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Python多線程編程(五):死鎖的形成

系統(tǒng) 2029 0

前一篇文章Python:使用threading模塊實現(xiàn)多線程編程四[使用Lock互斥鎖]我們已經(jīng)開始涉及到如何使用互斥鎖來保護我們的公共資源了,現(xiàn)在考慮下面的情況?C

如果有多個公共資源,在線程間共享多個資源的時候,如果兩個線程分別占有一部分資源并且同時等待對方的資源,這會引起什么問題?

死鎖概念

所謂死鎖: 是指兩個或兩個以上的進程在執(zhí)行過程中,因爭奪資源而造成的一種互相等待的現(xiàn)象,若無外力作用,它們都將無法推進下去。此時稱系統(tǒng)處于死鎖狀態(tài)或系統(tǒng)產(chǎn)生了死鎖,這些永遠(yuǎn)在互相等待的進程稱為死鎖進程。 由于資源占用是互斥的,當(dāng)某個進程提出申請資源后,使得有關(guān)進程在無外力協(xié)助下,永遠(yuǎn)分配不到必需的資源而無法繼續(xù)運行,這就產(chǎn)生了一種特殊現(xiàn)象死鎖。

復(fù)制代碼 代碼如下:

'''
Created on 2012-9-8
?
@author: walfred
@module: thread.TreadTest5
'''??
import threading?
?
counterA = 0?
counterB = 0?
?
mutexA = threading.Lock()?
mutexB = threading.Lock()?
?
class MyThread(threading.Thread):?
??? def __init__(self):?
??????? threading.Thread.__init__(self)?
?
??? def run(self):?
??????? self.fun1()?
??????? self.fun2()?
?
??? def fun1(self):?
??????? global mutexA, mutexB?
??????? if mutexA.acquire():?
??????????? print "I am %s , get res: %s" %(self.name, "ResA")?
?
??????????? if mutexB.acquire():?
??????????????? print "I am %s , get res: %s" %(self.name, "ResB")?
??????????????? mutexB.release()?
?
??????? mutexA.release()??
?
??? def fun2(self):?
??????? global mutexA, mutexB?
??????? if mutexB.acquire():?
??????????? print "I am %s , get res: %s" %(self.name, "ResB")?
?
??????????? if mutexA.acquire():?
??????????????? print "I am %s , get res: %s" %(self.name, "ResA")?
??????????????? mutexA.release()?
?
??????? mutexB.release()??
?
if __name__ == "__main__":?
??? for i in range(0, 100):?
??????? my_thread = MyThread()?
??????? my_thread.start()

代碼中展示了一個線程的兩個功能函數(shù)分別在獲取了一個競爭資源之后再次獲取另外的競爭資源,我們看運行結(jié)果:

復(fù)制代碼 代碼如下:

I am Thread-1 , get res: ResA
I am Thread-1 , get res: ResB
I am Thread-2 , get res: ResAI am Thread-1 , get res: ResB

可以看到,程序已經(jīng)掛起在那兒了,這種現(xiàn)象我們就稱之為”死鎖“。

避免死鎖

避免死鎖主要方法就是:正確有序的分配資源,避免死鎖算法中最有代表性的算法是Dijkstra E.W 于1968年提出的銀行家算法。


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