Python 多线程

线程和进程

计算机,用于计算的机器。计算机的核心是CPU,在现在多核心的电脑很常见了。为了充分利用cpu核心做计算任务,程序实现了多线程模型。通过多线程实现多任务的并行执行。

现在的操作系统多是多任务操作系统。每个应用程序都有一个自己的进程。操作系统会为这些进程分配一些执行资源,例如内存空间等。在进程中,又可以创建一些线程,他们共享这些内存空间,并由操作系统调用,以便并行计算。

线程状态

创建线程之后,线程并不是始终保持一个状态。其状态大概如下:

  • New 创建。
  • Runnable 就绪。等待调度
  • Running 运行。
  • Blocked 阻塞。阻塞可能在 Wait Locked Sleeping
  • Dead 消亡

这些状态之间是可以相互转换的,一图胜千颜色:

threading_state

threading_state

(图片引用 内心求法博客)

线程中执行到阻塞,可能有3种情况:

  • 同步:线程中获取同步锁,但是资源已经被其他线程锁定时,进入Locked状态,直到该资源可获取(获取的顺序由Lock队列控制)
  • 睡眠:线程运行sleep()或join()方法后,线程进入Sleeping状态。区别在于sleep等待固定的时间,而join是等待子线程执行完。当然join也可以指定一个“超时时间”。从语义上来说,如果两个线程a,b, 在a中调用b.join(),相当于合并(join)成一个线程。最常见的情况是在主线程中join所有的子线程。
  • 等待:线程中执行wait()方法后,线程进入Waiting状态,等待其他线程的通知(notify)。

线程类型

线程有着不同的状态,也有不同的类型。大致可分为:

  • 主线程
  • 子线程
  • 守护线程(后台线程)
  • 前台线程

Python线程与GIL

相比进程,线程更加轻量,可以实现并发。可是在python的世界里,对于线程,就不得不说一句GIL(全局解释器锁)。GIL的存在让python的多线程多少有点鸡肋了。Cpython的线程是操作系统原生的线程在解释器解释执行任何Python代码时,都需要先获得这把锁才行,在遇到 I/O 操作时会释放这把锁。因为python的进程做为一个整体,解释器进程内只有一个线程在执行,其它的线程都处于等待状态等着GIL的释放。

关于GIL可以有更多的趣事,一时半会都说不完。总之python想用多线程并发,效果可能还不如单线程(线程切换耗时间)。想要利用多核,可以考虑使用多进程。

线程的创建

虽然python线程比较鸡肋,可是也并发一无是处。多了解还是有理由对并发模型的理解。

Python提供两个模块进行多线程的操作,分别是threadthreading,前者是比较低级的模块,用于更底层的操作,一般应有级别的开发不常用。后者则封装了更多高级的接口,类似java的多线程风格,提供run方法和start调用。

输入如下:(不同的环境不一样)

每个线程都依次打印 0 – 3 三个数字,可是从输出的结果观察,线程并不是顺序的执行,而是三个线程之间相互交替执行。此外,我们的主线程执行结束,将会打印 End Main threading。从输出结果可以知道,主线程结束后,新建的线程还在运行。

线程合并(join方法)

上述的例子中,主线程结束了,子线程还在运行。如果需要主线程等待子线程执行完毕再退出,可是使用线程的join方法。join方法官网文档大概是

join(timeout)方法将会等待直到线程结束。这将阻塞正在调用的线程,直到被调用join()方法的线程结束。

主线程或者某个函数如果创建了子线程,只要调用了子线程的join方法,那么主线程就会被子线程所阻塞,直到子线程执行完毕再轮到主线程执行。其结果就是所有子线程执行完毕,才打印 End Main threading。只需要修改上面的main函数

输入如下:

所有子线程结束了才会执行也行print "End Main threading"。有人会这么想,如果在 t.start()之后join会怎么样?结果也能阻塞主线程,但是每个线程都是依次执行,变得有顺序了。其实join很好理解,就字面上的意思就是子线程 “加入”(join)主线程嘛。在CPU执行时间片段上“等于”主线程的一部分。在start之后join,也就是每个子线程由被后来新建的子线程给阻塞了,因此线程之间变得有顺序了。

借用moxie的总结:

