Python多线程与多进程

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在学习Python的过程中,有接触到多线程编程相关的知识点,先前一直都没有彻底的搞明白。今天准备花一些时间,把里面的细节尽可能的梳理清楚。

线程与进程的区别

进程(process)和线程(thread)是操作系统的基本概念,但是它们比较抽象,不容易掌握。关于多进程和多线程,教科书上最经典的一句话是“进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位”。 线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元,是系统独立调度和分派CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作,称为多线程。

进程和线程区别

进程是资源分配的基本单位。所有与该进程有关的资源,都被记录在进程控制块PCB中。以表示该进程拥有这些资源或正在使用它们。另外,进程也是抢占处理机的调度单位,它拥有一个完整的虚拟地址空间。当进程发生调度时,不同的进程拥有不同的虚拟地址空间,而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。

与进程相对应,线程与资源分配无关,它属于某一个进程,并与进程内的其他线程一起共享进程的资源。线程只由相关堆栈(系统栈或用户栈)寄存器和线程控制表TCB组成。寄存器可被用来存储线程内的局部变量,但不能存储其他线程的相关变量。

通常在一个进程中可以包含若干个线程,它们可以利用进程所拥有的资源。在引入线程的操作系统中,通常都是把进程作为分配资源的基本单位,而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位。由于线程比进程更小,基本上不拥有系统资源,故对它的调度所付出的开销就会小得多,能更高效的提高系统内多个程序间并发执行的程度,从而显著提高系统资源的利用率和吞吐量。因而近年来推出的通用操作系统都引入了线程,以便进一步提高系统的并发性,并把它视为现代操作系统的一个重要指标。

线程与进程的区别可以归纳为以下4点:

  • 地址空间和其它资源(如打开文件):进程间相互独立,同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。
  • 通信:进程间通信IPC,线程间可以直接读写进程数据段(如全局变量)来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助,以保证数据的一致性。
  • 调度和切换:线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
  • 在多线程OS中,进程不是一个可执行的实体。

多进程和多线程的比较

对比维度 多进程 多线程 总结
数据共享、同步 数据共享复杂,同步简单 数据共享简单,同步复杂 各有优劣
内存、CPU 占用内存多,切换复杂,CPU利用率低 占用内存少,切换简单,CPU利用率高 线程占优
创建、销毁、切换 复杂,速度慢 简单,速度快 线程占优
编程、调试 编程简单,调试简单 编程复杂,调试复杂 进程占优
可靠性 进程间不会互相影响 一个线程挂掉将导致整个进程挂掉 进程占优
分布式 适用于多核、多机,扩展到多台机器简单 适合于多核 进程占优

总结,进程和线程还可以类比为火车和车厢:

  • 线程在进程下行进(单纯的车厢无法运行)
  • 一个进程可以包含多个线程(一辆火车可以有多个车厢)
  • 不同进程间数据很难共享(一辆火车上的乘客很难换到另外一辆火车,比如站点换乘)
  • 同一进程下不同线程间数据很易共享(A车厢换到B车厢很容易)
  • 进程要比线程消耗更多的计算机资源(采用多列火车相比多个车厢更耗资源)
  • 进程间不会相互影响,一个线程挂掉将导致整个进程挂掉(一列火车不会影响到另外一列火车,但是如果一列火车上中间的一节车厢着火了,将影响到该趟火车的所有车厢)
  • 进程可以拓展到多机,进程最多适合多核(不同火车可以开在多个轨道上,同一火车的车厢不能在行进的不同的轨道上)
  • 进程使用的内存地址可以上锁,即一个线程使用某些共享内存时,其他线程必须等它结束,才能使用这一块内存。(比如火车上的洗手间)-”互斥锁(mutex)”
  • 进程使用的内存地址可以限定使用量(比如火车上的餐厅,最多只允许多少人进入,如果满了需要在门口等,等有人出来了才能进去)-“信号量(semaphore)”

Python全局解释器锁GIL

全局解释器锁(英语:Global Interpreter Lock,缩写GIL),并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。由于CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python,也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。那么CPython实现中的GIL又是什么呢?来看看官方的解释:

The mechanism used by the CPython interpreter to assure that only one thread executes Python bytecode at a time. This simplifies the CPython implementation by making the object model (including critical built-in types such as dict) implicitly safe against concurrent access. Locking the entire interpreter makes it easier for the interpreter to be multi-threaded, at the expense of much of the parallelism afforded by multi-processor machines.

