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python 守护进程、同步锁、信号量、事件、进程通信Queue

发布时间:2019-08-09 03:49 来源:未知 编辑:admin

  通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题:进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理。

  加锁可以保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只有一个任务可以进行修改,即串行修改,这样做的话牺牲了速度,保证了数据安全。

  保证数据安全用的,但是将锁起来的那段代码的执行变成了同步\串行,牺牲了效率,保证了安全,

  互斥锁同时只允许一个线程更改数据,而信号量Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。 假设商场里有4个迷你唱吧,所以同时可以进去4个人,如果来了第五个人就要在外面等待,等到有人出来才能再进去玩。 实现: 信号量同步基于内部计数器,每调用一次acquire(),计数器减1;每调用一次release(),计数器加1.当计数器为0时,acquire()调用被阻塞。这是迪科斯彻(Dijkstra)信号量概念P()和V()的Python实现。信号量同步机制适用于访问像服务器这样的有限资源。 信号量与进程池的概念很像,但是要区分开,信号量涉及到加锁的概念

  比如大保健:提前设定好,一个房间只有4个床(计数器现在为4),那么同时只能四个人进来,谁先来的谁先占一个床(acquire,计数器减1),4个床满了之后(计数器为0了),第五个人就要等着,等其中一个人出来(release,计数器加1),他就去占用那个床了。

  python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行,事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。 事件处理的机制:全局定义了一个“Flag”,如果“Flag”值为 False,那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞,如果“Flag”值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞。 clear:将“Flag”设置为False set:将“Flag”设置为True

  在线程世界里,生产者就是生产数据的线程,消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据。同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。

  生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯,而通过阻塞队列来进行通讯,所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理,直接扔给阻塞队列,消费者不找生产者要数据,而是直接从阻塞队列里取,阻塞队列就相当于一个缓冲区,平衡了生产者和消费者的处理能力,并且我可以根据生产速度和消费速度来均衡一下多少个生产者可以为多少个消费者提供足够的服务,就可以开多进程等等,而这些进程都是到阻塞队列或者说是缓冲区中去获取或者添加数据。

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