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, lock
import time

num = 0


def 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

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• 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=2000000
num = 2000000
运行时间:4.694896s

小范围加锁

--test1--num=1000000
--test2--num=2000000
num = 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php中文网其它相关文章！