1 join方法的作用是阻塞主进程(挡住,无法执行join以后的语句),专注执行多线程。

2 多线程多join的情况下,依次执行各线程的join方法,前头一个结束了才能执行后面一个。

3 无参数,则等待到该线程结束,才开始执行下一个线程的join。

4 设置参数后,则等待该线程这么长时间就不管它了(而该线程并没有结束)。不管的意思就是可以执行后面的主进程了

线程同步与互斥锁

线程之所以比进程轻量,其中一个原因就是他们共享内存。也就是各个线程可以平等的访问内存的数据,如果在短时间“同时并行”读取修改内存的数据,很可能造成数据不同步。例如下面的例子:

输出结果如下,十个线程,每个线程增加100,运算结果应该是1000:

为了避免线程不同步造成是数据不同步,可以对资源进行加锁。也就是访问资源的线程需要获得锁,才能访问。threading模块正好提供了一个Lock功能,修改代码如下:

死锁

有锁就可以方便处理线程同步问题,可是多线程的复杂度和难以调试的根源也来自于线程的锁。利用不当,甚至会带来更多问题。比如死锁就是需要避免的问题。

线程需要执行两个任务,两个任务都需要获取锁,然而两个任务先得到锁后,就需要等另外锁释放。

可重入锁

为了支持在同一线程中多次请求同一资源,python提供了可重入锁(RLock)。RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量,counter记录了acquire的次数,从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源。

条件变量

实用锁可以达到线程同步,前面的互斥锁就是这种机制。更复杂的环境,需要针对锁进行一些条件判断。Python提供了Condition对象。它除了具有acquire和release方法之外,还提供了wait和notify方法。线程首先acquire一个条件变量锁。如果条件不足,则该线程wait,如果满足就执行线程,甚至可以notify其他线程。其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。

条件变量可以看成不同的线程先后acquire获得锁,如果不满足条件,可以理解为被扔到一个(Lock或RLock)的waiting池。直达其他线程notify之后再重新判断条件。该模式常用于生成消费者模式:

上述就是一个简单的生产者消费模型,先看生产者,生产者条件变量锁之后就检查条件,如果不符合条件则wait,wait的时候会释放锁。如果条件符合,则往队列添加元素,然后会notify其他线程。注意生产者调用了condition的notify()方法后,消费者被唤醒,但唤醒不意味着它可以开始运行,notify()并不释放lock,调用notify()后,lock依然被生产者所持有。生产者通过con.release()显式释放lock。消费者再次开始运行,获得条件锁然后判断条件执行。

队列

生产消费者模型主要是对队列进程操作,贴心的Python为我们实现了一个队列结构,队列内部实现了锁的相关设置。可以用队列重写生产消费者模型。

queue内部实现了相关的锁,如果queue的为空,则get元素的时候会被阻塞,知道队列里面被其他线程写入数据。同理,当写入数据的时候,如果元素个数大于队列的长度,也会被阻塞。也就是在 put 或 get的时候都会获得Lock。

线程通信

线程可以读取共享的内存,通过内存做一些数据处理。这就是线程通信的一种,python还提供了更加高级的线程通信接口。Event对象可以用来进行线程通信,调用event对象的wait方法,线程则会阻塞等待,直到别的线程set之后,才会被唤醒。

上面的例子创建了3个线程,调用线程之后,线程将会被阻塞,sleep 3秒后,才会被唤醒执行,大概输出如下:

后台线程

默认情况下,主线程退出之后,即使子线程没有join。那么主线程结束后,子线程也依然会继续执行。如果希望主线程退出后,其子线程也退出而不再执行,则需要设置子线程为后台线程。python提供了seDeamon方法:

输出结果如下:

每个线程都应该等待sleep几秒,可是主线程很快就执行完了,子线程因为设置了后台线程,所以也跟着主线程退出了。

关于Python多线程的介绍暂且就这些,多线程用于并发任务。对于并发模型,Python还有比线程更好的方法。同样设计任务的时候,也需要考虑是计算密集型还是IO密集型。针对不同的场景,设计不同的程式系统。

文中的代码 learn-threading

参考资料:

1 http://www.cnblogs.com/holbrook/tag/%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E7%A8%8B/
2 http://zhuoqiang.me/python-thread-gil-and-ctypes.html

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