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线程间同步

常用线程间同步方法有：

临界区：通过对多线程的串行化来访问公共资源或一段代码
- 速度快，适合控制数据访问
- 在任意时刻只允许一个线程访问共享资源，当有一个线程进入后，其他试图访问共享资源的线程将会被挂起，并一直等到进入临界区的线程离开，临界在被释放后，其他线程才可以抢占
互斥量：为协调对一个共享资源的单独访问而设计
- 只有拥有互斥量的线程，才有权限去访问系统的公共资源
- 互斥量只有一个，所以能够保证资源不会同时被多个线程访问
- 互斥不仅能实现同一应用程序的公共资源安全共享，还能实现不同应用程序的公共资源安全共享
信号量：为控制一个具有有限数量的用户资源而设计
- 它允许多个线程在同一个时刻去访问同一个资源，但一般需要限制同一时刻访问此资源的最大线程数目
事件：用来通知线程有一些事件已发生，从而启动后继任务的开始

Python 中的互斥锁

互斥量又称为互斥锁，Python 的 threading 模块中定义了 Lock 类，可以方便的处理锁定。一旦某个线程获得了这个锁，其他的线程再要想获得这个锁就必须阻塞，直到锁被释放。

创建一个锁： mutex = threading.Lock()
获得一个锁： mutex.acquire([blocking=True, timeout=-1])
- 成功获得锁时返回 true
- blocking 为 ture 时，以阻塞方式获得锁，即要等到锁释放后方能加锁
- timeout 为超时时间，如果设定了 timeout，则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁，从而可以进行一些其他的处理
释放一个锁： mutex.release()

举个例子

import threading

num = 0
mutex = threading.Lock()  # 创建一个锁

def add():
    """ num 数值每次加 1，执行 1000000 次"""
    global num
    for _ in range(1000000):
        if mutex.acquire():
            num += 1
            mutex.release()
            
t1 = threading.Thread(target= add)
t2 = threading.Thread(target= add)

# 开始线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()

print(num)

运行代码，可以看到输出 2000000 ，如果去掉代码中的加锁和释放锁的语句，则会得到不符合预期的结果。

【Python】线程间同步的实现与代码

线程间同步

Python 中的互斥锁