python多進程，多線程之鎖機制 鎖添加的原因： 在多進程/多線程同時進入臨界資源區獲取和操作共有資源時，會出現資源的爭奪而出現混亂。為了避免這種混亂現象，python提出了鎖機制 線程鎖/進程鎖的定義和運用： 創建鎖對象: lock = Lock() 鎖對象一旦創建，就可以隨時被進程或者線程調用 ...
python多進程，多線程之鎖機制
鎖添加的原因：
在多進程/多線程同時進入臨界資源區獲取和操作共有資源時，會出現資源的爭奪而出現混亂。為了避免這種混亂現象，python提出了鎖機制
線程鎖/進程鎖的定義和運用：
創建鎖對象:
lock = Lock()
鎖對象一旦創建，就可以隨時被進程或者線程調用，並且一次創建鎖只有一把，如果多個資源想同時獲取鎖，必須‘排隊’，等上一個進程/線程釋放了鎖才可以請求獲取鎖
上鎖（也叫請求鎖）
lock.acquire()
acquire()是一個阻塞函數。一旦請求獲取鎖成功，就會把下麵將要執行的程式的變數記憶體空間‘鎖住’；而獲取不成功則會一直阻塞在那裡，等待上一個獲得鎖的進程/線程釋放鎖。
解鎖
lock.release()
死鎖:
死鎖的出現有兩種情況
1) 當一個進程或者一個線程一直調用或者占用同一鎖Lock而不釋放資源而導致其他進程/線程無法獲得鎖，就會出現的死鎖狀況，一直阻塞在aquire()處
2) 當有兩個進程同時想獲取兩個鎖的時候（再往上推就是多個進程想獲取多個鎖），由於兩者都是出於競爭關係，誰也不讓誰，誰快誰得手，但電腦中這種競爭關係是很微妙的，時間的差異性很小，於是，就出現了兩者都阻塞在同一個地方，都無法同時獲得兩個鎖或者獲取對方已經獲取的但還沒有釋放的鎖。
為瞭解決死鎖的問題，於是python提出了可重入鎖的機制(RLock)
重入鎖定義後，一個進程就可以重覆調用指定次數的一個重入鎖，而不用去跟別的進程一起爭奪其他鎖。
重入鎖中內部管理者兩個對象，即Lock對象和鎖的調用次數count
下麵說說RLock到底是怎麼用的
1）RLock的定義
mutexA = mutexB = RLock( )
mutex值可以是多個的，定義了多少個，RLock內部的count就為幾
2）RLock的請求
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
每申請一次鎖，count就減1，兩次請求過後，count從2減為0
因為上面定義的重入鎖的內部個數為2，所以該重入鎖可以被一個進程調用兩次，並且在雖然它內部有多個鎖，但只能由一個進程/線程調用，其他進程/線程不能幹預，只有當這個進程/線程釋放掉所有的重入鎖，count=2時才可以被其他進程/線程調用。
3）RLock鎖的釋放
mutexA.release()
mutexB.release()
舉例：
from multiprocessing import RLock,Process
from time import ctime,sleep
muxteA = mutexB =RLock()
def fn1():
muxteA.acquire()
sleep(1)
print(ctime(),'進程1獲取A鎖')
mutexB.acquire()
sleep(2)
print(ctime(),'進程1獲取B鎖')
muxteA.release()
print('進程1釋放A鎖')
mutexB.release()
print('進程1釋放B鎖')
def fn2():
muxteA.acquire()
sleep(1)
print(ctime(),'進程2獲取A鎖')
mutexB.acquire()
sleep(1)
print(ctime(),'進程2獲取B鎖')
muxteA.release()
print('進程2釋放A鎖')
mutexB.release()
print('進程2釋放B鎖')
p1 = Process(target=fn1)
p2 = Process(target=fn2)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
結果如下：
那麼如果我讓進程２先開啟呢？
結果如下：
顯然，鎖的獲得是誰快誰得手，同時也驗證了我上面描述的，一個進程對一個可重入鎖的請求是排他型的，一旦這個進程請求了一個可重入鎖，那麼其他進程就無法再請求了，直到這個進程釋放了可重入鎖內部的所有鎖。
