今天是Python專題的第25篇文章，我們一起來聊聊多線程開發(fā)當(dāng)中死鎖的問題。

死鎖

死鎖的原理非常簡單，用一句話就可以描述完。就是當(dāng)多線程訪問多個(gè)鎖的時(shí)候，不同的鎖被不同的線程持有，它們都在等待其他線程釋放出鎖來，于是便陷入了永久等待。比如A線程持有1號鎖，等待2號鎖，B線程持有2號鎖等待1號鎖，那么它們永遠(yuǎn)也等不到執(zhí)行的那天，這種情況就叫做死鎖。

關(guān)于死鎖有一個(gè)著名的問題叫做哲學(xué)家就餐問題，有5個(gè)哲學(xué)家圍坐在一起，他們每個(gè)人需要拿到兩個(gè)叉子才可以吃飯。如果他們同時(shí)拿起自己左手邊的叉子，那么就會永遠(yuǎn)等待右手邊的叉子釋放出來。這樣就陷入了永久等待，于是這些哲學(xué)家都會餓死。

這是一個(gè)很形象的模型，因?yàn)樵谟?jì)算機(jī)并發(fā)場景當(dāng)中，一些資源的數(shù)量往往是有限的。很有可能出現(xiàn)多個(gè)線程搶占的情況，如果處理不好就會發(fā)生大家都獲取了一個(gè)資源，然后在等待另外的資源的情況。

對于死鎖的問題有多種解決方法，這里我們介紹比較簡單的一種，就是對這些鎖進(jìn)行編號。我們規(guī)定當(dāng)一個(gè)線程需要同時(shí)持有多個(gè)鎖的時(shí)候，必須要按照序號升序的順序?qū)@些鎖進(jìn)行訪問。通過上下文管理器我們可以很容易實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

上下文管理器

首先我們來簡單介紹一下上下文管理器，上下文管理器我們其實(shí)經(jīng)常使用，比如我們經(jīng)常使用的with語句就是一個(gè)上下文管理器的經(jīng)典使用。當(dāng)我們通過with語句打開文件的時(shí)候，它會自動替我們處理好文件讀取之后的關(guān)閉以及拋出異常的處理，可以節(jié)約我們大量的代碼。

同樣我們也可以自己定義一個(gè)上下文處理器，其實(shí)很簡單，我們只需要實(shí)現(xiàn)__enter__和__exit__這兩個(gè)函數(shù)即可。__enter__函數(shù)用來實(shí)現(xiàn)進(jìn)入資源之前的操作和處理，那么顯然__exit__函數(shù)對應(yīng)的就是使用資源結(jié)束之后或者是出現(xiàn)異常的處理邏輯。有了這兩個(gè)函數(shù)之后，我們就有了自己的上下文處理類了。

我們來看一個(gè)樣例：

class Sample:    def __enter__(self):        print('enter resources')        return self        def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):        print('exit')        # print(exc_type)        # print(exc_val)        # print(exc_tb)    def doSomething(self):        a = 1/1        return adef getSample():    return Sample()if __name__ == '__main__':    with getSample() as sample:        print('do something')        sample.doSomething()復(fù)制代碼

當(dāng)我們運(yùn)行這段代碼的時(shí)候，屏幕上打印的結(jié)果和我們的預(yù)期是一致的。

我們觀察一下__exit__函數(shù)，會發(fā)現(xiàn)它的參數(shù)有4個(gè)，后面的三個(gè)參數(shù)對應(yīng)的是拋出異常的情況。type對應(yīng)異常的類型，val對應(yīng)異常時(shí)的輸出值，trace對應(yīng)異常拋出時(shí)的運(yùn)行堆棧。這些信息都是我們排查異常的時(shí)候經(jīng)常需要用到的信息，通過這三個(gè)字段，我們可以根據(jù)我們的需要對可能出現(xiàn)的異常進(jìn)行自定義的處理。

實(shí)現(xiàn)上下文管理器并不一定要通過類實(shí)現(xiàn)，Python當(dāng)中也提供了上下文管理的注解，通過使用注解我們可以很方便地實(shí)現(xiàn)上下文管理。我們同樣也來看一個(gè)例子：

import timefrom contextlib import contextmanager@contextmanagerdef timethis(label):    start = time.time()    try:        yield    finally:        end = time.time()        print('{}: {}'.format(label, end - start))                with timethis('timer'):    pass復(fù)制代碼

在這個(gè)方法當(dāng)中yield之前的部分相當(dāng)于__enter__函數(shù)，yield之后的部分相當(dāng)于__exit__。如果出現(xiàn)異常會在try語句當(dāng)中拋出，那么我們編寫except對異常進(jìn)行處理即可。