Python代码的执行由Python 虚拟机(也叫解释器主循环,CPython版本)来控制,Python 在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中,同时只有一个线程在执行,即在任意时刻,只有一个线程在解释器中运行。对Python 虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制,正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。

GIL 有什么好处?简单来说,它在单线程的情况更快,并且在和 C 库结合时更方便,而且不用考虑线程安全问题,这也是早期 Python 最常见的应用场景和优势。另外,GIL的设计简化了CPython的实现,使得对象模型,包括关键的内建类型如字典,都是隐含可以并发访问的。锁住全局解释器使得比较容易的实现对多线程的支持,但也损失了多处理器主机的并行计算能力。

在多线程环境中,Python 虚拟机按以下方式执行:

  1. 设置GIL
  2. 切换到一个线程去运行
  3. 运行直至指定数量的字节码指令,或者线程主动让出控制(可以调用sleep(0))
  4. 把线程设置为睡眠状态
  5. 解锁GIL
  6. 再次重复以上所有步骤

python3.2前,GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100(ticks可以看作是python自身的一个计数器,专门做用于GIL,每次释放后归零,这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整),进行释放。因为计算密集型线程在释放GIL之后又会立即去申请GIL,并且通常在其它线程还没有调度完之前它就已经重新获取到了GIL,就会导致一旦计算密集型线程获得了GIL,那么它在很长一段时间内都将占据GIL,甚至一直到该线程执行结束。

Python 3.2开始使用新的GIL。新的GIL实现中用一个固定的超时时间来指示当前的线程放弃全局锁。在当前线程保持这个锁,且其他线程请求这个锁时,当前线程就会在5毫秒后被强制释放该锁。该改进在单核的情况下,对于单个线程长期占用GIL的情况有所好转。

在单核CPU上,数百次的间隔检查才会导致一次线程切换。在多核CPU上,存在严重的线程颠簸(thrashing)。而每次释放GIL锁,线程进行锁竞争、切换线程,会消耗资源。单核下多线程,每次释放GIL,唤醒的那个线程都能获取到GIL锁,所以能够无缝执行,但多核下,CPU0释放GIL后,其他CPU上的线程都会进行竞争,但GIL可能会马上又被CPU0拿到,导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态,这样会造成线程颠簸(thrashing),导致效率更低。

另外,从上面的实现机制可以推导出,Python的多线程对IO密集型代码要比CPU密集型代码更加友好。

针对GIL的应对措施:

  • 使用更高版本Python(对GIL机制进行了优化)
  • 使用多进程替换多线程(多进程之间没有GIL,但是进程本身的资源消耗较多)
  • 指定cpu运行线程(使用affinity模块)
  • 使用Jython、IronPython等无GIL解释器
  • 全IO密集型任务时才使用多线程
  • 使用协程(高效的单线程模式,也称微线程;通常与多进程配合使用)
  • 将关键组件用C/C++编写为Python扩展,通过ctypes使Python程序直接调用C语言编译的动态链接库的导出函数。(with nogil调出GIL限制)

Python的多进程包multiprocessing

Python的threading包主要运用多线程的开发,但由于GIL的存在,Python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,大部分情况需要使用多进程。在Python 2.6版本的时候引入了multiprocessing包,它完整的复制了一套threading所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了多进程而不是多线程。每个进程有自己的独立的GIL,因此也不会出现进程之间的GIL争抢。

