互斥锁

多线程 线程拥有自己独立的栈和共享的堆，共享堆，不共享栈，线程亦由操作系统调度(标准线程是的)。 　　thread在python3中被废弃了 　　python3中threading代替thread模块 　　为了兼容性 python3将thread改名为 “_thread” 　　python的标准库提供了两个模块 ，_thread（低级模块） 和 threading（高级模块） 1.threading 启动一个线程就是把一个函数传入并创建threading.Thread( )实例，然后调用start( )开始执行： import threading #导入线程模块 import time #线程函数 def foo(num): print('我的进程名字为:'+threading.current_thread().name) time.sleep(2) print(num) #创建进程 #callback:回调函数 一般用来接收子进程运行函数的返回值 t1 = threading.Thread(target=foo,args=(1,),callback=func) t2 = threading.Thread(target=foo,args=(2,)) #启动线程 t1.start() t2.start() #获取线程运行状态 True为运行 False为未运行 print(t1.is

锁从设计理念上可分为2类，分别为悲观锁（互斥锁）和乐观锁（非互斥锁） 悲观锁适用于写多读少的场景，乐观锁适用于读多写少的场景 java中的悲观锁就是Synchronized,AQS框架下的锁则是先尝试cas乐观锁去获取锁，获取不到，才会转换为悲观锁，如RetreenLock。 java中主要锁有2种实现方式，分别是jvm虚拟机实现的（Synchronized关键字）和JDK 代码实现的（Lock接口实现等java.util.concurrent.locks包下的锁） Synchronized实现的锁是一种互斥锁（一次最多只能有一个线程持有的锁，当一个线程持有该锁的时候其它线程无法进入上锁的区域），它是一种悲观锁 synchronized最早只有重量级锁，在jdk1.6中对Synchronized进行了优化。 在编译器层面，使用了锁消除（对一些没有必要的、不会引起安全问题的同步代码取消同步）和锁粗化（对那些多次执行同步的代码且它们可以可并到一次同步的代码） 同时引进了适应性自旋锁，偏向锁，轻量级锁，这3种锁属于乐观锁。 jdk1.6中是默认开启偏向锁和轻量级锁的 Java SE1.6里锁一共有四种状态，无锁状态，偏向锁状态，轻量级锁状态和重量级锁状态，它会随着竞争情况逐渐升级。 锁可以升级但不能降级，这种锁升级却不能降级的策略，目的是为了提高获得锁和释放锁的效率。 偏向锁：（Mark

资源共享 1块资源可能会被多个线程共享，也就是多个线程可能会访问同一块资源 比如多个线程访问同一个对象、同一个变量、同一个文件 当多个线程访问同一块资源时，很容易引发数据错乱和数据安全问题 安全隐患分析： 安全隐患的解决——互斥锁： 互斥锁使用格式 @synchronized(锁对象) { // 需要锁定的代码 } 注意：锁定1份代码只用1把锁，用多把锁是无效的 互斥锁的优缺点： 优点：能有效防止因多线程抢夺资源造成的数据安全问题 缺点：需要消耗大量的CPU资源 互斥锁的使用前提： 多条线程抢夺同一块资源 相关专业术语： 线程同步 线程同步的意思是：多条线程在同一条线上执行（按顺序地执行任务） 互斥锁，就是使用了线程同步技术 原子和非原子属性： OC在定义属性时有 nonatomic 和 atomic 两种选择 atomic ：原子属性，为 setter 方法加锁（默认就是 atomic ） nonatomic ：非原子属性，不会为 setter 方法加锁 nonatomic 和 atomic 对比 atomic ：线程安全，需要消耗大量的资源 nonatomic ：非线程安全，适合内存小的移动设备 iOS开发的建议 所有属性都声明为 nonatomic 尽量避免多线程抢夺同一块资源 尽量将加锁、资源抢夺的业务逻辑交给服务器端处理，减小移动客户端的压力 来源： https:/

