浅谈 Python3 多线程之间的执行顺序问题

引言

在编写多线程程序时，一个常见的问题是线程之间的执行顺序问题。Python3 中的多线程编程有两个主要的模块：_thread 和 threading。这两个模块都具有控制线程执行顺序的方法。在本文中，我们将讨论这些方法，并通过示例说明它们的使用。本文假设读者已经具有Python3多线程编程的一些基础知识。

介绍线程执行顺序的控制方法

多线程程序的执行顺序通常由操作系统控制，而不是由程序员控制。这意味着程序员无法确定线程的执行时间，也无法确保线程之间的执行顺序。然而，在某些情况下，程序员需要控制线程的执行顺序，以实现某些特定的功能。Python3 的多线程模块提供了以下两种方法来控制线程的执行顺序：

• 互斥锁
• 条件变量

互斥锁

互斥锁是一种同步原语，用于解决多个线程同时访问共享资源时发生的竞争条件。互斥锁允许只有一个线程访问共享资源，其他线程必须等待，直到互斥锁被释放。在Python3中，threading 模块中的 Lock() 方法用于创建互斥锁。使用互斥锁控制线程的执行顺序的基本过程如下：

1. 创建一个互斥锁。
2. 使用互斥锁来保护共享资源。
3. 在需要访问共享资源的代码段中获取互斥锁。
4. 访问共享资源。
5. 在完成对共享资源的访问后，释放互斥锁。

以下是一个使用互斥锁来控制线程执行顺序的简单示例代码：

import threading

class ShareData:
    def __init__(self):
        self.value = 0
        self.lock = threading.Lock()

    def increment_value(self):
        with self.lock:
            self.value += 1
            print(f"incremented value to {self.value}")

def increment_data(data, times):
    for i in range(times):
        data.increment_value()

data = ShareData()

t1 = threading.Thread(target=increment_data, args=(data, 100000))
t2 = threading.Thread(target=increment_data, args=(data, 100000))

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print(f"final value is {data.value}")

在这个例子中，我们创建了一个 ShareData 类来演示共享资源的使用。具体的，我们维护了一个 value 变量，并在其中包括一个 increment_value 方法来增加该值。只有在获得锁以后，才能增加这个值。在 increment_data 方法中，我们使用线程来调用 data.increment_value() 方法100,000次。我们在两个不同的线程中调用了 increment_data 函数，这意味着两个线程将同时竞争 ShareData 对象的 value 属性。为确保只有一个线程可以访问 value，我们使用了 with self.lock: 语句在 increment_value 方法内部获取 lock。

条件变量

条件变量是一种高级同步原语，允许线程在共享变量符合特定条件时等待。条件变量允许程序员在不占用 CPU 时间的情况下，挂起线程，直到特定条件被满足。Python3 中的 threading 模块中的 Condition() 方法用于创建条件变量。控制线程执行顺序的基本过程如下：

1. 创建一个条件变量。
2. 创建一个互斥锁。
3. 在需要等待共享变量符合特定条件时，获取互斥锁并使用条件变量的 wait() 方法。
4. 当条件变量被满足时，线程被唤醒。
5. 在变量满足条件时唤醒等待线程。notify() 可以唤醒正在等待共享资源的另一个线程。
6. 当共享资源的状态发生改变时，使用条件变量的 notifyAll() 方法将所有等待的线程唤醒。

以下示例代码演示如何使用条件变量来控制线程的执行顺序：

import threading

class ShareData:
    def __init__(self):
        self.value = 0
        self.cond = threading.Condition()

    def increment_value(self):
        with self.cond:
            self.value += 1
            print(f"incremented value to {self.value}")
            self.cond.notify()

    def wait_for_value(self, expected_value):
        with self.cond:
            while self.value < expected_value:
                self.cond.wait()

data = ShareData()

t1 = threading.Thread(target=data.wait_for_value, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=data.increment_value)
t3 = threading.Thread(target=data.increment_value)
t4 = threading.Thread(target=data.increment_value)
t5 = threading.Thread(target=data.increment_value)
t6 = threading.Thread(target=data.increment_value)

t1.start()
t2.start()
t3.start()
t4.start()
t5.start()
t6.start()

t1.join()
t2.join()
t3.join()
t4.join()
t5.join()
t6.join()

print(f"final value is {data.value}")

在这个例子中，我们再次创建了一个 ShareData 类来演示共享资源的使用。我们想要在 increment_value 方法中增加 value 变量的值，但在每5个增加之前需要等待先前的增加。例如，如果当前的 value 值为 2，则需要等到 value 的值增加到 7，才能再次增加它。wait_for_value 方法则通过等待 value 变量的值达到指定的值来充当 '条件' 。

在这个例子中，有多个线程同时运行。在 t1 中，ShareData.wait_for_value() 方法等待 value 变量的值达到 5。在 t2-t6 中， increment_value 方法可以增加 value 的值，但在这些方法中，我们使用 self.cond.notify() 来通知 wait_for_value() 方法。当 value 的值为 5 时，wait_for_value() 将停止等待并继续运行。在最后，我们使用 join() 方法等待所有线程完成，然后打印 final value 的值。

结论

本文介绍了使用互斥锁和条件变量来控制 Python3 线程执行顺序的方法，并提供了用于示例的代码。使用这些同步原语可以控制线程的执行顺序来实现特定的功能，例如对共享资源的访问或等待特定条件的满足。掌握这些技术对于编写有效的多线程代码非常重要。