借助这个multiprocessing,你可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

Multiprocessing产生的背景

除了应对Python的GIL以外,产生multiprocessing的另外一个原因时Windows操作系统与Linux/Unix系统的不一致。

Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊。普通的函数,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(父进程)复制了一份(子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getpid()就可以拿到父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork,可以在Python程序中轻松创建子进程:

上述代码在Linux、Unix和Mac上的执行结果为:

有了fork调用,一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务,常见的Apache服务器就是由父进程监听端口,每当有新的http请求时,就fork出子进程来处理新的http请求。

由于Windows没有fork调用,上面的代码在Windows上无法运行。由于Python是跨平台的,自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块封装了fork()调用,使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用,因此,multiprocessing需要“模拟”出fork的效果。

multiprocessing常用组件及功能

创建管理进程模块:

  • Process(用于创建进程)
  • Pool(用于创建管理进程池)
  • Queue(用于进程通信,资源共享)
  • Value,Array(用于进程通信,资源共享)
  • Pipe(用于管道通信)
  • Manager(用于资源共享)

同步子进程模块:

  • Condition(条件变量)
  • Event(事件)
  • Lock(互斥锁)
  • RLock(可重入的互斥锁(同一个进程可以多次获得它,同时不会造成阻塞)
  • Semaphore(信号量)

接下来就一起来学习下每个组件及功能的具体使用方法。

Process(用于创建进程)

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象。

在multiprocessing中,每一个进程都用一个Process类来表示。

构造方法:Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

  • group:分组,实际上不使用,值始终为None
  • target:表示调用对象,即子进程要执行的任务,你可以传入方法名
  • name:为子进程设定名称
  • args:要传给target函数的位置参数,以元组方式进行传入。
  • kwargs:要传给target函数的字典参数,以字典方式进行传入。

实例方法:

  • start():启动进程,并调用该子进程中的p.run()
  • run():进程启动时运行的方法,正是它去调用target指定的函数,我们自定义类的类中一定要实现该方法
  • terminate():强制终止进程p,不会进行任何清理操作,如果p创建了子进程,该子进程就成了僵尸进程,使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放,进而导致死锁
  • is_alive():返回进程是否在运行。如果p仍然运行,返回True
  • join([timeout]):进程同步,主进程等待子进程完成后再执行后面的代码。线程等待p终止(强调:是主线程处于等的状态,而p是处于运行的状态)。timeout是可选的超时时间(超过这个时间,父线程不再等待子线程,继续往下执行),需要强调的是,p.join只能join住start开启的进程,而不能join住run开启的进程

属性介绍:

  • daemon:默认值为False,如果设为True,代表p为后台运行的守护进程;当p的父进程终止时,p也随之终止,并且设定为True后,p不能创建自己的新进程;必须在p.start()之前设置
  • name:进程的名称
  • pid:进程的pid
  • exitcode:进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束(了解即可)
  • authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性,这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功(了解即可)

使用示例:(注意:在windows中Process()必须放到if __name__ == ‘__main__’:下)

Pool(用于创建管理进程池)

Pool类用于需要执行的目标很多,而手动限制进程数量又太繁琐时,如果目标少且不用控制进程数量则可以用Process类。Pool可以提供指定数量的进程,供用户调用,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到规定最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,就重用进程池中的进程。

构造方法:Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])

  • processes :要创建的进程数,如果省略,将默认使用cpu_count()返回的数量。
  • initializer:每个工作进程启动时要执行的可调用对象,默认为None。如果initializer是None,那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。
  • initargs:是要传给initializer的参数组。
  • maxtasksperchild:工作进程退出之前可以完成的任务数,完成后用一个新的工作进程来替代原进程,来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None,意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。
  • context: 用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context。

实例方法:

  • apply(func[, args[, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(args,*kwargs),然后返回结果。需要强调的是:此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()。它是阻塞的。apply很少使用
  • apply_async(func[, arg[, kwds={}[, callback=None]]]):在一个池工作进程中执行func(args,*kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例,callback是可调用对象,接收输入参数。当func的结果变为可用时,将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作,否则将接收其他异步操作中的结果。它是非阻塞。
  • map(func, iterable[, chunksize=None]):Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到返回结果。 注意,虽然第二个参数是一个迭代器,但在实际使用中,必须在整个队列都就绪后,程序才会运行子进程。
  • map_async(func, iterable[, chunksize=None]):map_async与map的关系同apply与apply_async
  • imap():imap 与 map的区别是,map是当所有的进程都已经执行完了,并将结果返回了,imap()则是立即返回一个iterable可迭代对象。
  • imap_unordered():不保证返回的结果顺序与进程添加的顺序一致。
  • close():关闭进程池,防止进一步操作。如果所有操作持续挂起,它们将在工作进程终止前完成。
  • join():等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或teminate()之后调用,让其不再接受新的Process。
  • terminate():结束工作进程,不再处理未处理的任务。

方法apply_async()和map_async()的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法:

  • get():返回结果,如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达,将引发异常。如果远程操作中引发了异常,它将在调用此方法时再次被引发。
  • ready():如果调用完成,返回True
  • successful():如果调用完成且没有引发异常,返回True,如果在结果就绪之前调用此方法,引发异常
  • wait([timeout]):等待结果变为可用。
  • terminate():立即终止所有工作进程,同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收,将自动调用此函数

使用示例:

Queue(用于进程通信,资源共享)

在使用多进程的过程中,最好不要使用共享资源。普通的全局变量是不能被子进程所共享的,只有通过Multiprocessing组件构造的数据结构可以被共享。

Queue是用来创建进程间资源共享的队列的类,使用Queue可以达到多进程间数据传递的功能(缺点:只适用Process类,不能在Pool进程池中使用)。

构造方法:Queue([maxsize])

  • maxsize是队列中允许最大项数,省略则无大小限制。

实例方法:

  • put():用以插入数据到队列。put方法还有两个可选参数:blocked和timeout。如果blocked为True(默认值),并且timeout为正值,该方法会阻塞timeout指定的时间,直到该队列有剩余的空间。如果超时,会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False,但该Queue已满,会立即抛出Queue.Full异常。
  • get():可以从队列读取并且删除一个元素。get方法有两个可选参数:blocked和timeout。如果blocked为True(默认值),并且timeout为正值,那么在等待时间内没有取到任何元素,会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False,有两种情况存在,如果Queue有一个值可用,则立即返回该值,否则,如果队列为空,则立即抛出Queue.Empty异常。若不希望在empty的时候抛出异常,令blocked为True或者参数全部置空即可。
  • get_nowait():同q.get(False)
  • put_nowait():同q.put(False)
  • empty():调用此方法时q为空则返回True,该结果不可靠,比如在返回True的过程中,如果队列中又加入了项目。
  • full():调用此方法时q已满则返回True,该结果不可靠,比如在返回True的过程中,如果队列中的项目被取走。
  • qsize():返回队列中目前项目的正确数量,结果也不可靠,理由同q.empty()和q.full()一样

使用示例:

JoinableQueue就像是一个Queue对象,但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。

构造方法:JoinableQueue([maxsize])

  • maxsize:队列中允许最大项数,省略则无大小限制。

实例方法

JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有:

  • task_done():使用者使用此方法发出信号,表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量,将引发ValueError异常
  • join():生产者调用此方法进行阻塞,直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done()方法为止

使用示例:

alue,Array(用于进程通信,资源共享)

multiprocessing 中Value和Array的实现原理都是在共享内存中创建ctypes()对象来达到共享数据的目的,两者实现方法大同小异,只是选用不同的ctypes数据类型而已。

Value

构造方法:Value((typecode_or_type, args[, lock])

