内存锁多线程python

内存锁多线程python相关知识

• Python线程锁的实现

  Python 线程锁的实现Lock 的实现锁只有两种状态，锁定或者未锁定Lock = _allocate_lock _allocate_lock = thread.allocate_lockthread.allocate_lock 是用C代码实现的，代码位置 Python/thread_pthread.h假设我们的系统支持 POSIX semaphores首先看下 sem_init 的原型#include <semaphore.h>int sem_init(sem_t *sem, int pshared, unsigned int value);pshared决定了这个信号量是在进程中共享还是在线程中共享。pshared 为 非零值，那么不同进程中都可以共享pshared 为 零值，那么在当前进程的线程中共享。https://svn.python.org/projects/python/trunk/Python/thread_pthread.hPyThread_type_lockPyThrea
• Java多线程中的锁

  一、Java中的锁（一）可重入锁：1. 当一个线程再次获取它自己已经获取的锁时，如果不被阻塞，则说明该锁是可重入锁，也就是只要该线程获取了该锁，那么可以无限次数地进入被该锁锁住的代码里。相反，如果被阻塞了，说明是不可重入锁。   2. synchronized内部锁是可重入锁。可重入锁的原理：在锁内部维护一个线程标示，用来标示该锁目前被哪个线程占用。当一个线程获取了该锁时。计数器的值会变成1，这时其他线程再来获取该锁时会发现锁的所有者不是自己而被阻塞挂起。但是当获取了该锁的线程再次获取锁时发现锁拥有者是自己，就会把计数器值加+1，当释放锁后计数器值-1。当计数器的值为0时，锁里面的线程标示被重置为null，这时被阻塞的线程会被唤醒来竞争获取该锁。（二）死锁死锁：当一个线程永远的持有一把锁，并且其他线程都尝试来获得这把锁时，就会发生死锁。多个线程互相拥有锁，互不释放锁，造成线程死锁。   可以通过cmd命令窗口中输入jconsole命令来检测线程情况，查看死锁。&nbs
• Java多线程编程 — 锁优化

  阅读目录一、尽量不要锁住方法二、缩小同步代码块，只锁数据三、锁中尽量不要再包含锁四、将锁私有化，在内部管理锁五、进行适当的锁分解正文并发环境下进行编程时，需要使用锁机制来同步多线程间的操作，保证共享资源的互斥访问。加锁会带来性能上的损坏，似乎是众所周知的事情。然而，加锁本身不会带来多少的性能消耗，性能主要是在线程的获取锁的过程。如果只有一个线程竞争锁，此时并不存在多线程竞争的情况，那么JVM会进行优化，那么这时加锁带来的性能消耗基本可以忽略。因此，规范加锁的操作，优化锁的使用方法，避免不必要的线程竞争，不仅可以提高程序性能，也能避免不规范加锁可能造成线程死锁问题，提高程序健壮性。下面阐述几种锁优化的思路。一、尽量不要锁住方法在普通成员函数上加锁时，线程获得的是该方法所在对象的对象锁。此时整个对象都会被锁住。这也意味着，如果这个对象提供的多个同步方法是针对不同业务的，那么由于整个对象被锁住，一个业务业务在处理时，其他不相关的业务线程也必须wait。下面的例子展示了这种情况：LockMethod类包含两个同步方
• Python多线程解析

  概述记得前些日子伞哥发过一个微博调侃过Python由于GIL锁的存在，所以现在死活想把自己和机器学习扯上关系。确实，由于这个全局解释锁的存在，任何时刻只有一个核在执行Python代码，这样就导致不能充分利用多核处理器的特性。但是，我们的程序也不总是在计算的，程序有IO密集型和CPU计算密集型。如果我们的程序需要等待用户输入，等待文件读写以及网络收发数据，那计算机就会把这些等待操作放到后台去处理，把CPU留出来用于计算。所以，虽然CPU密集型的程序用Python多线程确实无法提高效率，但是如果是IO密集型的程序，是可以使用多线程提高效率的。接下来，让我们通过例子一步一步了解多线程：利用threading模块使用多线程Python标准库自带了两个多线程模块，分别是threading和thread，其中，thread是低级模块，threading是对thread的封装，一般，我们直接使用threading即可。下面来看一个简单的多线程例子：import threadingdef say_hel

内存锁多线程python相关课程

• 解锁SpringCloud主流组件 解决微服务诸多难题 基于SpringCloud，从零起步到深度讲解包括Gateway，Hystrix，Ribbon，Feign等几大主流组件及其特性，同时引入微服务安全，自动化测试和Docker部署等工作中会遇到的微服务难题，并讲解产生原因和解决方案。

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• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

