Python多线程编程中常见的同步问题实例

原创灰太狼 2025-01-29 17:42 40阅读 0赞

在Python的多线程编程中，常见的同步问题包括数据竞争、死锁和资源饥饿等。以下是一些实例：

1. 数据竞争：
```python
import threading

# 定义共享变量
counter = 0

def thread_function(index):
    global counter
    print(f"Thread {index}: Incrementing counter")
    counter += 1
    print(f"Thread {index}: Counter value: {counter}")

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=thread_function, args=(i,)))
    threads.append(t)
    
# 启动线程
for thread in threads:
    thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()
```
在这个例子中，两个线程分别尝试增加共享的counter变量。由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，这两个线程实际上是在同一时间点运行的，因此无法确保counter变量按照预期递增。

2. 死锁：
```python
import threading

# 定义两个互斥资源
resource1 = threading.Lock()
resource2 = threading.Lock()

def thread1():
    resource1.acquire()  # 获取资源1
    print("Thread 1: Acquired resource 1")
    resource2.release()  # 放回资源2
    print("Thread 1: Released resource 2")

def thread2():
    resource2.acquire()  # 获取资源2
    print("Thread 2: Acquired resource 2")
    resource1.release()  # 放回资源1
    print("Thread 2: Released resource 1")

threads = []
for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=i==0?thread1:thread2))
    threads.append(t)

# 启动线程
for thread in threads:
    thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()
```
在这个例子中，线程1和线程2分别对资源1和资源2进行互斥访问。如果按照这种顺序执行（线程2先获取资源2），就会导致死锁：线程1无法获得资源1，而线程2也无法释放它所拥有的资源2。

以上就是Python多线程编程中常见的一些同步问题实例。