Python Threading 线程/互斥锁/死锁/GIL锁
导入线程包
import threading
准备函数线程，传参数
t1 = threading.Thread(target=func,args=(args,))
类继承线程，创建线程对象
class MyThread(threading.Thread)
def run(self):
pass
if __name__ == "__main__":
t = MyThread()
t.start()
线程共享全面html" target="_blank">变量,但在共享全局变量时会出现数据错误问题
使用 threading 模块中的 Lock 类,添加互斥锁可以解决线程共享全局变量问题
# 创建锁 mutex = threading.Lock() # 锁定 mutex.acquire() # 释放锁 mutex.release()
互斥锁可能导致死锁问题
在线程间共享多个资源的时候,如果两个线程分别占有一部分资源,并且同时在等待对方的资源时,就会造成死锁.
解决方案:
1.银行家算法:程序设计时想好锁定与释放的时空关系
2.添加超时等待
Python 中 多线程的 GIL 全局解释器锁
GIL是C语言版本python解释器的遗留问题
GIL锁使得python中同一时刻其实只有一个线程在运行
但是多线程毕竟还是闭单线程快,这是因为在一个线程IO阻塞的时间段,其他线程可以运行
GIL 锁和互斥锁是不一样的,GIL锁是锁线程的,互斥锁是锁线程內事务的,互斥锁是开发者自己写的,GIL锁来源与C版本python解释器
解决GIL的方法
1.使用java版的python解释器
2.使用其他语言代码,完成该部分
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python Threading 线程/互斥锁/死锁/GIL锁，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问欢迎给我留言，小编会及时回复大家的！
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问题内容： 帮助客户解决他们遇到的问题。我更多地是sysadmin / DBA的人，所以我在努力帮助他们。他们说这是内核/环境中的错误，在我坚持要在他们的代码中或寻求供应商对OS的支持之前，我试图证明或证明这一点。 发生在Red Hat和Oracle Enterprise Linux 5.7（和5.8）上，应用程序用C ++编写 他们遇到的问题是主线程启动一个单独的线程来执行可能长时间运行的TCP
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类型 pthread_mutex_t 互斥锁基本操作 函数 描述 [[pthread_mutex_init pthread_mutex_init]] 初始化互斥锁 [[pthread_mutex_lock pthread_mutex_lock]] 阻塞申请互斥锁 [[pthread_mutex_unlock pthread_mutex_unlock]] 释放互斥锁 [[pthread_mutex_
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我想为strerror\u r调用创建线程本地缓冲区，并编写自己的线程安全字符*my\u strerror（int），它将使用线程本地缓冲区并调用strerror\r。 当阅读R. Stevens在Unix环境高级编程中关于pthread_getspecific（）的例子时，我觉得差异-为什么在下面的例子中使用互斥锁？ 书中的例子：