原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/229
一、锁机制: multiprocess.Lock
上篇博客中，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务同时在几个进程中并发处理，但它们之间的运行没有顺序。尽管并发编程让我们能更加充分的利用io资源，但是也给我我们带来了新问题，多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题. 例：
# 多进程抢占输出资源 from multiprocessing import Processfrom os import getpidfrom time import sleepfrom random import random def work(i): print("%s: %s is running" %(i, getpid())) sleep(random()) print("%s: %s is done" %(i, getpid())) if __name__ == '__main__': for i in range(5): p = Process(target=work, args=(i,)) p.start()
使用互斥锁维护执行顺序：
# 使用锁机制维护执行顺序 from multiprocessing import Process, Lockfrom os import getpidfrom time import sleepfrom random import random def work(lock, i): lock.acquire() # ⚠️开锁进门 print("%s: %s is running" %(i, getpid())) sleep(random()) print("%s: %s is done" %(i, getpid())) lock.release() # ⚠️出门，归还钥匙 if __name__ == '__main__': lock = Lock() # ⚠️实例化一把锁，一把钥匙 for i in range(5): p = Process(target=work, args=(lock, i)) p.start()
上面这种情况虽然使用加锁的形式实现了顺序的执行，却使得进程变成了串行执行，这样确实会浪费些时间，但是保证了数据的安全.
接下来我们以模拟抢票为例，来看看数据安全的重要性：
# 文件db的内容为：{"count": 1} （注意："count"一定要用双引号，否者json无法识别）# 并发运行，效率高，但是：竞争抢票只读写同一个文件，造成数据写入错乱 from multiprocessing import Processfrom time import sleepfrom json import load, dump def search(): dct = load(open('db')) print("\033[43m剩余票数:%s\033[0m" %dct['count']) def get(): dct = load(open('db')) sleep(0.01) # 模拟读数据的网络延迟 if dct['count'] > 0: dct['count'] -=1 sleep(0.02) # 模拟写数据的网络延迟 dump(dct, open('db', 'w')) print("\033[32m购票成功\033[0m") def tack(): search() get() if __name__ == '__main__': for i in range(100): # 模拟并发100个客户端抢票 p =Process(target=tack) p.start() # 100个进程同时读写同一个文件，可能会报错
使用锁机制保护数据安全：
# 文件db的内容为：{"count": 1} （注意："count"一定要用双引号，否者json无法识别）# 同步运行，效率低，但是可以保证数据安全 from multiprocessing import Process, Lockfrom time import sleepfrom json import load, dump def search(): dct = load(open('db')) print("\033[43m剩余票数:%s\033[0m" %dct['count']) def get(): dct = load(open('db')) sleep(0.01) # 模拟读数据的网络延迟 if dct['count'] > 0: dct['count'] -=1 sleep(0.02) # 模拟写数据的网络延迟 dump(dct, open('db', 'w')) print("\033[32m购票成功\033[0m") def tack(): search() lock.acquire() # 上锁 get() lock.release() # 释放 if __name__ == '__main__': lock = Lock() # 实例化一把锁 for i in range(100): # 模拟并发100个客户端抢票 p =Process(target=tack) p.start() # 可能会遇到json.decoder.JSONDecodeError报错
使用锁机制可以保证多个进程想要修改同一块数据时，在同一时间点只能有一个进程进行修改，即串行的修改，牺牲速度而保证安全性.
虽然可以用文件共享数据实现进程间通讯，但问题是：1. 效率低（共享数据基于文件，而文件是硬盘上的数据）；2. 需要自己加锁处理。因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1. 效率高（多个进程共享一块内存的数据）；2. 帮我们处理好锁的问题。这就是mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道
队列和管道都是将数据存放于内存中，而队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的问题中解脱出来，我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列，避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可扩展性.
二、信号量：multiprocessing.Semaphore
1. 信号量Semaphore允许一定数量的线程在同一时间点更改同一块数据，很形象的例子：厕所里有3个坑，同时可以3个人蹲，如果来了第4个人就要在外面等待，直到某个人出来了才能进去.
2.信号量同步基于内部计数器，每调用一次acquire()，计数器-1，每调用一次release()，计数器+1，当计数器为0时，acquire()调用被阻塞。这是迪克斯彻（Dijkstra）信号量概念P()和V()的Python实现，信号同步机制适用于访问像服务器这样的有限资源.
3.注意：信号量与进程池的概念很像，要注意区分，信号量涉及到加锁的概念.
- 方法
obj = Semaphore(4)：实例化一把锁，4把钥匙，钥匙可以指定（最小0，最大未知）
obj.acquire()：加锁，锁住下方的语句，直到遇到obj.release()方可解锁
obj.release()：释放，释放obj.acquire()和obj.release()的语句数据，此方法如果写在加锁之前，便多了一把钥匙
- 基本用法
# 一把锁，多把钥匙 from multiprocessing import Semaphore s = Semaphore(2) # 实例化一把锁，配2把钥匙 s.release() # 可以先释放钥匙，变成3把钥匙s.release() # 再释放一把钥匙，现在变成了4把钥匙 s.acquire()print(1) s.acquire()print(2) # 加上先释放的钥匙，我门总共有4把钥匙s.acquire() # 顺利执行print(3) s.acquire() # 顺利执行print(4) # 钥匙全部被占用s.acquire() # 此处阻塞住，等待钥匙的释放print(5) # 不会被打印
- 进阶：小黑屋
# 小黑屋 from multiprocessing import Process, Semaphorefrom time import sleepfrom random import uniform def func(sem, i): sem.acquire() print("第%s个人进入了小黑屋" % i) sleep(uniform(1, 3)) print("第%s个人走出了小黑屋" % i) sem.release() if __name__ == '__main__': sem = Semaphore(5) # 初始化一把锁，配5把钥匙 for i in range(10): # 启动10个子进程，最多只能5个人同在小黑屋中 p = Process(target=func, args=(sem, i)) p.start()
三、事件机制：multiprocessing.Event
Python线程的事件用于主线程控制其它线程的执行，事件主要提供了三个方法：set、wait，clear
事件处理机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为False，程序执行wait()方法会被阻塞；如果“Flag”值为True，程序执行wait()方法便不会被阻塞.
- 方法
obj.is_set()：默认值为False，事件是通过此方法的bool值去标示wait()的阻塞状态
obj.set()：将is_set()的bool值改为True
obj.clear()：将is_set()的bool值改为False
obj.wait()：is_set()的值为False时阻塞，否则不阻塞
- 实例：模拟红绿灯
# 模拟红绿灯 from multiprocessing import Process, Eventimport timeimport random def Tra(e): print("\033[32m绿灯亮\033[0m") e.set() while 1: if e.is_set(): time.sleep(3) print("\033[31m红灯亮\033[0m") e.clear() else: time.sleep(3) print("\033[32m绿灯亮\033[0m") e.set() def Car(e, i): e.wait() print("第%s辆小汽车过去了" % i) if __name__ == '__main__': e = Event() tra = Process(target=Tra, args=(e,)) tra.start() for i in range(100): # 模拟一百辆小汽车 time.sleep(0.5) car = Process(target=Car, args=(e, i)) car.start()