python多线程死锁现象及解决方法
作者：程序媛_lisa
这篇文章主要为大家介绍了python多线程死锁现象与解决方法示例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
本节重点
了解死锁现象与解决方法
本节时长需控制在15分钟内
一 死锁现象
所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。
此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁
from threading import Thread,Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexB=Lock()
class MyThread(Thread):
def run(self):
self.func1()
self.func2()
def func1(self):
mutexA.acquire()
print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)
mutexB.acquire()
print('\033[42m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
mutexB.release()
mutexA.release()
def func2(self):
mutexB.acquire()
print('\033[43m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
time.sleep(2)
mutexA.acquire()
print('\033[44m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)
mutexA.release()
mutexB.release()
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
t=MyThread()
t.start()
执行效果
Thread-1 拿到A锁 Thread-1 拿到B锁 Thread-1 拿到B锁 Thread-2 拿到A锁 #出现死锁，整个程序阻塞住
二 递归锁
解决方法，递归锁，在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。
这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。
上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁，二者的区别是：递归锁可以连续acquire多次，而互斥锁只能acquire一次
from threading import Thread,RLock
import time
mutexA=mutexB=RLock() #一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止
class MyThread(Thread):
def run(self):
self.func1()
self.func2()
def func1(self):
mutexA.acquire()
print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)
mutexB.acquire()
print('\033[42m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
mutexB.release()
mutexA.release()
def func2(self):
mutexB.acquire()
print('\033[43m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
time.sleep(2)
mutexA.acquire()
print('\033[44m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)
mutexA.release()
mutexB.release()
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
t=MyThread()
t.start()以上就是python多线程死锁现象与解决方法的详细内容，更多关于python多线程死锁现象解决的资料请关注脚本之家其它相关文章！