Python多线程实践：死锁与解决策略实例

原创比眉伴天荒 2025-03-18 11:36 29阅读 0赞

在Python编程中，多线程是一个强大的工具，但同时也可能引发各种问题，如死锁。下面我们将通过一个具体的例子来理解和解决死锁。

首先，我们需要理解什么是死锁。当两个或更多的线程在执行过程中因争夺资源而造成的一种互相等待的现象称为死锁。

接下来我们看一个简单的Python多线程死锁示例：

```python
import threading

# 线程共享资源
resources = ["A", "B"]  # 共享资源列表

# 定义多个线程，每个线程需要两个资源
def worker_thread(req1, req2):
    print(f"Thread: {threading.current_thread().name}")
    if req1 in resources and req2 in resources:
        print("Both resources acquired.")
        return True  # 满足条件，线程继续执行
    else:
        print(f"One resource not acquired: {req1} or {req2}}")
        return False  # 不满足条件，线程被阻塞

# 创建多个线程
threads = []
for req1 in resources:
    for req2 in resources[resources.index(req1):]]:
        thread = threading.Thread(target=worker_thread, args=(req1, req2)))
        threads.append(thread)
        print(f"Thread {threading.current_thread().name}} created for ({req1}, {req2}))")

# 启动所有线程
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，我们创建了两个线程（worker_thread）它们都需要两个共享资源"A"和"B"。如果线程A获得资源A，同时线程B获得资源B，那么这两个线程就满足条件，继续执行。

然而，如果我们按照示例的顺序执行，可能会出现死锁。例如，线程A首先获取资源A，然后等待资源B（因为线程B还需要这个）。而线程B先获取资源B，但此时需要资源A来完成任务。两个线程就这样互相等待，导致死锁。

要解决这种问题，可以采用以下几种策略：

1. **资源预分配**：在某些情况下，预先为所有可能需要的资源分配，以避免死锁。

2. **并发控制机制**：如银行家算法、读写锁等，通过检查和管理线程对共享资源的访问，防止死锁的发生。

3. **死锁预防策略**：比如设置超时时间，如果某个线程在一定时间内无法获取到所需的资源，则强制其放弃，以避免死锁状态的形成。