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• Linux C语言指针与内存 本课程通过图形与程序实验，配合gdb调试工具，将c语言编程中最难理解的内存管理与指针形象的展示在大家面前。由于内存地址的概念偏底层，想真正掌握还需按照课程中教授的方法多做实验以加深映像，相信反复试验几次之后，大家都能够对c语言有更加深刻的理解。

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内存锁多线程python相关教程

• 3. Java 线程的私有内存和主内存 首先看下图，图中展示了Java 的内存模型。工作内存（私有）：由于JVM 运行程序的实体是线程，而每个线程创建时 JVM 都会为其创建一个工作内存（栈空间），用于存储线程私有的数据。线程私有的数据只能供自己使用，其他线程不能够访问到当前线程私有的内存空间，保证了不同的线程在处理自己的数据时，不受其他线程的影响。主内存（共享）：Java 内存模型中规定所有变量都存储在主内存，主内存是共享内存区域，所有线程都可以访问。从上图中可以看到，Java 的并发内存模型与操作系统的 CPU 运行方式极其相似，这就是 Java 的并发编程模型。通过创建多条线程，并发的进行操作，充分利用系统资源，达到高效的并发运算。
• 1. Ruby 中的线程 通俗一点来讲，线程可以让程序同时执行多项操作。比如：读取多个文件、处理多个请求、建立多个API连接。多线程可以更好地利用CPU的核心，CPU的一个核好比一个普通人，一个普通人只能干一件事，多个人可以分开干不同的事或干很多次同样的事。注意事项：在MRI（Matz 的 Ruby 解释器）中，这是运行 Ruby 应用程序的默认方式，只有在运行 I/O 绑定的应用程序时，您才能从线程中受益。由于存在 GIL（Global Interpreter Lock，是由编程语言解释器线程持有的互斥锁，以避免与其他线程共享不是线程安全的代码。），因此存在此限制。对于一般的 Ruby 和 Python 应用，即使在多核处理器上运行，使用 GIL 的解释器始终总是允许一次仅执行一个线程。每个进程都有至少一个线程，您可以按需创建更多线程。
• Java 多线程 本小节我们将学习 Java 多线程，通过本小节的学习，你将了解到什么是线程，如何创建线程，创建线程有哪几种方式，线程的状态、生命周期等内容。掌握多线程的代码编写，并理解线程生命周期等内容是本小节学习的重点。
• 3. 什么是线程死锁 定义：死锁是指两个或两个以上的线程在执行过程中，因争夺资源而造成的互相等待的现象，在无外力作用的情况下，这些线程会一直相互等待而无法继续运行下去。如上图所示死锁状态，线程 A 己经持有了资源 2，它同时还想申请资源 1，可是此时线程 B 已经持有了资源 1 ，线程 A 只能等待。反观线程 B 持有了资源 1 ，它同时还想申请资源 2，但是资源 2 已经被线程 A 持有，线程 B 只能等待。所以线程 A 和线程 B 就因为相互等待对方已经持有的资源，而进入了死锁状态。
• 7. 自旋锁 由于 Java 中的线程是与操作系统中的线程相互对应的，所以当一个线程在获取锁（比如独占锁）失败后，会被切换到内核状态而被挂起。当该线程获取到锁时又需要将其切换到内核状态而唤醒该线程。而从用户状态切换到内核状态的开销是比较大的，在一定程度上会影响并发性能。自旋锁：自旋锁则是当前线程在获取锁时，如果发现锁已经被其他线程占有，它不马上阻塞自己，在不放弃 CPU 使用权的情况下，多次尝试获取（默认次数是 10，可以使用－XX:PreBlockSpinsh 参数设置该值）。很有可能在后面几次尝试中其他线程己经释放了锁。如果尝试指定的次数后仍没有获取到锁则当前线程才会被阻塞挂起。由此看来自旋锁是使用 CPU 时间换取线程阻塞与调度的开销，但是很有可能这些 CPU 时间白白浪费了。
• 6. 独占锁与共享锁 分类：根据锁只能被单个线程持有还是能被多个线程共同持有，锁可以分为独占锁和共享锁。独占锁：保证任何时候都只有一个线程能得到锁，ReentrantLock 就是以独占锁方式实现的。共享锁：则可以同时由多个线程持有，例如 ReadWriteLock 读写锁，它允许一个资源可以被多线程同时进行读操作。独占锁是一种悲观锁，由于每次访问资源都先加上互斥锁，这限制了并发性，因为读操作并不会影响数据的一致性，而独占锁只允许在同一时间由一个线程读取数据，其他线程必须等待当前线程释放锁才能进行读取。共享锁则是一种乐观锁，它放宽了加锁的条件，允许多个线程同时进行读操作。

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