【15】Python3 - 理解多线程死锁 以及 解决死锁

死锁问题

• 通俗的理解：死锁就是多个线程各自已经占据了一些资源，但是同时又需要其他线程占据的互斥资源，才得以继续执行下去。多方都不愿意放弃已有的资源，但是又得不到想要的其他资源。由此达到了一种僵持的状态，使得程序无法继续执行下去。

解决死锁 - 设置锁的等待时间

• 可以理解为：申请锁的时候，确定等待时间，超过时间，释放自己的资源，让对方先执行完毕。之后再申请。

def func_1():
    print('func_1 starting..............')
	lock_1.acquire(timeout=4) # 设置timeout=4，申请lock_1时，如果空闲，则可以立即申请到lock_1。如果不空闲，则最多等4秒。
    print('func_1 申请了 lock_1.........')
    time.sleep(2)
    print('func_1 等待 lock_2............')

    rst = lock_2.acquire(timeout=2)  # rst表明申请锁是否成功，成功为True
    if rst:
        print('func_1 已经得到了 lock_2')
        lock_2.release()
        print('func_1 释放了 lock_2')
    else:
        print('func_1 注定没有申请到 lock_2')

    lock_1.release()
    print('func_1 释放了 lock_1')

多线程中，生产者消费者问题

    - 一个模型，可以用来搭建消息队列
    - queue是一个用来存放变量的数据结构，特点是先进先出，内部元素排队，可以理解成一个特殊的list
    - 主要是解决数据生成和处理速率不对等的问题。

注：本文是本人根据北京图灵学院的python课程自己整理的笔记哒，转载请注明出处哈~