  • typecode_or_type:定义ctypes()对象的类型,可以传Type code或 C Type,具体对照表见下文。
  • args:传递给typecode_or_type构造函数的参数
  • lock:默认为True,创建一个互斥锁来限制对Value对象的访问,如果传入一个锁,如Lock或RLock的实例,将用于同步。如果传入False,Value的实例就不会被锁保护,它将不是进程安全的。

typecode_or_type支持的类型:

参考地址:https://docs.python.org/3/library/array.html

Array

构造方法:Array(typecode_or_type, size_or_initializer, **kwds[, lock])

  • typecode_or_type:同上
  • size_or_initializer:如果它是一个整数,那么它确定数组的长度,并且数组将被初始化为零。否则,size_or_initializer是用于初始化数组的序列,其长度决定数组的长度。
  • kwds:传递给typecode_or_type构造函数的参数
  • lock:同上

使用示例:

注意:Value和Array只适用于Process类。

Pipe(用于管道通信)

多进程还有一种数据传递方式叫管道原理和 Queue相同。Pipe可以在进程之间创建一条管道,并返回元组(conn1,conn2),其中conn1,conn2表示管道两端的连接对象,强调一点:必须在产生Process对象之前产生管道。

构造方法:Pipe([duplex])

  • dumplex:默认管道是全双工的,如果将duplex射成False,conn1只能用于接收,conn2只能用于发送。

实例方法:

  • send(obj):通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象
  • recv():接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收,recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭,那么recv方法会抛出EOFError。
  • close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收,将自动调用此方法
  • fileno():返回连接使用的整数文件描述符
  • poll([timeout]):如果连接上的数据可用,返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数,方法将立即返回结果。如果将timeout射成None,操作将无限期地等待数据到达。
  • recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息,超过了这个最大值,将引发IOError异常,并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭,再也不存在任何数据,将引发EOFError异常。
  • send_bytes(buffer [, offset [, size]]):通过连接发送字节数据缓冲区,buffer是支持缓冲区接口的任意对象,offset是缓冲区中的字节偏移量,而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出,然后调用c.recv_bytes()函数进行接收
  • recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息,并把它保存在buffer对象中,该对象支持可写入的缓冲区接口(即bytearray对象或类似的对象)。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间,将引发BufferTooShort异常。

使用示例:

Manager(用于资源共享)

Manager()返回的manager对象控制了一个server进程,此进程包含的python对象可以被其他的进程通过proxies来访问。从而达到多进程间数据通信且安全。Manager模块常与Pool模块一起使用。

Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array。

管理器是独立运行的子进程,其中存在真实的对象,并以服务器的形式运行,其他进程通过使用代理访问共享对象,这些代理作为客户端运行。Manager()是BaseManager的子类,返回一个启动的SyncManager()实例,可用于创建共享对象并返回访问这些共享对象的代理。

BaseManager,创建管理器服务器的基类

构造方法:BaseManager([address[, authkey]])

  • address:(hostname,port),指定服务器的网址地址,默认为简单分配一个空闲的端口
  • authkey:连接到服务器的客户端的身份验证,默认为current_process().authkey的值

实例方法:

  • start([initializer[, initargs]]):启动一个单独的子进程,并在该子进程中启动管理器服务器
  • get_server():获取服务器对象
  • connect():连接管理器对象
  • shutdown():关闭管理器对象,只能在调用了start()方法之后调用

实例属性:

  • address:只读属性,管理器服务器正在使用的地址

SyncManager以下类型均不是进程安全的,需要加锁..

