Python 스레드의 동기화 잠금에 대한 자세한 설명
이 글은 주로 Python 스레드의 동기화 잠금 관련 정보를 자세히 소개합니다. 관심 있는 친구가 참고할 수 있습니다.
멀티 스레드를 사용하는 응용 프로그램에서 스레드 안전성을 보장하는 방법 및 스레드 간 동기화와 같은 문제 또는 공유 변수에 대한 액세스는 매우 어려운 문제이며 멀티 스레딩을 사용할 때 직면하는 문제이기도 합니다. 제대로 처리하지 않으면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. Python 멀티 스레딩을 사용하여 잠금 Rlock 세마포 이벤트 조건을 사용하여 간의 동기화를 보장합니다. 후자는 공유 변수에 대한 액세스의 상호 배제를 보장합니다
Lock & RLock: Mutex는 공유 변수에 대한 다중 스레드 액세스를 보장하는 데 사용됩니다.
Semaphore 객체: Lock mutex의 향상된 버전으로, 여러 스레드가 소유할 수 있습니다. 반면 Lock은 동시에 특정 스레드에서만 소유할 수 있습니다.
이벤트 객체: 스레드 간 통신 방법으로, 신호와 동일합니다. 하나의 스레드가 다른 스레드에 신호를 보낸 다음 작업을 수행하도록 할 수 있습니다.
조건 객체: 특정 이벤트가 발생하거나 특정 조건이 충족된 후에만 데이터를 처리할 수 있습니다.
1. 잠금(뮤텍스 잠금)
잠금 요청 - 잠금 풀에 들어가서 대기 - 잠금 획득 - 잠김 - 잠금 해제
Lock(명령 잠금)은 사용 가능한 가장 낮은 수준의 동기화 명령입니다. Lock이 잠긴 상태이면 특정 스레드가 소유하지 않습니다. 잠금에는 잠긴 상태와 잠기지 않은 상태라는 두 가지 상태와 두 가지 기본 방법이 있습니다.
Lock은 잠금 풀이 있는 것으로 생각할 수 있습니다. 스레드가 잠금을 요청하면 스레드는 잠금을 얻은 후 풀에서 해제될 때까지 풀에 배치됩니다. 풀의 스레드는 상태 다이어그램에서 동기 차단 상태에 있습니다.
구성 방법:
Lock()
인스턴스 방법:
acquire([timeout]): 스레드를 동기 차단 상태로 두고 잠금을 얻으려고 시도합니다.
release(): 잠금을 해제합니다. 스레드는 사용하기 전에 잠금을 획득해야 합니다. 그렇지 않으면 예외가 발생합니다.
if mutex.acquire(): counter += 1 print "I am %s, set counter:%s" % (self.name, counter) mutex.release()
2. RLock(재진입 잠금)
RLock(재진입 잠금)은 동일한 스레드에서 여러 번 요청할 수 있는 동기화 명령입니다. RLock은 "소유된 스레드"와 "재귀 수준"의 개념을 사용합니다. 잠금 상태에 있을 때 RLock은 스레드가 소유합니다. RLock을 소유한 스레드는 acquire()를 다시 호출할 수 있으며 잠금을 해제하려면 동일한 횟수만큼 release()를 호출해야 합니다.
RLock에는 잠금 풀과 초기 값이 0인 카운터가 포함되어 있다고 생각할 수 있습니다. acquire()/release()가 성공적으로 호출될 때마다 카운터는 +1/-1이 되며 0이 되면 카운터가 됩니다. , 잠금이 잠금 해제된 상태입니다.
구성 방법:
RLock()
인스턴스 방법:
acquire([timeout])/release(): Lock과 유사합니다.
3. Semaphore(공유 객체 액세스)
Semaphore에 대해 다시 이야기해 보겠습니다. 솔직히 말해서 Semaphore는 제가 이전에 비슷한 구현을 구현하기 위해 사용한 최신 동기화 잠금입니다. Rlock에는 쌍으로 잠금 및 잠금 해제가 필요합니다. . .
세마포어는 내장 카운터를 관리합니다.
acquire()가 호출될 때마다 내장 카운터 -1
release()가 호출되면 카운터는 0보다 작을 수 없습니다. 0이면 acquire()는 다른 스레드가 release()를 호출할 때까지 스레드를 차단합니다.
#coding:utf-8 #blog xiaorui.cc import time import threading semaphore = threading.Semaphore(3) def func(): if semaphore.acquire(): for i in range(3): time.sleep(1) print (threading.currentThread().getName() + '获取锁') semaphore.release() print (threading.currentThread().getName() + ' 释放锁') for i in range(5): t1 = threading.Thread(target=func) t1.start()
4. 이벤트(스레드 간 통신)
이벤트에는 내부적으로 거짓인 플래그가 포함되어 있습니다.set()를 사용하여 true로 설정하거나
clear()를 사용하여 false로 재설정할 수 있습니다.
is_set()을 사용하여 플래그 비트의 상태를 확인할 수 있습니다.
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, signal): threading.Thread.__init__(self) self.singal = signal def run(self): print "I am %s,I will sleep ..."%self.name self.singal.wait() print "I am %s, I awake..." %self.name if __name__ == "__main__": singal = threading.Event() for t in range(0, 3): thread = MyThread(singal) thread.start() print "main thread sleep 3 seconds... " time.sleep(3) singal.set()
5. 조건(스레드 동기화)
조건은 Lock 및 RLock보다 고급 기능을 제공하여 복잡한 스레드 동기화 문제를 제어할 수 있습니다. threadiong.Condition은 내부적으로 스레드 개체(기본값은 RLock)를 유지 관리하며, 이는 Condigtion 개체를 생성할 때 매개 변수로 전달될 수 있습니다. Condition은 또한 호스트의 획득 및 해제 메서드와 의미가 일치하는 획득 및 해제 메서드를 제공합니다. 실제로 이는 내부 호스트 개체의 해당 메서드를 호출하기만 하면 됩니다. Condition은 또한 다음 메소드를 제공합니다(특히 참고: 이 메소드는 획득한 후에만 호출할 수 있습니다. 그렇지 않으면 RuntimeError 예외가 보고됩니다):Condition.wait([timeout]):
Condition.notify():
Condition.notify_all()
Condition.notifyAll()
唤醒所有挂起的线程(如果存在挂起的线程)。注意:这些方法不会释放所占用的琐。
对于Condition有个例子,大家可以观摩下。
from threading import Thread, Condition import time import random queue = [] MAX_NUM = 10 condition = Condition() class ProducerThread(Thread): def run(self): nums = range(5) global queue while True: condition.acquire() if len(queue) == MAX_NUM: print "Queue full, producer is waiting" condition.wait() print "Space in queue, Consumer notified the producer" num = random.choice(nums) queue.append(num) print "Produced", num condition.notify() condition.release() time.sleep(random.random()) class ConsumerThread(Thread): def run(self): global queue while True: condition.acquire() if not queue: print "Nothing in queue, consumer is waiting" condition.wait() print "Producer added something to queue and notified the consumer" num = queue.pop(0) print "Consumed", num condition.notify() condition.release() time.sleep(random.random()) ProducerThread().start() ConsumerThread().start()
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MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.
