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Python线程中加锁范围如何选择:大范围加锁还是小范围加锁更优?

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Python线程中加锁范围如何选择大范围加锁还是小范围加锁更优

python线程中加锁范围大小的选择

在python线程编程中,对于加锁范围的确定一直存在一个争论:是大范围加锁好还是小范围加锁好?本文将通过一个示例来说明不同加锁范围对线程执行时间的影响。

示例代码

from threading import thread, lockimport timenum = 0def test1(): global num # 上锁 mutex.acquire() for i in range(1000000): num += 1 # 解锁 mutex.release() print("–test1–num=%d" % num)def test2(): global num mutex.acquire() for i in range(1000000): num += 1 mutex.release() print("–test2–num=%d" % num)

加锁范围的比较

大范围加锁:将整个循环体都放在加锁代码块内(见test1())。小范围加锁:仅针对增减操作 (num += 1) 进行加锁(见test2())。

实验结果

使用不同的加锁范围运行代码多次,得到以下结果:

大范围加锁

–test1–num=1890838–test2–num=2000000num = 2000000运行时间:4.694896s

小范围加锁

–test1–num=1000000–test2–num=2000000num = 2000000运行时间:0.287206s

分析

从实验结果可以看出,小范围加锁的运行时间远小于大范围加锁。这是因为小范围加锁仅针对关键部分(增减操作)进行加锁,从而最大限度地减少了线程阻塞时间。而大范围加锁则对整个循环体进行了加锁,这会导致频繁的线程阻塞和上下文切换,从而降低了执行效率。

结论

因此,在决定加锁范围时,需要根据实际情况进行权衡。一般而言,对于并发冲突的可能性较低的操作,可以使用小范围加锁。而对于并发冲突频繁的操作,则可以考虑使用大范围加锁以确保数据的一致性。

以上就是Python 线程中加锁范围如何选择:大范围加锁还是小范围加锁更优?的详细内容,更多请关注范的资源库其它相关文章!

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