避免死鎖

了解了上下文管理器之后，我們要做的就是在lock的外面包裝一層，使得我們在獲取和釋放鎖的時(shí)候可以根據(jù)我們的需要，對鎖進(jìn)行排序，按照升序的順序進(jìn)行持有。

這段代碼源于Python的著名進(jìn)階書籍《Python cookbook》，非常經(jīng)典：

from contextlib import contextmanager# 用來存儲local的數(shù)據(jù)_local = threading.local()@contextmanagerdef acquire(*locks): # 對鎖按照id進(jìn)行排序    locks = sorted(locks, key=lambda x: id(x))    # 如果已經(jīng)持有鎖當(dāng)中的序號有比當(dāng)前更大的，說明策略失敗    acquired = getattr(_local,'acquired',[])    if acquired and max(id(lock) for lock in acquired) >= id(locks[0]):        raise RuntimeError('Lock Order Violation')    # 獲取所有鎖    acquired.extend(locks)    _local.acquired = acquired    try:        for lock in locks:            lock.acquire()        yield    finally:        # 倒敘釋放        for lock in reversed(locks):            lock.release()        del acquired[-len(locks):]復(fù)制代碼

這段代碼寫得非常漂亮，可讀性很高，邏輯我們都應(yīng)該能看懂，但是有一個(gè)小問題是這里用到了threading.local這個(gè)組件。

它是一個(gè)多線程場景當(dāng)中的共享變量，雖然說是共享的，但是對于每個(gè)線程來說讀取到的值都是獨(dú)立的。聽起來有些難以理解，其實(shí)我們可以將它理解成一個(gè)dict，dict的key是每一個(gè)線程的id，value是一個(gè)存儲數(shù)據(jù)的dict。每個(gè)線程在訪問local變量的時(shí)候，都相當(dāng)于先通過線程id獲取了一個(gè)獨(dú)立的dict，再對這個(gè)dict進(jìn)行的操作。

看起來我們在使用的時(shí)候直接使用了_local，這是因?yàn)橥ㄟ^線程id先進(jìn)行查詢的步驟在其中封裝了。不明就里的話可能會覺得有些難以理解。

我們再來看下這個(gè)acquire的使用：

x_lock = threading.Lock()y_lock = threading.Lock()def thread_1():    while True:        with acquire(x_lock, y_lock):            print('Thread-1')def thread_2():    while True:        with acquire(y_lock, x_lock):            print('Thread-2')t1 = threading.Thread(target=thread_1)t1.start()t2 = threading.Thread(target=thread_2)t2.start()復(fù)制代碼

運(yùn)行一下會發(fā)現(xiàn)沒有出現(xiàn)死鎖的情況，但如果我們把代碼稍加調(diào)整，寫成這樣，那么就會觸發(fā)異常了。

def thread_1():    while True:        with acquire(x_lock):            with acquire(y_lock):             print('Thread-1')def thread_2():    while True:        with acquire(y_lock):            with acquire(x_lock):             print('Thread-1')復(fù)制代碼

因?yàn)槲覀儼焰i寫成了層次結(jié)構(gòu)，這樣就沒辦法進(jìn)行排序保證持有的有序性了，那么就會觸發(fā)我們代碼當(dāng)中定義的異常。

最后我們再來看下哲學(xué)家就餐問題，通過我們自己實(shí)現(xiàn)的acquire函數(shù)我們可以非常方便地解決他們死鎖吃不了飯的問題。

import threadingdef philosopher(left, right):    while True:        with acquire(left,right):             print(threading.currentThread(), 'eating')# 叉子的數(shù)量NSTICKS = 5chopsticks = [threading.Lock() for n in range(NSTICKS)]for n in range(NSTICKS):    t = threading.Thread(target=philosopher,                         args=(chopsticks[n],chopsticks[(n+1) % NSTICKS]))    t.start()復(fù)制代碼

總結(jié)

關(guān)于死鎖的問題，對鎖進(jìn)行排序只是其中的一種解決方案，除此之外還有很多解決死鎖的模型。比如我們可以讓線程在嘗試持有新的鎖失敗的時(shí)候主動放棄所有目前已經(jīng)持有的鎖，比如我們可以設(shè)置機(jī)制檢測死鎖的發(fā)生并對其進(jìn)行處理等等。發(fā)散出去其實(shí)有很多種方法，這些方法起作用的原理各不相同，其中涉及大量操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)概念和知識，感興趣的同學(xué)可以深入研究一下這個(gè)部分，一定會對操作系統(tǒng)以及鎖的使用有一個(gè)深刻的認(rèn)識。