”與“等待”這兩個狀態間進行輪替，直到work1 釋放鎖
所以，我們看到的執行順序一直就是圖上的結果了。這樣也就達到了我們的預期效果了。
防止死鎖產生
死鎖的原因是多種多樣的，但是本質就是對資源不合理的競爭鎖導致的。
死鎖的常見原因：
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同一個線程 ： 嵌套獲取同一把鎖，導致獲取釋放鎖不合理而造成死鎖
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多個線程 : 不安順序同事獲取多個鎖，造成死鎖
第一種就不用說了，這里介紹一下第二種情況:
前提條件：
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線程1 ： 嵌套獲取 A , B 兩個鎖
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線程2 : 嵌套獲取 B , A 兩個鎖
執行情況：
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線程1 獲取了A 鎖 ， 而沒有獲取B 鎖
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線程2 獲取了B 鎖 ， 而沒有獲取A 鎖
執行結果：
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線程1 在等待線程2 釋放B 鎖 然后結束任務，
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線程2 在等待 線程1 釋放A 鎖， 然后結束任務
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最終兩個線程就陷入了相互等待的局面了。這個就是死鎖
用例一：
全局鎖
我們都知道 多進程是真正的並行執行 ， 多線程只是交替執行。
python 中導致 線程 交替執行的是一個叫 GIL 【Global Interpreter Lock】全局鎖 的東西
什么GIL?
Python 在線程執行前，必須加上一個 GIL 鎖， 然后，每執行100條字節碼， 解釋器就釋放GIL 鎖， 讓別的線程有機會執行。這個GIL 全局鎖實際上把
所有 線程的執行代碼都上鎖了，所以，多線程在Python 中只能交替執行 ， 即使是100 個線程跑在了 100核的CPU 上，也只有一個核在運算。
注意，GIL 不是Python 本身的特性，而是它的解析器之一的
CPython 的特性。 Python 的解析器還有：
PyPy , Psyco ， JPython 等。只是我們絕大多數情況下，都是使用的是CPython 這個解析器，所以也就默認了 Python 有 GIL 這個特性了。
都知道GIL 影響性能， 那么如何避免受到 GIL 的影響？
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使用多進程代替多線程
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更換Python 解析器， 不使用 CPython
另外， Python 的線程在I/O 開銷比較大的情況下，優勢還是特別明顯的。