实例方法:

  • Array(self,*args,**kwds)
  • BoundedSemaphore(self,*args,**kwds)
  • Condition(self,*args,**kwds)
  • Event(self,*args,**kwds)
  • JoinableQueue(self,*args,**kwds)
  • Lock(self,*args,**kwds)
  • Namespace(self,*args,**kwds)
  • Pool(self,*args,**kwds)
  • Queue(self,*args,**kwds)
  • RLock(self,*args,**kwds)
  • Semaphore(self,*args,**kwds)
  • Value(self,*args,**kwds)
  • dict(self,*args,**kwds)
  • list(self,*args,**kwds)

使用示例:

同步子进程模块

Lock(互斥锁)

Lock锁的作用是当多个进程需要访问共享资源的时候,避免访问的冲突。加锁保证了多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个修改,即串行的修改,牺牲了速度但保证了数据安全。Lock包含两种状态——锁定和非锁定,以及两个基本的方法。

构造方法: Lock()

实例方法:

  • acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态,尝试获得锁定。
  • release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。

使用示例:

RLock(可重入的互斥锁(同一个进程可以多次获得它,同时不会造成阻塞)

RLock(可重入锁)是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念,处于锁定状态时,RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire(),释放锁时需要调用release()相同次数。可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器,每次成功调用 acquire()/release(),计数器将+1/-1,为0时锁处于未锁定状态。

构造方法:RLock()

实例方法:

  • acquire([timeout]):同Lock
  • release(): 同Lock

Semaphore(信号量)

信号量是一个更高级的锁机制。信号量内部有一个计数器而不像锁对象内部有锁标识,而且只有当占用信号量的线程数超过信号量时线程才阻塞。这允许了多个线程可以同时访问相同的代码区。比如厕所有3个坑,那最多只允许3个人上厕所,后面的人只能等里面有人出来了才能再进去,如果指定信号量为3,那么来一个人获得一把锁,计数加1,当计数等于3时,后面的人均需要等待。一旦释放,就有人可以获得一把锁。

构造方法:Semaphore([value])

  • value:设定信号量,默认值为1

实例方法:

  • acquire([timeout]):同Lock
  • release(): 同Lock

使用示例:

Condition(条件变量)

可以把Condition理解为一把高级的锁,它提供了比Lock, RLock更高级的功能,允许我们能够控制复杂的线程同步问题。Condition在内部维护一个锁对象(默认是RLock),可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入。Condition也提供了acquire, release方法,其含义与锁的acquire, release方法一致,其实它只是简单的调用内部锁对象的对应的方法而已。Condition还提供了其他的一些方法。

构造方法:Condition([lock/rlock])

  • 可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法,否则它将自己生成一个RLock实例。

实例方法:

  • acquire([timeout]):首先进行acquire,然后判断一些条件。如果条件不满足则wait
  • release():释放 Lock
  • wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知,并释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。 处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。
  • notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知,收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定(进入锁定池);其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。
  • notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程,这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。

使用示例:

Event(事件)

Event内部包含了一个标志位,初始的时候为false。可以使用set()来将其设置为true;或者使用clear()将其从新设置为false;可以使用is_set()来检查标志位的状态;另一个最重要的函数就是wait(timeout=None),用来阻塞当前线程,直到event的内部标志位被设置为true或者timeout超时。如果内部标志位为true则wait()函数理解返回。

使用示例:

其他内容

multiprocessing.dummy 模块与 multiprocessing 模块的区别: dummy 模块是多线程,而 multiprocessing 是多进程, api 都是通用的。 所有可以很方便将代码在多线程和多进程之间切换。multiprocessing.dummy通常在IO场景可以尝试使用,比如使用如下方式引入线程池。

multiprocessing.dummy与早期的threading,不同的点好像是在多多核CPU下,只绑定了一个核心(具体未考证)。

参考文档:

Python并发之concurrent.futures

Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码。从Python3.2开始,标准库为我们提供了concurrent.futures模块,它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类,实现了对threading和multiprocessing的更高级的抽象,对编写线程池/进程池提供了直接的支持。 concurrent.futures基础模块是executor和future。

Executor

Executor是一个抽象类,它不能被直接使用。它为具体的异步执行定义了一些基本的方法。 ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor,分别被用来创建线程池和进程池的代码。

ThreadPoolExecutor对象

ThreadPoolExecutor类是Executor子类,使用线程池执行异步调用。

使用max_workers数目的线程池执行异步调用。

ProcessPoolExecutor对象

ThreadPoolExecutor类是Executor子类,使用进程池执行异步调用.

