Python:线程为什么搞个setDaemon

前言

使用 Python 都不会错过线程这个知识,但是每次谈到线程,大家都下意识说 GIL 全局锁,

但其实除了这个老生常谈的话题,还有很多有价值的东西可以探索的,譬如:setDaemon()

线程的使用 与 存在的问题

我们会写这样的代码来启动多线程:

import time
import threading

def test():
    while True:
        print threading.currentThread()
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=test)
    t2 = threading.Thread(target=test)
    t1.start()
    t2.start()

输出:

^C

^C^C^C^C^C^C    # ctrl-c 多次都无法中断
 
^C
 

 

...(两个线程竞相打印)

通过 Threading 我们可以很简单的实现并发的需求,但是同时也给我们带来了一个大难题: 怎么退出呢?

在上面的程序运行中,我已经尝试按了多次的 ctrl-c,都无法中断这程序工作的热情!最后是迫不得已用 kill 才结束。

那么怎样才能可以避免这种问题呢?或者说,怎样才能在主线程退出的时候,子线程也自动退出呢?

守护线程

有过相似经验的老司机肯定就知道,setDaemon() 将线程搞成 守护线程 不就得了呗:

import time
import threading

def test():
    while True:
        print threading.currentThread()
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=test)
    t1.setDaemon(True)
    t1.start()

    t2 = threading.Thread(target=test)
    t2.setDaemon(True)
    t2.start()

输出:

python2.7 1.py


(直接退出了)

直接退出?理所当然,因为主线程已经执行完了,确实是已经结束了,正因为设置了守护线程,所以这时候子线程也一并退出了。

突如其来的 daemon

那么问题来了,我们以前学 C 语言的时候,好像不用 Daemon 也可以啊,比如这个:

#include 
#include 
#include 

void *test(void *args)
{
    while (1)
    {
        printf("ThreadID: %d\n", syscall(SYS_gettid));
        sleep(1);
    }
}

int main()
{
    pthread_t t1 ;
    int ret = pthread_create(&t1, NULL, test, NULL);
    if (ret != 0)
    {
        printf("Thread create failed\n");
    }
   
    // 避免直接退出
    sleep(2);
    printf("Main run..\n");
}

输出:

# gcc -lpthread test_pytha.out & ./a
ThreadID: 31233
ThreadID: 31233
Main run.. (毫不犹豫退出了)

既然 Python 也是用 C 写的,为什么 Python 多线程退出需要 setDaemon ???

想要解决这个问题,我们怕不是要从主线程退出的一刻开始讲起,从前....

反藤摸瓜

Python 解析器在结束的时候,会调用 wait_for_thread_shutdown 来做个例行清理:

// python2.7/python/pythonrun.c

static void
wait_for_thread_shutdown(void)
{
#ifdef WITH_THREAD
    PyObject *result;
    PyThreadState *tstate = PyThreadState_GET();
    PyObject *threading = PyMapping_GetItemString(tstate->interp->modules,
                                                  "threading");
    if (threading == NULL) {
        /* threading not imported */
        PyErr_Clear();
        return;
    }
    result = PyObject_CallMethod(threading, "_shutdown", "");
    if (result == NULL)
        PyErr_WriteUnraisable(threading);
    else
        Py_DECREF(result);
    Py_DECREF(threading);
#endif
}

我们看到 #ifdef WITH_THREAD 就大概猜到对于是否多线程,这个函数是运行了不同的逻辑的

很明显,我们上面的脚本,就是命中了这个线程逻辑,所以它会动态 import threading 模块,然后执行 _shutdown 函数。

这个函数的内容,我们可以从 threading 模块看到:

# /usr/lib/python2.7/threading.py

_shutdown = _MainThread()._exitfunc

class _MainThread(Thread):

    def __init__(self):
        Thread.__init__(self, name="MainThread")
        self._Thread__started.set()
        self._set_ident()
        with _active_limbo_lock:
            _active[_get_ident()] = self

    def _set_daemon(self):
        return False

    def _exitfunc(self):
        self._Thread__stop()
        t = _pickSomeNonDaemonThread()
        if t:
            if __debug__:
                self._note("%s: waiting for other threads", self)
        while t:
            t.join()
            t = _pickSomeNonDaemonThread()
        if __debug__:
            self._note("%s: exiting", self)
        self._Thread__delete()

def _pickSomeNonDaemonThread():
    for t in enumerate():
        if not t.daemon and t.is_alive():
            return t
    return None

_shutdown 实际上也就是 _MainThread()._exitfunc 的内容,主要是将 enumerate() 返回的所有结果,全部 join() 回收

enumerate() 是什么?

这个平时我们也会使用,就是当前进程的所有 符合条件 的 Python线程对象:

>>> print threading.enumerate()
[<_MainThread(MainThread, started 140691994822400)>]
# /usr/lib/python2.7/threading.py

def enumerate():
    """Return a list of all Thread objects currently alive.

    The list includes daemonic threads, dummy thread objects created by
    current_thread(), and the main thread. It excludes terminated threads and
    threads that have not yet been started.

    """
    with _active_limbo_lock:
        return _active.values() + _limbo.values()

符合条件??? 符合什么条件?? 不着急,容我娓娓道来:

从起源谈存活条件

在 Python 的线程模型里面,虽然有 GIL 的干涉,但是线程却是实实在在的原生线程

Python 只是多加一层封装: t_bootstrap,然后再在这层封装里面执行真正的处理函数。

threading 模块内,我们也能看到一个相似的:

# /usr/lib/python2.7/threading.py

class Thread(_Verbose):
    def start(self):
        ...省略
        with _active_limbo_lock:
            _limbo[self] = self             # 重点
        try:
            _start_new_thread(self.__bootstrap, ())
        except Exception:
            with _active_limbo_lock:
                del _limbo[self]            # 重点
            raise
        self.__started.wait()
        
    def __bootstrap(self):
        try:
            self.__bootstrap_inner()
        except:
            if self.__daemonic and _sys is None:
                return
            raise
         
    def __bootstrap_inner(self):
        try:
            ...省略
            with _active_limbo_lock:
                _active[self.__ident] = self # 重点
                del _limbo[self]             # 重点
            ...省略
            

在上面的一连串代码中,_limbo_active 的变化都已经标记了重点,我们可以得到下面的定义:

    _limbo : 就是调用了 start,但是还没来得及 _start_new_thread 的对象
    _active: 活生生的线程对象

那么回到上文,当 _MainThread()._exitfunc 执行时,是会检查整个进程是否存在 _limbo + _active 的对象,

只要存在一个,就会调用 join(), 这个也就是堵塞的原因。

setDaemon 用处

无限期堵塞不行,自作聪明帮用户强杀线程也不是办法,那么怎么做才会比较优雅呢?

那就是提供一个途径,让用户来设置随进程退出的标记,那就是 setDaemon

class Thread():
    ...省略
    def setDaemon(self, daemonic):
        self.daemon = daemonic
        
    ...省略
  
# 其实上面也贴了,这里再贴一次
def _pickSomeNonDaemonThread():
    for t in enumerate():
        if not t.daemon and t.is_alive():
            return t
    return None

只要子线程,全部设置 setDaemon(True), 那么主线程一准备退出,全都乖乖地由操作系统销毁回收。

之前一直很好奇,pthread 都没有 daemon 属性,为什么 Python 会有呢?

结果这玩意就是真的是仅作用于 Python 层(手动笑脸)

结语

区区一个 setDaemon 可以引出很多本质内容的探索机会,比如线程的创建过程,管理流程等。

这些都是很有意思的内容,我们应该大胆探索,不局限于使用~

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