Python多線程編程（五）：死鎖的形成
更新時間：2015年04月05日 11:36:23 投稿：junjie
這篇文章主要介紹了Python多線程編程（五）：死鎖的形成,本文講解了死鎖的概念、死鎖示例、避免死鎖的方法等內(nèi)容,需要的朋友可以參考下
前一篇文章Python：使用threading模塊實現(xiàn)多線程編程四[使用Lock互斥鎖]我們已經(jīng)開始涉及到如何使用互斥鎖來保護我們的公共資源了，現(xiàn)在考慮下面的情況–
如果有多個公共資源，在線程間共享多個資源的時候，如果兩個線程分別占有一部分資源并且同時等待對方的資源，這會引起什么問題？
死鎖概念
所謂死鎖： 是指兩個或兩個以上的進程在執(zhí)行過程中，因爭奪資源而造成的一種互相等待的現(xiàn)象，若無外力作用，它們都將無法推進下去。此時稱系統(tǒng)處于死鎖狀態(tài)或系統(tǒng)產(chǎn)生了死鎖，這些永遠在互相等待的進程稱為死鎖進程。 由于資源占用是互斥的，當(dāng)某個進程提出申請資源后，使得有關(guān)進程在無外力協(xié)助下，永遠分配不到必需的資源而無法繼續(xù)運行，這就產(chǎn)生了一種特殊現(xiàn)象死鎖。
復(fù)制代碼 代碼如下:
'''
Created on 2012-9-8
@author: walfred
@module: thread.TreadTest5
'''
import threading
counterA = 0
counterB = 0
mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self)
def run(self):
self.fun1()
self.fun2()
def fun1(self):
global mutexA, mutexB
if mutexA.acquire():
print "I am %s , get res: %s" %(self.name, "ResA")
if mutexB.acquire():
print "I am %s , get res: %s" %(self.name, "ResB")
mutexB.release()
mutexA.release()
def fun2(self):
global mutexA, mutexB
if mutexB.acquire():
print "I am %s , get res: %s" %(self.name, "ResB")
if mutexA.acquire():
print "I am %s , get res: %s" %(self.name, "ResA")
mutexA.release()
mutexB.release()
if __name__ == "__main__":
for i in range(0, 100):
my_thread = MyThread()
my_thread.start()
代碼中展示了一個線程的兩個功能函數(shù)分別在獲取了一個競爭資源之后再次獲取另外的競爭資源，我們看運行結(jié)果：
復(fù)制代碼 代碼如下:
I am Thread-1 , get res: ResA
I am Thread-1 , get res: ResB
I am Thread-2 , get res: ResAI am Thread-1 , get res: ResB
可以看到，程序已經(jīng)掛起在那兒了，這種現(xiàn)象我們就稱之為”死鎖“。
避免死鎖
避免死鎖主要方法就是：正確有序的分配資源，避免死鎖算法中最有代表性的算法是Dijkstra E.W 于1968年提出的銀行家算法。
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