在前一篇文章 python線程創建和傳參 中我們介紹了關於python線程的一些簡單函數使用和線程的參數傳遞，使用多線程可以同時執行多個任務，提高開發效率，但是在實際開發中往往我們會碰到線程同步問題，假如有這樣一個場景：對全局變量累加1000000次，爲了提高效率，我們可以使用多線程完成，示例代碼如下：
# !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解憂 @Blog(個人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公衆號)：猿說python @Github:www.github.com @File:python_thread_lock.py @Time:2019/10/17 21:22 @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！ """ # 導入線程threading模塊 import threading # 聲明全局變量 g_num = 0 def my_thread1(): # 聲明全局變量 global g_num # 循環 1000000 次，每次累計加 1 for i in range(0,1000000): g_num = g_num + 1 def my_thread2(): # 聲明全局變量 global g_num # 循環 1000000 次，每次累計加 1 for i in range(0,1000000): g_num = g_num + 1 def main(i): # 聲明全局變量 global g_num # 初始化全局變量，初始值爲 0 g_num = 0 # 創建兩個線程，對全局變量進行累計加 1 t1 = threading.Thread(target=my_thread1) t2 = threading.Thread(target=my_thread2) # 啓動線程 t1.start() t2.start() # 阻塞函數，等待線程結束 t1.join() t2.join() # 獲取全局變量的值 print("第%d次計算結果：%d "% (i,g_num)) if __name__ == "__main__": # 循環4次，調用main函數，計算全局變量的值 for i in range(1,5): main(i)
輸出結果：
第1次計算結果：1262996 第2次計算結果：1661455 第3次計算結果：1300211 第4次計算結果：1563699
what ? 這是什麼操作？？看着代碼好像也沒問題，兩個線程，各自累加1000000次，不應該輸出是2000000次嗎？而且調用了4次main函數，每次輸出的結果還不同！！
一.線程共享全局變量
分析下上面的代碼：兩個線程共享全局變量並執行for循環1000000，每次自動加1，我們都知道兩個線程都是同時在運行，也就是說兩個線程同時在執行 g_num = g_num + 1 操作, 經過我們冷靜分析一波，貌似結果還是應該等於2000000，對不對？
首先，我們將上面全局變量自動加 1 的代碼分爲兩步：
第一步：g_num + 1
第二步：將 g_num + 1 的結果賦值給 g_num
由此可見，執行一個完整的自動加1過程需要兩步，然而線程卻是在同時運行，誰也不能保證線程1的第一步和第二步執行完成之後才執行線程2的第一步和第二步，執行的過程充滿隨機性，這就是導致每次計算結果不同的原因所在！
舉個簡單的例子：
假如當前 g_num 值是100，當線程1執行第一步時，cpu通過計算獲得結果101，並準備把計算的結果101賦值給g_num，然後再傳值的過程中，線程2突然開始執行了並且執行了第一步，此時g_num的值仍未100，101還在傳遞的過程中，還沒成功賦值，線程2獲得計算結果101，並準備傳遞給g_num,經過一來一去這麼一折騰，分明做了兩次加 1 操作，g_num結果卻是101，誤差就由此產生，往往循環次數越多，產生的誤差就越大。
二.線程互斥鎖
爲了避免上述問題，我們可以利用線程互斥鎖解決這個問題。那麼互斥鎖到底是個什麼原理呢？互斥鎖就好比排隊上廁所，一個坑位只能蹲一個人，只有佔用坑位的人完事了，另外一個人才能上！
1.創建互斥鎖
導入線程模塊，通過 threading.Lock() 創建互斥鎖.