使用max_workers数目的进程池执行异步调用,如果max_workers为None则使用机器的处理器数目(如4核机器max_worker配置为None时,则使用4个进程进行异步并发)。

submit()方法

Executor中定义了submit()方法,这个方法的作用是提交一个可执行的回调task,并返回一个future实例。future对象代表的就是给定的调用。

Executor.submit(fn, *args, **kwargs)

  • fn:需要异步执行的函数
  • *args, **kwargs:fn参数

使用示例:

map()方法

除了submit,Exectuor还为我们提供了map方法,这个方法返回一个map(func, *iterables)迭代器,迭代器中的回调执行返回的结果有序的。

Executor.map(func, *iterables, timeout=None)

  • func:需要异步执行的函数
  • *iterables:可迭代对象,如列表等。每一次func执行,都会从iterables中取参数。
  • timeout:设置每次异步操作的超时时间,timeout的值可以是int或float,如果操作超时,会返回raisesTimeoutError;如果不指定timeout参数,则不设置超时间。

使用示例:

shutdown()方法

释放系统资源,在Executor.submit()或 Executor.map()等异步操作后调用。使用with语句可以避免显式调用此方法。

Executor.shutdown(wait=True)

Future

Future可以理解为一个在未来完成的操作,这是异步编程的基础。通常情况下,我们执行io操作,访问url时(如下)在等待结果返回之前会产生阻塞,cpu不能做其他事情,而Future的引入帮助我们在等待的这段时间可以完成其他的操作。

Future类封装了可调用的异步执行。Future 实例通过 Executor.submit()方法创建。

  • cancel():试图取消调用。如果调用当前正在执行,并且不能被取消,那么该方法将返回False,否则调用将被取消,方法将返回True。
  • cancelled():如果成功取消调用,返回True。
  • running():如果调用当前正在执行并且不能被取消,返回True。
  • done():如果调用成功地取消或结束了,返回True。
  • result(timeout=None):返回调用返回的值。如果调用还没有完成,那么这个方法将等待超时秒。如果调用在超时秒内没有完成,那么就会有一个Futures.TimeoutError将报出。timeout可以是一个整形或者浮点型数值,如果timeout不指定或者为None,等待时间无限。如果futures在完成之前被取消了,那么 CancelledError 将会报出。
  • exception(timeout=None):返回调用抛出的异常,如果调用还未完成,该方法会等待timeout指定的时长,如果该时长后调用还未完成,就会报出超时错误futures.TimeoutError。timeout可以是一个整形或者浮点型数值,如果timeout不指定或者为None,等待时间无限。如果futures在完成之前被取消了,那么 CancelledError 将会报出。如果调用完成并且无异常报出,返回None.
  • add_done_callback(fn):将可调用fn捆绑到future上,当Future被取消或者结束运行,fn作为future的唯一参数将会被调用。如果future已经运行完成或者取消,fn将会被立即调用。
  • wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)
    • 等待fs提供的 Future 实例(possibly created by different Executor instances) 运行结束。返回一个命名的2元集合,分表代表已完成的和未完成的
    • return_when 表明什么时候函数应该返回。它的值必须是一下值之一:
      • FIRST_COMPLETED :函数在任何future结束或者取消的时候返回。
      • FIRST_EXCEPTION :函数在任何future因为异常结束的时候返回,如果没有future报错,效果等于
      • ALL_COMPLETED :函数在所有future结束后才会返回。
  • as_completed(fs, timeout=None): 参数是一个 Future 实例列表,返回值是一个迭代器,在运行结束后产出 Future实例 。

使用示例:

参考链接:

下期预告:协程,尽请期待。

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