简单来说，死锁是一个资源被多次调用，而多次调用方都未能释放该资源就会造成死锁，这里结合例子说明下两种常见的死锁情况。
1、迭代死锁
该情况是一个线程“迭代”请求同一个资源，直接就会造成死锁：
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import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num = num+1 msg = self.name+' set num to '+str(num) print msg mutex.acquire() mutex.release() mutex.release() num = 0 mutex = threading.Lock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test() |
上例中，在run函数的if判断中第一次请求资源，请求后还未 release ，再次acquire，最终无法释放，造成死锁。这里例子中通过将print下面的两行注释掉就可以正常执行了 ，除此之外也可以通过可重入锁解决，后面会提到。
2、互相调用死锁
上例中的死锁是在同一个def函数内多次调用造成的，另一种情况是两个函数中都会调用相同的资源，互相等待对方结束的情况。如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。
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import threading import time class MyThread(threading.Thread): def do1(self): global resA, resB if mutexA.acquire(): msg = self.name+' got resA' print msg if mutexB.acquire(1): msg = self.name+' got resB' print msg mutexB.release() mutexA.release() def do2(self): global resA, resB if mutexB.acquire(): msg = self.name+' got resB' print msg if mutexA.acquire(1): msg = self.name+' got resA' print msg mutexA.release() mutexB.release() def run(self): self.do1() self.do2() resA = 0 resB = 0 mutexA = threading.Lock() mutexB = threading.Lock() def test(): for i in range(5): t = MyThread() t.start() if __name__ == '__main__': test() |
这个死锁的示例稍微有点复杂。具体可以理下。
二、可重入锁
为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了“可重入锁”：threading.RLock。RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。这里以例1为例，如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 tax Highlighter v2.7.1.1 -->
上例中，在run函数的if判断中第一次请求资源，请求后还未 release ，再次acquire，最终无法释放，造成死锁。这里例子中通过将print下面的两行注释掉就可以正常执行了 ，除此之外也可以通过可重入锁解决，后面会提到。 2、互相调用死锁 上例中的死锁是在同一个def函数内多次调用造成的，另一种情况是两个函数中都会调用相同的资源，互相等待对方结束的情况。如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。
这个死锁的示例稍微有点复杂。具体可以理下。 二、可重入锁 为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了“可重入锁”：threading.RLock。RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。这里以例1为例，如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁：
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