12-07 進程互斥鎖

進程同步(multiprocess.Lock)

鎖 —— multiprocess.Lock

進程之間數據不共享,但是共享同一套文件系統,所以訪問同一個文件,或同一個打印終端,是沒有問題的,

而共享帶來的是競爭，競爭帶來的結果就是錯亂，如何控制，就是加鎖處理

多進程模擬搶票實例

#文件db的內容為：{"count":1}
#注意一定要用雙引號，不然json無法識別
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
    dic=json.load(open('db'))
    print('\033[43m剩余票數%s\033[0m' %dic['count'])

def get():
    dic=json.load(open('db'))
    time.sleep(0.1) #模擬讀數據的網絡延遲
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(0.2) #模擬寫數據的網絡延遲
        json.dump(dic,open('db','w'))
        print('\033[43m購票成功\033[0m')

def task():
    search()
    get()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(100): #模擬並發100個客戶端搶票
        p=Process(target=task)
        p.start()
# 引發問題:數據寫入錯亂

互斥鎖保證數據安全

from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
    dic=json.load(open('db'))
    print('\033[43m剩余票數%s\033[0m' %dic['count'])

def get():
    dic=json.load(open('db'))
    time.sleep(random.random())  # 模擬讀數據的網絡延遲
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(random.random())  # 模擬寫數據的網絡延遲
        json.dump(dic,open('db','w'))
        print('\033[32m購票成功\033[0m')
    else:
        print('\033[31m購票失敗\033[0m')

def task(lock):
    search()
    lock.acquire()  # 將買票這一環節由並發變成了串行，犧牲了運行效率但是保證了數據的安全
    get()
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(100):  # 模擬並發100個客戶端搶票
        p=Process(target=task,args=(lock,))
        p.start()

總結:加鎖可以保證多個進程修改同一塊數據時，同一時間只能有一個任務可以進行修改，即串行的修改，沒錯，速度是慢了，但犧牲了速度卻保證了數據安全。

問題:雖然可以用文件共享數據顯示進程間數據通信但問題是

• 效率低(共享數據基於文件，而文件是硬盤上的數據)
• 需要自己加鎖處理

針對上述問題，我們需要找到一種更加合理快捷的方式，那就是隊列和管道，下一小節介紹