Python 并发编程之死锁(中)

简介: 在这一节中,我们将讨论一个思想实验,通常被称为餐饮哲学家问题,以说明死锁的概念及其原因;从这里开始,你将学习如何在 Python 并发程序中模拟这个问题。

模拟死锁 1:线程等待本身

导致死锁的一个常见原因是线程在自己身上等待。


我们并不打算让这种死锁发生,例如,我们不会故意写代码,导致线程自己等待。相反,由于一系列的函数调用和变量的传递,这种情况会意外地发生。


一个线程可能会因为很多原因而在自己身上等待,比如:


  • 等待获得它已经获得的互斥锁
  • 等待自己被通知一个条件
  • 等待一个事件被自己设置
  • 等待一个信号被自己释放


开发一个 task() 函数,直接尝试两次获取同一个 mutex 锁。也就是说,该任务将获取锁,然后再次尝试获取锁。

# task to be executed in a new thread
def task(lock):
    print('Thread acquiring lock...')
    with lock:
        print('Thread acquiring lock again...')
        with lock:
            # will never get here
            pass


这将导致死锁,因为线程已经持有该锁,并将永远等待自己释放该锁,以便它能再次获得该锁, task() 试图两次获取同一个锁并触发死锁。


在主线程中,可以创建锁:

# create the mutex lock
lock = Lock()


然后我们将创建并配置一个新的线程,在一个新的线程中执行我们的 task() 函数,然后启动这个线程并等待它终止,而它永远不会终止。

# create and configure the new thread
thread = Thread(target=task, args=(lock,))
# start the new thread
thread.start()
# wait for threads to exit...
thread.join()

完整代码如下:

from threading import Thread
from threading import Lock
# task to be executed in a new thread
def task(lock):
    print('Thread acquiring lock...')
    with lock:
        print('Thread acquiring lock again...')
        with lock:
            # will never get here
            pass
# create the mutex lock
lock = Lock()
# create and configure the new thread
thread = Thread(target=task, args=(lock,))
# start the new thread
thread.start()
# wait for threads to exit...
thread.join()


运行结果如下:


image.png


首先创建锁,然后新的线程被混淆并启动,主线程阻塞,直到新线程终止,但它从未这样做。


新线程运行并首先获得了锁。然后它试图再次获得相同的互斥锁并阻塞。


它将永远阻塞,等待锁被释放。该锁不能被释放,因为该线程已经持有该锁。因此,该线程已经陷入死锁。


该程序必须被强制终止,例如,通过 Control-C 杀死终端。


模拟死锁 2:线程互相等待

一个常见的例子就是两个或多个线程互相等待。例如:线程 A 等待线程 B,线程 B 等待线程 A。


如果有三个线程,可能会出现线程循环等待,例如:


  • 线程 A:等待线程 B
  • 线程 B:等待线程 C
  • 线程 C:等待线程 A


image.png


如果你设置了线程来等待其他线程的结果,这种死锁是很常见的,比如在一个流水线或工作流中,子任务的一些依赖关系是不符合顺序的。

from threading import current_thread
from threading import Thread
# task to be executed in a new thread
def task(other):
    # message
    print(f'[{current_thread().name}] waiting on [{other.name}]...\n')
    other.join()
# get the current thread
main_thread = current_thread()
# create the second thread
new_thread = Thread(target=task, args=(main_thread,))
# start the new thread
new_thread.start()
# run the first thread
task(new_thread)


首先得到主线程的实例 main_thread,然后创建一个新的线程 new_thread,并调用传递给主线程的 task() 函数。新线程返回一条信息并等待主线程停止,主线程用新线程的实例调用 task()函数,并等待新线程的终止。每个线程都在等待另一个线程终止,然后自己才能终止,这导致了一个死锁。


运行结果:

[Thread-1] waiting on [MainThread]...
[MainThread] waiting on [Thread-1]...
相关文章
|
1月前
|
并行计算 数据处理 Python
Python并发编程迷雾:IO密集型为何偏爱异步?CPU密集型又该如何应对?
在Python的并发编程世界中,没有万能的解决方案,只有最适合特定场景的方法。希望本文能够为你拨开迷雾,找到那条通往高效并发编程的光明大道。
42 2
|
5天前
|
并行计算 数据处理 调度
Python中的并发编程:探索多线程与多进程的奥秘####
本文深入探讨了Python中并发编程的两种主要方式——多线程与多进程,通过对比分析它们的工作原理、适用场景及性能差异,揭示了在不同应用需求下如何合理选择并发模型。文章首先简述了并发编程的基本概念,随后详细阐述了Python中多线程与多进程的实现机制,包括GIL(全局解释器锁)对多线程的影响以及多进程的独立内存空间特性。最后,通过实例演示了如何在Python项目中有效利用多线程和多进程提升程序性能。 ####
|
1月前
|
数据挖掘 程序员 调度
探索Python的并发编程:线程与进程的实战应用
【10月更文挑战第4天】 本文深入探讨了Python中实现并发编程的两种主要方式——线程和进程,通过对比分析它们的特点、适用场景以及在实际编程中的应用,为读者提供清晰的指导。同时,文章还介绍了一些高级并发模型如协程,并给出了性能优化的建议。
30 3
|
1月前
|
数据处理 Python
深入探索:Python中的并发编程新纪元——协程与异步函数解析
深入探索:Python中的并发编程新纪元——协程与异步函数解析
26 3
|
1月前
|
数据采集 数据处理 调度
探索Python的并发编程
本文深入探讨Python中的并发编程,包括线程、进程和异步I/O。通过实例展示如何有效利用这些工具提升程序性能,并讨论在应用中需注意的问题及最佳实践。
|
2月前
|
调度 Python
揭秘Python并发编程核心:深入理解协程与异步函数的工作原理
在Python异步编程领域,协程与异步函数成为处理并发任务的关键工具。协程(微线程)比操作系统线程更轻量级,通过`async def`定义并在遇到`await`表达式时暂停执行。异步函数利用`await`实现任务间的切换。事件循环作为异步编程的核心,负责调度任务;`asyncio`库提供了事件循环的管理。Future对象则优雅地处理异步结果。掌握这些概念,可使代码更高效、简洁且易于维护。
26 1
|
2月前
|
负载均衡 Java 调度
探索Python的并发编程:线程与进程的比较与应用
本文旨在深入探讨Python中的并发编程,重点比较线程与进程的异同、适用场景及实现方法。通过分析GIL对线程并发的影响,以及进程间通信的成本,我们将揭示何时选择线程或进程更为合理。同时,文章将提供实用的代码示例,帮助读者更好地理解并运用这些概念,以提升多任务处理的效率和性能。
60 3
|
2月前
|
Java Serverless Python
探索Python中的并发编程与`concurrent.futures`模块
探索Python中的并发编程与`concurrent.futures`模块
27 4
|
2月前
|
UED 开发者 Python
Python并发编程新纪元:异步编程如何重塑IO与CPU密集型任务的处理方式?
在Python编程中,异步编程作为一种非阻塞模式,通过允许程序在等待IO操作时继续执行其他任务,提高了程序的响应性和吞吐量。与传统同步编程相比,它减少了线程等待时间,尤其在处理IO密集型任务时表现出色,如使用`asyncio`库进行异步HTTP请求。尽管对CPU密集型任务的直接提升有限,但结合多进程或多线程可间接提高效率。异步编程虽强大,但也带来了代码复杂度增加和调试难度提升等挑战,需要开发者掌握最佳实践来克服这些问题。随着其技术的成熟,异步编程正在逐步改变我们处理IO与CPU密集型任务的方式,成为提升性能和优化用户体验的重要工具。
22 0
|
2月前
|
并行计算 API 调度
探索Python中的并发编程:线程与进程的对比分析
【9月更文挑战第21天】本文深入探讨了Python中并发编程的核心概念,通过直观的代码示例和清晰的逻辑推理,引导读者理解线程与进程在解决并发问题时的不同应用场景。我们将从基础理论出发,逐步过渡到实际案例分析,旨在揭示Python并发模型的内在机制,并比较它们在执行效率、资源占用和适用场景方面的差异。文章不仅适合初学者构建并发编程的基础认识,同时也为有经验的开发者提供深度思考的视角。