理解 Python 中的线程

我们将会看到一些在Python中使用线程的实例和如何避免线程之间的竞争。你应当将下边的例子运行多次,以便可以注意到线程是不可预测的和线程每次运行出的不同结果。声明:从这里开始忘掉你听到过的关于GIL的东西,因为GIL不会影响到我想要展示的东西。

示例1

我们将要请求五个不同的url:

单线程

输出是:

解释:

  • url顺序的被请求
  • 除非cpu从一个url获得了回应,否则不会去请求下一个url
  • 网络请求会花费较长的时间,所以cpu在等待网络请求的返回时间内一直处于闲置状态。
多线程

输出:

解释:

  • 意识到了程序在执行时间上的提升
  • 我们写了一个多线程程序来减少cpu的等待时间,当我们在等待一个线程内的网络请求返回时,这时cpu可以切换到其他线程去进行其他线程内的网络请求。
  • 我们期望一个线程处理一个url,所以实例化线程类的时候我们传了一个url。
  • 线程运行意味着执行类里的run()方法。
  • 无论如何我们想每个线程必须执行run()
  • 为每个url创建一个线程并且调用start()方法,这告诉了cpu可以执行线程中的run()方法了。
  • 我们希望所有的线程执行完毕的时候再计算花费的时间,所以调用了join()方法。
  • join()可以通知主线程等待这个线程结束后,才可以执行下一条指令。
  • 每个线程我们都调用了join()方法,所以我们是在所有线程执行完毕后计算的运行时间。

关于线程:

  • cpu可能不会在调用start()后马上执行run()方法。
  • 你不能确定run()在不同线程建间的执行顺序。
  • 对于单独的一个线程,可以保证run()方法里的语句是按照顺序执行的。
  • 这就是因为线程内的url会首先被请求,然后打印出返回的结果。

实例2

我们将会用一个程序演示一下多线程间的资源竞争,并修复这个问题。

多次运行这个程序,你会看到多种不同的结果。

解释:

  • 有一个全局变量,所有的线程都想修改它。
  • 所有的线程应该在这个全局变量上加 1 。
  • 有50个线程,最后这个数值应该变成50,但是它却没有。

为什么没有达到50?

  • some_var15的时候,线程t1读取了some_var,这个时刻cpu将控制权给了另一个线程t2
  • t2线程读到的some_var也是15
  • t1t2都把some_var加到16
  • 当时我们期望的是t1 t2两个线程使some_var + 2变成17
  • 在这里就有了资源竞争。
  • 相同的情况也可能发生在其它的线程间,所以出现了最后的结果小于50的情况。

解决资源竞争

再次运行这个程序,达到了我们预期的结果。

解释:

  • Lock 用来防止竞争条件
  • 如果在执行一些操作之前,线程t1获得了锁。其他的线程在t1释放Lock之前,不会执行相同的操作
  • 我们想要确定的是一旦线程t1已经读取了some_var,直到t1完成了修改some_var,其他的线程才可以读取some_var
  • 这样读取和修改some_var成了逻辑上的原子操作。

实例3

让我们用一个例子来证明一个线程不能影响其他线程内的变量(非全局变量)。

time.sleep()可以使一个线程挂起,强制线程切换发生。

运行几次后发现并没有打印出争取的结果。当一个线程正在打印的时候,cpu切换到了另一个线程,所以产生了不正确的结果。我们需要确保print self.entries是个逻辑上的原子操作,以防打印时被其他线程打断。

我们使用了Lock(),来看下边的例子。

这次我们看到了正确的结果。证明了一个线程不可以修改其他线程内部的变量(非全局变量)。

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