一、死锁

简单来说，死锁是一个资源被多次调用，而多次调用方都未能释放该资源就会造成死锁，这里结合例子说明下两种常见的死锁情况。

1、迭代死锁

该情况是一个线程“迭代”请求同一个资源，直接就会造成死锁：

import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num = num+1 msg = self.name+' set num to '+str(num) print msg mutex.acquire() mutex.release() mutex.release() num = 0 mutex = threading.Lock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()

上例中，在run函数的if判断中第一次请求资源，请求后还未 release ，再次acquire，最终无法释放，造成死锁。这里例子中通过将print下面的两行注释掉就可以正常执行了 ，除此之外也可以通过可重入锁解决，后面会提到。

2、互相调用死锁

上例中的死锁是在同一个def函数内多次调用造成的，另一种情况是两个函数中都会调用相同的资源，互相等待对方结束的情况。如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。

import threading import time class MyThread(threading.Thread): def do1(self): global resA, resB if mutexA.acquire(): msg = self.name+' got resA' print msg if mutexB.acquire(1): msg = self.name+' got resB' print msg mutexB.release() mutexA.release() def do2(self): global resA, resB if mutexB.acquire(): msg = self.name+' got resB' print msg if mutexA.acquire(1): msg = self.name+' got resA' print msg mutexA.release() mutexB.release() def run(self): self.do1() self.do2() resA = 0 resB = 0 mutexA = threading.Lock() mutexB = threading.Lock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()

这个死锁的示例稍微有点复杂。具体可以理下。

二、可重入锁

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”：threading.RLock。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。这里以例1为例，如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁：

import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num = num+1 msg = self.name+' set num to '+str(num) print msg mutex.acquire() mutex.release() mutex.release() num = 0 mutex = threading.RLock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()

和上面那个例子的不同之处在于threading.Lock()换成了threading.RLock() 。

三、互斥锁

python threading模块有两类锁：互斥锁（threading.Lock ）和可重用锁（threading.RLock）。两者的用法基本相同，具体如下：

lock = threading.Lock() lock.acquire() dosomething…… lock.release()

RLock的用法是将threading.Lock()修改为threading.RLock()。便于理解，先来段代码：

[root@361way lock]# cat lock1.py

#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import threading # 导入threading模块 import time # 导入time模块 class mythread(threading.Thread): # 通过继承创建类 def __init__(self,threadname): # 初始化方法 # 调用父类的初始化方法 threading.Thread.__init__(self,name = threadname) def run(self): # 重载run方法 global x # 使用global表明x为全局变量 for i in range(3): x = x + 1 time.sleep(5) # 调用sleep函数，让线程休眠5秒 print x tl = [] # 定义列表 for i in range(10): t = mythread(str(i)) # 类实例化 tl.append(t) # 将类对象添加到列表中 x=0 # 将x赋值为0 for i in tl: i.start()

这里执行的结果和想想的不同，结果如下：

[root@361way lock]# python lock1.py

30 30 30 30 30 30 30 30 30 30

为什么结果都是30呢？关键在于global 行和 time.sleep行。

1、由于x是一个全局变量，所以每次循环后 x 的值都是执行后的结果值；

2、由于该代码是多线程的操作，所以在sleep 等待的时候，之前已经执行完成的线程会在这等待，而后续的进程在等待的5秒这段时间也执行完成 ，等待print。同样由于global 的原理，x被重新斌值。所以打印出的结果全是30 ；

3、便于理解，可以尝试将sleep等注释，你再看下结果，就会发现有不同。

在实际应用中，如抓取程序等，也会出现类似于sleep等待的情况。在前后调用有顺序或打印有输出的时候，就会现并发竞争，造成结果或输出紊乱。这里就引入了锁的概念，上面的代码修改下，如下：

[root@361way lock]# cat lock2.py

#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import threading # 导入threading模块 import time # 导入time模块 class mythread(threading.Thread): # 通过继承创建类 def __init__(self,threadname): # 初始化方法 threading.Thread.__init__(self,name = threadname) def run(self): # 重载run方法 global x # 使用global表明x为全局变量 lock.acquire() # 调用lock的acquire方法 for i in range(3): x = x + 1 time.sleep(5) # 调用sleep函数，让线程休眠5秒 print x lock.release() # 调用lock的release方法 lock = threading.Lock() # 类实例化 tl = [] # 定义列表 for i in range(10): t = mythread(str(i)) # 类实例化 tl.append(t) # 将类对象添加到列表中 x=0 # 将x赋值为0 for i in tl: i.start() # 依次运行线程

执行的结果如下：

[root@361way lock]# python lock2.py

3 6 9 12 15 18 21 24 27 30

加锁的结果会造成阻塞，而且会造成开锁大。会根据顺序由并发的多线程按顺序输出，如果后面的线程执行过快，需要等待前面的进程结束后其才能结束 －－－ 写的貌似有点像队列的概念了 ，不过在加锁的很多场景下确实可以通过队列去解决。