惊群 所谓惊群即：多个进程/线程同时阻塞等待同一个事件的发生，如果这个事件发生，那么会唤醒所有进程/线程，但是却只有一个进程/线程会对该事件进行处理，那么其他唤醒的进程/线程会继续休眠阻塞，从而造成性能浪费，这种现象即为惊群。 accept惊群 最常见的即，服务器进程在listen后fork出多个子进程来阻塞accept客户端发起连接，当客户端发起连接时，所有子进程将被唤醒，但是实际上只有一个进程可以获取该连接，而其他进程继续阻塞， 不过新版的linux已经解决了这个问题，即唤醒最先阻塞的进程来获取该连接 epoll惊群 第一种情况是在fork之前创建epollfd，然后主进程fork多个子进程，每个子进程将listenfd加入到epollfd中，当一个连接到来会触发epoll惊群，多个子进程的epoll会被同时触发。造成惊群，不过新版的epoll已经解决了此问题 第二种情况是主进程创建listenfd，主进程创建多个子进程，同时每个子进程有自己的epollfd，每个子进程将listenfd加入到epollfd中，这样当一个连接到来时，会触发惊群，有待解决。NGINX中使用互斥锁和主动的方式去解决惊群问题解决了该惊群问题 nginx解决惊群问题的方法是在每次循环到epoll_wait时，几个子进程竞争互斥锁，获得互斥锁的子进程则将监听fd加到epoll中

守护进程 什么是守护进程 进程是一个正在运行的程序 守护进程也是一个普通进程 意思是一个进程可以守护另一个进程 例如 康熙要是一个进程的话,后宫佳丽都是守护者 如果康熙挂了, 后宫佳丽们要陪葬 结论: 如果b是a的守护进程,a是被守护的进程,a要是挂了,b也就随之结束了 # 案例1from multiprocessing import Process import time ​ # 妃子的一生 def task(): print("入宫了.....") time.sleep(50) print("妃子病逝了......") ​ ​ if __name__ == '__main__': # 康熙登基了 print("登基了.....") ​ # 找了一个妃子 p = Process(target=task) ​ # 设置为守护进程 必须在开启前就设置好 p.daemon = True p.start() ​ # 康熙驾崩了 time.sleep(3) print("故事结束了!") 使用场景: 父进程交给了子进程一个任务,任务还没有完成父进程就结束了,子进程就没有继续执行的意义了 例如:qq 接收到一个视频文件,于是开启了一个子进程来下载,如果中途退出了qq,下载任务就没必须要继续运行了 互斥锁 什么是互斥锁 互斥锁 互相排斥的锁,我在这站着你就别过来,(如果这个资源已经被锁了

并发与并行 并发：同一时间段执行多个任务 并行：同一时刻执行多个任务 Go语言的并发通过goroutine实现。goroutine类似于线程，属于用户态的线程，我们可以根据需要创建成千上万个goroutine并发工作。goroutine是由Go语言的运行时调度完成，而线程是由操作系统调度完成。 Go语言还提供channel在多个goroutine间进行通信。goroutine和channel是 Go 语言秉承的 CSP（Communicating Sequential Process）并发模式的重要实现基础。 goroutine goroutine 的概念类似于线程，但 goroutine 由 Go 程序运行时的调度和管理。Go 程序会智能地将 goroutine 中的任务合理地分配给每个 CPU。Go语言之所以被称为现代化的编程语言，就是因为它在语言层面已经内置了调度和上下文切换的机制。 使用goroutine Go 程序中使用go关键字为一个函数创建一个goroutine。一个函数可以被创建多个 goroutine，一个goroutine必定对应一个函数。 启动单个goroutine 在调用的函数（普通函数和匿名函数）前面加上一个go关键字。 func hello() { fmt.Println("Hello ares!") } func main() { hello()