# 導入線程threading模塊 import threading # 創建互斥鎖 mutex = threading.Lock()
2.鎖定資源/解鎖資源
acquire() — 鎖定資源，此時資源是鎖定狀態，其他線程無法修改鎖定的資源，直到等待鎖定的資源釋放之後才能操作；
release() — 釋放資源，也稱爲解鎖操作，對鎖定的資源解鎖，解鎖之後其他線程可以對資源正常操作;
以上面的代碼爲列子：想得到正確的結果，可以直接利用互斥鎖在全局變量 加1 之前 鎖定資源，然後在計算完成之後釋放資源，這樣就是一個完整的計算過程，至於應該是哪個線程先執行，無所謂，先到先得，憑本事說話….演示代碼如下：
# !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解憂 @Blog(個人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公衆號)：猿說python @Github:www.github.com @File:python_thread_lock.py @Time:2019/10/18 21:22 @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！ """ # 導入線程threading模塊 import threading # 聲明全局變量 g_num = 0 # 創建互斥鎖 mutex = threading.Lock() def my_thread1(): # 聲明全局變量 global g_num # 循環 1000000 次，每次累計加 1 for i in range(0,1000000): # 鎖定資源 mutex.acquire() g_num = g_num + 1 # 解鎖資源 mutex.release() def my_thread2(): # 聲明全局變量 global g_num # 循環 1000000 次，每次累計加 1 for i in range(0,1000000): # 鎖定資源 mutex.acquire() g_num = g_num + 1 # 解鎖資源 mutex.release() def main(i): # 聲明全局變量 global g_num # 初始化全局變量，初始值爲 0 g_num = 0 # 創建兩個線程，對全局變量進行累計加 1 t1 = threading.Thread(target=my_thread1) t2 = threading.Thread(target=my_thread2) # 啓動線程 t1.start() t2.start() # 阻塞函數，等待線程結束 t1.join() t2.join() # 獲取全局變量的值 print("第%d次計算結果：%d "% (i,g_num)) if __name__ == "__main__": # 循環4次，調用main函數，計算全局變量的值 for i in range(1,5): main(i)
輸出結果：
第1次計算結果：2000000 第2次計算結果：2000000 第3次計算結果：2000000 第4次計算結果：2000000
由此可見，全局變量計算加上互斥鎖之後，不論執行多少次，計算結果都相同。注意：互斥鎖一旦鎖定之後要記得解鎖，否則資源會一直處於鎖定狀態；
三.線程死鎖
1.單個互斥鎖的死鎖：acquire()/release() 是成對出現的，互斥鎖對資源鎖定之後就一定要解鎖，否則資源會一直處於鎖定狀態，其他線程無法修改；就好比上面的代碼，任何一個線程沒有釋放資源release()，程序就會一直處於阻塞狀態(在等待資源被釋放)，不信你可以試一試~
2.多個互斥鎖的死鎖：在同時操作多個互斥鎖的時候一定要格外小心，因爲一不小心就容易進入死循環，假如有這樣一個場景：boss讓程序員一實現功能一的開發，讓程序員二實現功能二的開發，功能開發完成之後一起整合代碼！
# 導入線程threading模塊 import threading # 導入線程time模塊 import time # 創建互斥鎖 mutex_one = threading.Lock() mutex_two = threading.Lock() def programmer_thread1(): mutex_one.acquire() print("我是程序員1，module1開發正式開始，誰也別動我的代碼") time.sleep(2) # 此時會堵塞，因爲這個mutex_two已經被線程programmer_thread2搶先上鎖了,等待解鎖 mutex_two.acquire() print("等待程序員2通知我合併代碼") mutex_two.release() mutex_one.release() def programmer_thread2(): mutex_two.acquire() print("我是程序員2，module2開發正式開始，誰也別動我的代碼") time.sleep(2) # 此時會堵塞，因爲這個mutex_one已經被線程programmer_thread1搶先上鎖了,等待解鎖 mutex_one.acquire() print("等待程序員1通知我合併代碼") mutex_one.release() mutex_two.release() def main(): t1 = threading.Thread(target=programmer_thread1) t2 = threading.Thread(target=programmer_thread2) # 啓動線程 t1.start() t2.start() # 阻塞函數，等待線程結束 t1.join() t2.join() # 整合代碼結束 print("整合代碼結束 ") if __name__ == "__main__": main()
輸出結果：
我是程序員1，module1開發正式開始，誰也別動我的代碼
我是程序員2，module2開發正式開始，誰也別動我的代碼
分析下上面代碼：程序員1在等程序員2通知，程序員2在等程序員1通知，兩個線程都陷入阻塞中，因爲兩個線程都在等待對方解鎖，這就是死鎖！所以在開發中對於死鎖的問題還是需要多多注意！
四.重點總結
1.線程與線程之間共享全局變量需要設置互斥鎖；
2.注意在互斥鎖操作中 acquire()/release() 成對出現,避免造成死鎖；
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