Python多线程实践：死锁问题案例

原创 àì夳堔傛蜴生んèń 2024-12-20 22:48 3阅读 0赞

在Python的多线程编程中，死锁是一个常见的并发问题。简单来说，死锁发生时，两个或更多的线程因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，此时若无外力介入，它们都无法继续执行。

下面，我们通过一个简单的Python代码示例来理解死锁问题：

```python
# 线程1
class Thread1:
    def __init__(self):
        self.lock1 = threading.Lock()
        self.lock2 = threading.Lock()

def run(self):
        print("Thread 1 acquiring lock1...")
        with self.lock1:
            print("Thread 1 acquired lock1...")
            # 线程1尝试获取锁2
            print("Thread 1 acquiring lock2...")
            with self.lock2:
                print("Thread 1 acquired both locks...")

# 线程2
class Thread2:
    def __init__(self):
        self.lock1 = threading.Lock()
        self.lock2 = threading.Lock()

def run(self):
        print("Thread 2 acquiring lock1...")
        with self.lock1:
            print("Thread 2 acquired lock1...")
            # 线程2尝试获取锁2
            print("Thread 2 acquiring lock2...")
            with self.lock2:
                print("Thread 2 acquired both locks...")

# 创建线程并启动它们
thread1 = Thread1()
thread2 = Thread2()

print("Starting threads...")
thread1.start()
thread2.start()

print("\nWaiting for threads to finish...")
thread1.join()
thread2.join()

print("\nThread execution complete.")
```

在这个例子中，`Thread1`和`Thread2`都试图获取两个锁（`lock1`和`lock2`）。这就形成了一个典型的死锁场景。

要避免这种问题，可以采用以下策略：

1. **资源有序分配**：确保线程请求资源的顺序与其获得资源的顺序一致。

2. **超时机制**：为线程获取资源设置时间限制，防止无限等待导致的死锁。

3. **多级锁定**：如果需要避免嵌套锁的情况，可以考虑使用银行家算法来管理锁的获取和释放。