@(网络编程)

1.同步的概念

同步就是协同步调，按照预定的先后次序进行运行，如你说完我在说
同步在子面上容易理解为一起工作
其实不是，同指的应该是协同，协助，互相合作
如进程，线程同步，可以理解为进程或者线程A,B一块配合
A运行到某一个的阶段依靠B的某一个结果
所以A停下来，让B运行
B执行得到的结果给A，让A在继续操作

2.解决线程同时修改全局变量的方式

使用线程同步思路

线程a调取全局变量的时候，给变量加一把锁
当a执行完然后再释放锁
在上锁的过程中不允许其他的线程访问，就保证了数据的正确性

3.互斥锁

当多个线程同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制

最简单的同步机制就是互斥锁
互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定
互斥锁保证了多线程情况下数据的正确性

代码实现

import threading

g_num = 0

def test1(num):
    global g_num
    #上锁，如果之前没有被上锁，那么此时上锁成功
    #如果上锁之前 已经被上锁了，那么此时会被堵塞到这里，直到 这个锁被解开为止
    mutex.acquire()
    for i in range(num):
     g_num += 1
    #解锁
    mutex.release()
    print("in test1 gnum = %d" % g_num)

def test2(num):
    global g_num
    mutex.acquire()
    for i in range(num):
        g_num += 1
    mutex.release()

    print("in test2 gnum = %d" % g_num)

#创建一个互斥锁，默认是没有上锁的
mutex = threading.Lock()

def main():

    t1 = threading.Thread(target=test1,args=(100000000,))
    t2 = threading.Thread(target=test2,))

    t1.start()
    t2.start()

if __name__ == '__main__':
    main()

注意

• 这里在for循环的外面给进程加了锁，循环完毕再给解锁，输出结果是先输出1亿，在输出2亿，毋庸置疑结果正确
• 把加锁和解锁放在for循环里面，会出现第一个结果和第二个结果几乎同时出现，但是最后的结果是正确的，原因是在执行test1循环的时候计算完然后被test2抢去了，大事计算过程没有被打断，所以结果没有被影响