Python 并发编程之死锁

2022 年 8 月 24 日
中国香港
本文字数：2054 字
阅读完需：约 7 分钟

前言

在并发编程中，死锁指的是一种特定的情况，即无法取得进展，程序被锁定在其当前状态。在大多数情况下，这种现象是由于不同的锁对象（用于线程同步）之间缺乏协调，或者处理不当造成的。在这一节中，我们将讨论一个思想实验，通常被称为餐饮哲学家问题，以说明死锁的概念及其原因；从这里开始，你将学习如何在 Python 并发程序中模拟这个问题。

哲学家就餐问题

哲学家就餐（Dining philosophers problem）问题是计算机科学中的一个经典问题，用来演示在并发计算中多线程同步时产生的问题。

在 1971 年，著名的计算机科学家艾兹格·迪科斯彻提出了一个同步问题，即假设有五台计算机都试图访问五份共享的磁带驱动器。稍后，这个问题被托尼·霍尔重新表述为哲学家就餐问题。这个问题可以用来解释死锁和资源耗尽。

假如有 5 个哲学家，围坐在一起，每个人面前有一碗饭和一只筷子。在这里每个哲学家可以看做是一个独立的线程，而每只筷子可以看做是一个锁。

他们每个人都需要两个叉子来吃饭。如果他们同时拿起他们左边的叉子，那么它将一直等待右边的叉子被释放。每个哲学家可以处在静坐、思考、吃饭三种状态中的一个。需要注意的是，每个哲学家吃饭是需要两只筷子的，这样问题就来了：如果每个哲学家都拿起自己左边的筷子，那么他们五个都只能拿着一只筷子坐在那儿，直到饿死。此时他们就进入了死锁状态。

下面是一个简单的使用死锁避免机制解决“哲学家就餐问题”的实现：

import threading
# The philosopher threaddef philosopher(left, right):    while True:        with acquire(left,right):             print(threading.currentThread(), 'eating')
# The chopsticks (represented by locks)NSTICKS = 5chopsticks = [threading.Lock() for n in range(NSTICKS)]
# Create all of the philosophersfor n in range(NSTICKS):    t = threading.Thread(target=philosopher,                         args=(chopsticks[n],chopsticks[(n+1) % NSTICKS]))    t.start()

复制代码

最后，要特别注意到，为了避免死锁，所有的加锁操作必须使用 acquire() 函数。如果代码中的某部分绕过 acquire 函数直接申请锁，那么整个死锁避免机制就不起作用了。

死锁的常见例子

造成线程死锁的常见例子包括：

一个在自己身上等待的线程（例如，试图两次获得同一个互斥锁）
互相等待的线程（例如，A 等待 B，B 等待 A）
未能释放资源的线程（例如，互斥锁、信号量、屏障、条件、事件等）
线程以不同的顺序获取互斥锁（例如，未能执行锁排序）

模拟死锁：线程等待本身

导致死锁的一个常见原因是线程在自己身上等待。

我们并不打算让这种死锁发生，例如，我们不会故意写代码，导致线程自己等待。相反，由于一系列的函数调用和变量的传递，这种情况会意外地发生。

一个线程可能会因为很多原因而在自己身上等待，比如：

等待获得它已经获得的互斥锁
等待自己被通知一个条件
等待一个事件被自己设置
等待一个信号被自己释放

开发一个 task() 函数，直接尝试两次获取同一个 mutex 锁。也就是说，该任务将获取锁，然后再次尝试获取锁。

# task to be executed in a new thread
def task(lock):
    print('Thread acquiring lock...')
    with lock:
        print('Thread acquiring lock again...')
        with lock:
            # will never get here
            pass

复制代码

这将导致死锁，因为线程已经持有该锁，并将永远等待自己释放该锁，以便它能再次获得该锁, task() 试图两次获取同一个锁并触发死锁。

在主线程中，可以创建锁:

# create the mutex locklock = Lock()

复制代码

然后我们将创建并配置一个新的线程，在一个新的线程中执行我们的 task() 函数，然后启动这个线程并等待它终止，而它永远不会终止。

# create and configure the new threadthread = Thread(target=task, args=(lock,))# start the new threadthread.start()# wait for threads to exit...thread.join()

复制代码

完整代码如下：

from threading import Threadfrom threading import Lock
# task to be executed in a new threaddef task(lock):    print('Thread acquiring lock...')    with lock:        print('Thread acquiring lock again...')        with lock:            # will never get here            pass
# create the mutex locklock = Lock()# create and configure the new threadthread = Thread(target=task, args=(lock,))# start the new threadthread.start()# wait for threads to exit...thread.join()