Python并发编程：线程同步与死锁问题，使用锁和信号量的示例。

原创 Dear 丶 2025-02-05 02:21 12阅读 0赞

在Python中，我们可以使用内置的`threading`模块来实现线程同步。这里我们将重点介绍锁和信号量两种机制。

1. 锁

`Lock`是线程同步中的一种基本工具，可以确保同一时刻只有一个线程访问临界资源。

示例：
```python
import threading

# 创建一个共享的资源（通常是一个变量）
resource = threading.Lock()

def worker(lock):
    # 确保在进入资源之前锁定它
    lock.acquire()
    
    try:
        # 在这里执行需要同步的代码
        time.sleep(2)
        print(f"Worker {threading.current_thread().name} did something")
        
    finally:
        # 无论操作成功还是失败，都要释放锁
        lock.release()

# 创建并启动两个工作线程
worker1 = threading.Thread(target=worker, args=(resource,))
worker2 = threading.Thread(target=worker, args=(resource,)))

worker1.start()
worker2.start()

worker1.join()
worker2.join()
```

在这个示例中，我们创建了两个工作线程，它们共享一个资源（在这里是一个锁）。

当一个线程试图获取锁时，如果锁已由另一个线程持有，那么当前线程将被阻塞，直到锁被释放。

2. 信号量

`Semaphore`是另一种用于线程同步的工具。它类似于计数器，可以控制同时访问临界资源的线程数量。

示例：
```python
import threading

# 创建一个共享的资源（通常是一个变量）
resource = threading.Semaphore(value=1)  # 初始值为1，表示一次只有一个线程可进入资源

def worker(sem):
    sem.acquire()
    
    try:
        # 在这里执行需要同步的代码
        time.sleep(2)
        print(f"Worker {threading.current_thread().name} did something")
        
    finally:
        # 无论操作成功还是失败，都要释放信号量
        sem.release()

# 创建并启动两个工作线程
worker1 = threading.Thread(target=worker, args=(resource,))
worker2 = threading.Thread(target=worker, args=(resource,)))

worker1.start()
worker2.start()

worker1.join()
worker2.join()
```

在这个示例中，我们创建了两个工作线程，它们共享一个信号量（初始值为1）。

当一个线程试图获取信号量时，如果当前计数值大于0，则该线程可以获取信号量并进入临界资源；否则，线程将被阻塞，直到计数值增加到1以上。

总结：在Python中实现线程同步主要是通过锁和信号量这两种机制。理解这些基本概念对于编写高效的多线程程序至关重要。