Python高级编程者挑战：并发处理与锁竞争问题案例分析

原创清疚 2025-01-23 15:12 26阅读 0赞

在Python的高并发处理中，经常会遇到锁竞争的问题。以下我们将通过一个具体案例来分析这种问题。

假设我们有一个银行存款系统，有两个操作类：`Deposit`（存入）和`Withdrawal`（取款）。

```python
import threading

class BankAccount:
    def __init__(self):
        self.balance = 0
        self.lock = threading.Lock()

def deposit(self, amount):
        with self.lock:
            if amount > 0:
                self.balance += amount
                print(f"Deposited: {amount}, Balance: {self.balance}")
            else:
                print("Invalid deposit amount!")

def withdrawal(self, amount):
        with self.lock:
            if amount > 0 and self.balance >= amount:
                self.balance -= amount
                print(f"Withdrawn: {amount}, Balance: {self.balance}")
            else:
                print("Invalid withdrawal amount or insufficient balance!")

# Create bank account objects
account1 = BankAccount()
account2 = BankAccount()

# Thread execution examples
def deposit_thread(account, amount):
    account.deposit(amount)

thread1 = threading.Thread(target=deposit_thread, args=(account1, 5000),))
thread2 = threading.Thread(target=deposit_thread, args=(account2, 2000),)))

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()
```

在这个案例中，`Deposit` 和 `Withdrawal` 类是并发执行的。由于两个操作类都访问了同一个银行账户对象的`balance`属性，并且锁（`lock`）并未在使用后正确释放，这就导致了锁竞争问题。

为避免此类问题，我们可以采用以下策略：
1. **线程池**：使用线程池来管理和复用线程，减少创建新线程的成本。
2. **锁同步**：确保一个线程获取锁并执行完后再将锁释放给其他需要的线程。
3. **原子操作**：对于对数型（如加减）或者状态改变的操作，可以使用Python中的`threading.Lock()`配合`threading.Condition()`进行原子更新。

通过以上策略，我们可以有效减少并发处理中的锁竞争问题。