python 并发编程 多线程 GIL与Lock

GIL与Lock

Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了，为什么这里还需要互斥锁lock?

锁的目的是为了保护共享的数据，同一时间只能有一个线程来修改共享的数据

GIT保证了一个进程内有多个线程，只有一个线程执行，保证python垃圾回收线程安全

结论：保护不同的数据就应该加不同的锁，针对不同的数据就应该加不同锁。

GIL 与Lock是两把锁，保护的数据不一样，前者是解释器级别的（当然保护的就是解释器级别的数据，比如垃圾回收的数据(垃圾回收线程)），后者是保护用户自己开发的应用程序的数据，很明显GIL不负责这件事，只能用户自定义加锁处理

 

 

1、100个线程去抢GIL锁，即抢执行权限
2、肯定有一个线程先抢到GIL（暂且称为线程1），然后开始执行，一旦执行就会拿到lock.acquire()
3、极有可能线程1还未运行完毕，就有另外一个线程2抢到GIL，然后开始运行，但线程2发现互斥锁lock还未被线程1释放，于是阻塞，被迫交出执行权限，即释放GIL
4、直到线程1重新抢到GIL，开始从上次暂停的位置继续执行，直到正常释放互斥锁lock，然后其他的线程再重复2 3 4的过程

from threading import Thread
from threading import Lock
import time

def work():
    global n
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.1)
    n=temp-1
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    n=100
    l=[]
    for i in range(100):
        p=Thread(target=work)
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()

    print(n)

# 结果肯定为0，由原来的并发执行变成串行，牺牲了执行效率保证了数据安全，不加锁则结果可能为99
# 0