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      Python 并发编程之死锁

      首页 知识中心 软件开发 文章详情页

      Python 并发编程之死锁

      2024-11-05 08:40:34 阅读次数:26

      加锁,死锁

      前言

      在并发编程中,死锁指的是一种特定的情况,即无法取得进展,程序被锁定在其当前状态。在大多数情况下,这种现象是由于不同的锁对象(用于线程同步)之间缺乏协调,或者处理不当造成的。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。

      哲学家就餐问题

      哲学家就餐(Dining philosophers problem)问题是计算机科学中的一个经典问题,用来演示在并发计算中多线程同步时产生的问题。

      在 1971 年,著名的计算机科学家艾兹格·迪科斯彻提出了一个同步问题,即假设有五台计算机都试图访问五份共享的磁带驱动器。稍后,这个问题被托尼·霍尔重新表述为哲学家就餐问题。这个问题可以用来解释死锁和资源耗尽。

      Python 并发编程之死锁

      假如有 5 个哲学家,围坐在一起,每个人面前有一碗饭和一只筷子。在这里每个哲学家可以看做是一个独立的线程,而每只筷子可以看做是一个锁。

      他们每个人都需要两个叉子来吃饭。如果他们同时拿起他们左边的叉子,那么它将一直等待右边的叉子被释放。每个哲学家可以处在静坐、 思考、吃饭三种状态中的一个。需要注意的是,每个哲学家吃饭是需要两只筷子的,这样问题就来了:如果每个哲学家都拿起自己左边的筷子, 那么他们五个都只能拿着一只筷子坐在那儿,直到饿死。此时他们就进入了死锁状态。

      下面是一个简单的使用死锁避免机制解决“哲学家就餐问题”的实现:

      import threading

      # The philosopher thread
      def philosopher(left, right):
      while True:
      with acquire(left,right):
      print(threading.currentThread(), 'eating')

      # The chopsticks (represented by locks)
      NSTICKS = 5
      chopsticks = [threading.Lock() for n in range(NSTICKS)]

      # Create all of the philosophers
      for n in range(NSTICKS):
      t = threading.Thread(target=philosopher,
      args=(chopsticks[n],chopsticks[(n+1) % NSTICKS]))
      t.start()

      最后,要特别注意到,为了避免死锁,所有的加锁操作必须使用 acquire() 函数。如果代码中的某部分绕过acquire 函数直接申请锁,那么整个死锁避免机制就不起作用了。

      死锁的常见例子

      造成线程死锁的常见例子包括:

      1. 一个在自己身上等待的线程(例如,试图两次获得同一个互斥锁)
      2. 互相等待的线程(例如,A 等待 B,B 等待 A)
      3. 未能释放资源的线程(例如,互斥锁、信号量、屏障、条件、事件等)
      4. 线程以不同的顺序获取互斥锁(例如,未能执行锁排序)

      模拟死锁: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:

      Python 并发编程之死锁

      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。

      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.51cto.com/yuzhou1su/5610212,作者:宇宙之一粟,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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