Linux Python下的多线程同步机制

在 Linux 系统下的 Python 多线程同步机制主要依赖于 threading 模块

1. Lock（锁）：Lock 是最基本的同步机制，用于确保多个线程在访问共享资源时不会发生冲突。当一个线程获得锁后，其他线程必须等待该线程释放锁才能继续执行。可以使用 threading.Lock() 创建一个锁对象。

示例代码：

import threading

lock = threading.Lock()

def worker():
    lock.acquire()
    try:
        # 访问共享资源
        pass
    finally:
        lock.release()

# 创建并启动多个线程
threads = []
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

2. RLock（可重入锁）：RLock 是一个可重入的锁，允许同一个线程多次获取同一个锁。这在递归函数或者需要多次访问共享资源的场景中非常有用。可以使用 threading.RLock() 创建一个可重入锁对象。

3. Semaphore（信号量）：Semaphore 用于控制对一定数量的资源的访问。例如，可以使用 Semaphore 来限制同时运行的线程数量。可以使用 threading.Semaphore() 创建一个信号量对象。

4. Condition（条件变量）：Condition 允许线程等待某个条件成立。当一个线程调用 condition.wait() 时，该线程会释放锁并进入等待状态。当另一个线程调用 condition.notify() 或 condition.notify_all() 时，等待的线程将被唤醒并重新尝试获取锁。可以使用 threading.Condition() 创建一个条件变量对象。

5. Event（事件）：Event 是一种简单的同步机制，允许一个线程通知其他线程某个事件已经发生。其他线程可以使用 event.wait() 方法等待事件发生。可以使用 threading.Event() 创建一个事件对象。

这些同步机制可以组合使用，以满足不同的多线程同步需求。在实际应用中，请根据具体场景选择合适的同步机制。