综述 Python这门解释性语言也有专门的线程模型，Python虚拟机使用GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，但暂时无法利用多处理器的优势。 在Python中我们主要是通过thread和 threading这两个模块来实现的，其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，所以我们使用 threading模块实现多线程编程。这篇文章我们主要来看看Python对多线程编程的支持。 在语言层面，Python对多线程提供了很好的支持，可以方便地支持创建线程、互斥锁、信号量、同步等特性。下面就是官网上介绍threading模块的基本资料及功能： 实现模块 thread：多线程的底层支持模块，一般不建议使用； threading：对thread进行了封装，将一些线程的操作对象化 threading模块 Thread 线程类，这是我们用的最多的一个类，你可以指定线程函数执行或者继承自它都可以实现子线程功能； Timer与Thread类似，但要等待一段时间后才开始运行； Lock 锁原语，这个我们可以对全局变量互斥时使用； RLock 可重入锁，使单线程可以再次获得已经获得的锁； Condition 条件变量，能让一个线程停下来，等待其他线程满足某个“条件”； Event 通用的条件变量

本文来自个人博客： https://dunkwan.cn 文章目录 线程同步 互斥量 函数`pthread_mutex_timedlock` 读写锁 带有超时的读写锁 条件变量 自旋锁 屏障 线程同步 互斥量 互斥量从本质上来说是一把锁，在访问共享资源前对互斥量进行设置，在访问完成后释放互斥量。互斥量使用 pthread_mutex_t 数据类型表示的。在使用互斥量以前，必须首先对它进行初始化，可以把它设置为常量 PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER （只适用于静态分配的互斥量），也可以通过调用 pthread_mutex_init 函数进行初始化。如果动态分配互斥量（例如通过调用 malloc 函数），在释放内存前需要调用 pthread_mutex_detroy 。 # include <pthread.h> int pthread_mutex_init ( pthread_mutex_t * restrict mutex , const pthread_mutexattr_t * restrict attr ) ; int pthread_mutex_destroy ( pthread_mutex_t * mutex ) ; 两个函数的返回值：若成功，返回 0 ；否则，返回错误编号。 要用默认的属性初始化互斥量，只需把 attr 设为 NULL 。

Python：使用threading模块实现多线程（转） 分类: python 标签: thread 评论: 暂无评论 阅读：5,420 views 综述 Python这门解释性语言也有专门的线程模型，Python虚拟机使用GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，但暂时无法利用多处理器的优势。 在Python中我们主要是通过thread和 threading这两个模块来实现的，其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，所以我们使用 threading模块实现多线程编程。这篇文章我们主要来看看Python对多线程编程的支持。 在语言层面，Python对多线程提供了很好的支持，可以方便地支持创建线程、互斥锁、信号量、同步等特性。下面就是官网上介绍threading模块的基本资料及功能： 实现模块 thread：多线程的底层支持模块，一般不建议使用； threading：对thread进行了封装，将一些线程的操作对象化 threading模块 Thread 线程类，这是我们用的最多的一个类，你可以指定线程函数执行或者继承自它都可以实现子线程功能； Timer与Thread类似，但要等待一段时间后才开始运行； Lock 锁原语，这个我们可以对全局变量互斥时使用； RLock

1.1并发与并行 并发：同一时间段执行多个任务（使用微信和多个朋友聊天） 并行：同一时刻执行多个任务（windows中360在杀毒，同时你也在写代码） Go语言的并发通过goroutine实现。goroutine类似于线程，属于用户态的线程，我们可以根据需要创建成千上万个goroutine并发工作。 goroutine是由Go语言的运行时(runtime)调度完成，而线程是由操作系统调度完成。 Go语言还提供channel在多个goroutine间进行通信。goroutine和channel是Go语言秉承的CSP（Communication Sequential Process）并发模式的重要实现基础。 1.2goroutine 在java/Python中，我们实现并发编程的时候，通常需要自己维护一个线程池，并且需要自己去包装一个又一个的任务，同时需要自己去调度线程执行任务并维护上下文切换，这一切需要耗费很多。 Go语言中的goroutine，类似于线程，但goroutine是由Go的运行时(runtime)调度和管理的。Go程序能够只能的将goroutine中的任务合理的分配到每个CPU。Go语言被称为现代化语言的原因，就是因为Go在语言层面就已经内置了调度和上下文切换的机制。 在Go语言编程中，不需要自己写进程、线程、协程，你的技能只有一个，就是goroutine。 1.2