python使用互斥锁处理资源分配

舞夢輝影

发布： 2025-11-22 21:08:02

原创

137人浏览过

互斥锁是一种同步机制，用于防止多个线程同时访问共享资源。在Python中通过threading.Lock实现，使用acquire获取锁、release释放锁，推荐用with语句自动管理。示例中多个线程安全操作账户余额，避免竞态条件。注意事项包括避免死锁、控制锁粒度、防止不可重入问题及减少性能影响。总结指出互斥锁是保障多线程资源安全的核心工具，关键在于合理加锁与规避常见陷阱。

python使用互斥锁处理资源分配

在多线程编程中，多个线程同时访问共享资源可能导致数据不一致或逻辑错误。Python 提供了 threading.Lock 机制来实现互斥锁，确保同一时间只有一个线程可以访问关键代码段，从而安全地处理资源分配。

什么是互斥锁？

互斥锁（Mutex Lock）是一种同步机制，用于防止多个线程同时访问共享资源。当一个线程获得锁后，其他试图获取该锁的线程会被阻塞，直到锁被释放。

在 Python 中，通过 threading.Lock() 创建锁对象，使用 acquire() 获取锁，release() 释放锁。推荐使用 with 语句自动管理锁的获取和释放，避免忘记释放导致死锁。

如何使用互斥锁保护共享资源

假设多个线程需要操作同一个银行账户余额，若不加锁，可能出现竞态条件。下面是一个使用互斥锁的安全资源分配示例：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

Hot Tattoo AI

人工智能纹身生成器，提供独特的纹身创意

查看详情

import threading
import time
<h1>共享资源：账户余额</h1><p>balance = 1000</p><h1>创建互斥锁</h1><p>lock = threading.Lock()</p><p>def withdraw(amount, thread_name):
global balance
print(f"{thread_name} 尝试取款 {amount}")</p><pre class='brush:python;toolbar:false;'># 使用 with 自动加锁和解锁
with lock:
    print(f"{thread_name} 获得锁")
    if balance >= amount:
        time.sleep(0.1)  # 模拟处理延迟
        balance -= amount
        print(f"{thread_name} 成功取款 {amount}，余额：{balance}")
    else:
        print(f"{thread_name} 余额不足，当前余额：{balance}")
print(f"{thread_name} 释放锁")

登录后复制