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解决Python并发编程中的挑战：应对死锁和竞态条件

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378 2024-03-24

Python 中的并发编程难题：与死锁和竞态条件作战

死锁

死锁是指多个线程相互等待资源，从而形成一个循环，最终导致所有线程都阻塞。在 python 中，死锁通常发生在对多个锁或互斥量按错误顺序进行锁定时。

示例：

import threading

# 两个线程共享两个锁
lock1 = threading.Lock()
lock2 = threading.Lock()

def thread1_func():
lock1.acquire()
lock2.acquire()
# 做一些操作
lock2.release()
lock1.release()

def thread2_func():
lock2.acquire()
lock1.acquire()
# 做一些操作
lock1.release()
lock2.release()

# 创建和启动两个线程
thread1 = threading.Thread(target=thread1_func)
thread2 = threading.Thread(target=thread2_func)
thread1.start()
thread2.start()

解决死锁：

解决死锁的关键在于确保线程始终以相同的顺序获取锁。可以使用锁的嵌套锁定功能来实现这一点。

def thread1_func():
with lock1, lock2:
# 做一些操作

def thread2_func():
with lock1, lock2:
# 做一些操作

竞态条件

竞态条件是指多个线程同时访问共享数据，导致数据损坏或不一致。在 Python 中，竞态条件通常由未受保护的共享变量引起。

示例：

import threading

# 共享变量
counter = 0

def increment_counter():
global counter
counter += 1

# 创建和启动多个线程
threads = []
for i in range(10):
thread = threading.Thread(target=increment_counter)
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

print(counter)# 可能不会准确地为 10

解决竞态条件：

解决竞态条件最常见的方法是使用锁或互斥量来保护共享数据。

import threading

# 共享变量
counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment_counter():
global counter

with lock:
counter += 1

# 创建和启动多个线程
threads = []
for i in range(10):
thread = threading.Thread(target=increment_counter)
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

print(counter)# 将准确地为 10

其他并发编程难题

除了死锁和竞态条件之外，Python 中的并发编程还可能面临其他难题，包括：