python多线程编程4: 死锁和可重入锁
死锁
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等待对方的资源,就会造成死锁。尽管死锁很少发生,但一旦发生就会造成应用的停止响应。下面看一个死锁的例子:
# encoding: UTF-8 import threading import time class MyThread(threading.Thread): def do1(self): global resA, resB if mutexA.acquire(): msg = self.name+' got resA' print msg if mutexB.acquire(1): msg = self.name+' got resB' print msg mutexB.release() mutexA.release() def do2(self): global resA, resB if mutexB.acquire(): msg = self.name+' got resB' print msg if mutexA.acquire(1): msg = self.name+' got resA' print msg mutexA.release() mutexB.release() def run(self): self.do1() self.do2() resA = 0 resB = 0 mutexA = threading.Lock() mutexB = threading.Lock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()
执行结果:
Thread-1 got resA
Thread-1 got resB
Thread-1 got resB
Thread-1 got resA
Thread-2 got resA
Thread-2 got resB
Thread-2 got resB
Thread-2 got resA
Thread-3 got resA
Thread-3 got resB
Thread-3 got resB
Thread-3 got resA
Thread-5 got resA
Thread-5 got resB
Thread-5 got resB
Thread-4 got resA
此时进程已经死掉。
可重入锁
更简单的死锁情况是一个线程“迭代”请求同一个资源,直接就会造成死锁:
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num = num+1 msg = self.name+' set num to '+str(num) print msg mutex.acquire() mutex.release() mutex.release() num = 0 mutex = threading.Lock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()
为了支持在同一线程中多次请求同一资源,python提供了“可重入锁”:threading.RLock。RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock,则不会发生死锁:
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num = num+1 msg = self.name+' set num to '+str(num) print msg mutex.acquire() mutex.release() mutex.release() num = 0 mutex = threading.RLock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test()
执行结果:
Thread-1 set num to 1
Thread-3 set num to 2
Thread-2 set num to 3
Thread-5 set num to 4
Thread-4 set num to 5

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Les mutex sont utilisés en C++ pour gérer des ressources partagées multithread : créez des mutex via std::mutex. Utilisez mtx.lock() pour obtenir un mutex et fournir un accès exclusif aux ressources partagées. Utilisez mtx.unlock() pour libérer le mutex.

Les tests de programmes multithread sont confrontés à des défis tels que la non-répétabilité, les erreurs de concurrence, les blocages et le manque de visibilité. Les stratégies incluent : Tests unitaires : écrivez des tests unitaires pour chaque thread afin de vérifier le comportement du thread. Simulation multithread : utilisez un framework de simulation pour tester votre programme en contrôlant la planification des threads. Détection de courses aux données : utilisez des outils pour trouver des courses aux données potentielles, tels que valgrind. Débogage : utilisez un débogueur (tel que gdb) pour examiner l'état du programme d'exécution et trouver la source de la course aux données.

Dans un environnement multithread, la gestion de la mémoire C++ est confrontée aux défis suivants : courses de données, blocages et fuites de mémoire. Les contre-mesures incluent : 1. L'utilisation de mécanismes de synchronisation, tels que les mutex et les variables atomiques ; 2. L'utilisation de structures de données sans verrouillage ; 3. L'utilisation de pointeurs intelligents ; 4. (Facultatif) La mise en œuvre du garbage collection ;

Les techniques de débogage pour la programmation multithread C++ incluent l'utilisation d'un analyseur de course aux données pour détecter les conflits de lecture et d'écriture et l'utilisation de mécanismes de synchronisation (tels que les verrous mutex) pour les résoudre. Utilisez des outils de débogage de threads pour détecter les blocages et les résoudre en évitant les verrous imbriqués et en utilisant des mécanismes de détection des blocages. Utilisez Data Race Analyser pour détecter les courses de données et les résoudre en déplaçant les opérations d'écriture dans des sections critiques ou en utilisant des opérations atomiques. Utilisez des outils d'analyse des performances pour mesurer la fréquence des changements de contexte et résoudre les surcharges excessives en réduisant le nombre de threads, en utilisant des pools de threads et en déchargeant les tâches.

Python permet aux débutants de résoudre des problèmes. Sa syntaxe conviviale, sa bibliothèque complète et ses fonctionnalités telles que les variables, les instructions conditionnelles et les boucles permettent un développement de code efficace. De la gestion des données au contrôle du flux du programme et à l'exécution de tâches répétitives, Python fournit

Les énigmes de programmation C++ couvrent les concepts d'algorithme et de structure de données tels que la séquence de Fibonacci, la factorielle, la distance de Hamming, les valeurs maximales et minimales des tableaux, etc. En résolvant ces énigmes, vous pouvez consolider vos connaissances en C++ et améliorer la compréhension des algorithmes et vos compétences en programmation.

Concepts clés de la synchronisation multithread C++ : Verrouillage mutex : assurez-vous que la section critique n'est accessible que par un seul thread. Variables de condition : les threads peuvent être réveillés lorsque des conditions spécifiques sont remplies. Fonctionnement atomique : une seule instruction CPU ininterruptible garantit l’atomicité des modifications de variables partagées.

Le mécanisme de prévention des blocages multithread comprend : 1. Séquence de verrouillage ; 2. Test et configuration. Le mécanisme de détection comprend : 1. Timeout ; 2. Détecteur de blocage. L'article prend l'exemple d'un compte bancaire partagé et évite les blocages grâce à une séquence de verrouillage. La fonction de transfert demande d'abord le verrouillage du compte de transfert sortant, puis le transfert du compte entrant.
