Python 线程间的同步机制1:Lock锁和Semaphore信号量

1.信号量：Semaphore

信号量的本质是一个计数器，某个线程调用信号量的.acquire()方法时，如果当前计数器>0，则计数器-1，某个线程调用.release()方法时，计数器+1。

acquire(blocking = True，timeout=None)

如果当前计数器不为0，acquire()返回True，如果计数器值为0，acquire()会被阻塞。设置blocking 为False,代表不阻塞直接返回False，设置timeout可以指定最大阻塞时间（为了方便阐述，不讨论blocking和timeout参数）。

release()

调用release使计数器+1。BoundedSemphore对象实例化时可指定MAX值，如果计数器值达到MAX，则后续的所有release都被阻塞。

我们可以给想要限制执行的代码块前面加入.acquire()代码，这样就可以限制最多有多少个线程可以执行该代码块，你想要执行，你就得先acquire，什么？计数器为0了？等着吧，等某个线程release之后，计数器不为0，你就可以进去了。

2.最常用的互斥锁：Lock

当一个线程调用Lock锁对象的.acquire方法，如果锁是unlocked状态，该线程会lock锁，如果锁已经是locked状态，则.acquire()会被阻塞。
当一个线程调用锁对象的release方法，如果锁已经是unlocked状态，会报错。如果锁是locked状态，会打开锁。

我们通常会在进入可能发生竞态的临界区前执行锁的acquire方法，在执行完临界区的代码后执行锁的release方法。这样就保证了同时最多只有一个线程执行临界区的代码。

我最开始是通过廖雪峰的python教程入门的，很感谢廖老师的无私奉献，廖老师讲到线程的锁时是这么说的：

如果我们要确保balance计算正确，就要给change_it()上一把锁，当某个线程开始执行change_it()时，我们说，该线程因为获得了锁，因此其他线程不能同时执行change_it()，只能等待，直到锁被释放后，获得该锁以后才能改。由于锁只有一个，无论多少线程，同一时刻最多只有一个线程持有该锁，所以，不会造成修改的冲突。

应该是方便初学者理解，廖老师使用了“持有该锁”这样的描述，但实际上这样的描述是有问题的。我们这里所说的Lock并不会被某个线程持有，如果说锁被某个线程持有，那么理应只有调用acquire()拿到了锁的那个线程才能释放锁，但实际上，任何线程都可以调用release把锁释放，并不限于那个acquire了锁的线程。

这里的锁对于所有线程是一视同仁的，当某个线程成功acquire()仅仅是把锁从unlocked状态变为locked状态而已。如果不进入临界区的话，其它线程的执行并不受任何影响，但你如果要进入临界区，那你得先执行一个lock.acquire()，如果锁是locked状态，那么不好意思，你被阻塞了。

我们强调过：任何线程都可以调用release把锁释放。当一个线程执行完acquire进入临界区后，锁变为locked态，按理说直到它退出临界区调用release之前，别的线程都无法执行acquire，也就无法进入临界区。此时如果另一个线程有个刁民，它非要调用一个release把锁打开，会有什么后果？某一个本应被阻塞的acquire()就被放行了，临界区里出现了第二个线程，可能会出现竞态。

最后：
1.使用锁的时候要记得release。可以把release放在try...finally 的finally block中，这样保证无论如何都会release。也可以使用with语句，锁对象实现了上下文管理器协议，使用with语句时Lock对象会在其__enter__中调用acquire并且在__exit__中调用release。
如果由于某些异常导致release方法没有调用，其他线程中被acquire阻塞的倒霉蛋就只能永远等下去（死锁）。

2.个人认为Lock和MAX值为1的BoundedSemphore信号量很相似。锁为locked态对应BoundedSemphore计数器为0，此时所有acquire()都被阻塞。任何线程都可以执行release使锁进入unlocked态（计数器+1）；
锁为unlocked态对应BoundedSemphore计数器为1，此时调用release会报错。而此时如果调用acquire不会阻塞，但会立刻改变锁的状态为locked态（计数器归零）。