线程锁（互斥锁）
底层实现
线程锁的底层实现依赖于操作系统的互斥锁机制。在Python中，threading.Lock对象通过调用操作系统提供的互斥锁接口来实现线程同步
核心逻辑
- 获取锁：当一个线程调用lock.acquire()时，它会尝试获取锁。如果锁已经被其他线程占用，则当前线程会被阻塞，直到锁被释放。
- 释放锁：当线程完成操作后，调用lock.release()释放锁，允许其他等待的线程获取锁。
性能特点
- 线程锁的性能开销相对较小，适用于简单的线程同步场景。
- 在高并发场景下，锁的竞争可能会导致性能下降，尤其是在锁的持有时间较长时。
适用场景
- 适用于需要保护共享资源的场景，例如对共享变量或数据结构的访问。
- 适合并发量较小的场景，实现起来简单且能满足基本的同步需求。
信号量
底层实现
信号量的底层实现通常基于操作系统提供的信号量机制。信号量是一个计数器，用于控制多个线程对共享资源的访问
核心逻辑
- 获取信号量：当线程调用semaphore.acquire()时，信号量的计数值减1。如果计数值小于0，则线程会被阻塞，直到其他线程释放信号量。
- 释放信号量：当线程完成操作后，调用semaphore.release()，信号量的计数值加1，并唤醒一个等待的线程
性能特点
- 信号量的操作相对简单，适用于高频次的同步操作。
- 在资源池管理场景中，信号量的性能表现较好。
适用场景
- 适用于限制同时访问某个资源的线程数量，如数据库连接池。
- 适用于生产者-消费者模型，控制生产者和消费者的速率
threading.Event()
底层实现
threading.Event是基于条件变量实现的。它内部维护一个布尔标志，用于线程间的同步
核心逻辑
- 设置事件：调用event.set()将事件标志设置为True，表示事件已发生。
- 清除事件：调用event.clear()将事件标志设置为False，表示事件未发生。
- 等待事件：线程调用event.wait()时，如果事件标志为False，线程会阻塞，直到事件标志被设置为True
性能特点
- threading.Event()的性能开销较低，适用于简单的线程同步。
- 在复杂的同步需求中，其性能可能不如信号量或条件变量。
适用场景
- 适用于等待特定条件的场景，例如线程需要等待某个事件的发生。
- 适用于需要多个线程在满足特定条件后协同工作的场景
队列
底层实现
Python中的queue.Queue是基于线程安全的队列实现，通常使用锁和条件变量来保证线程安全
核心逻辑
- 入队：调用queue.put(item)将元素放入队列。如果队列已满且设置了阻塞，则线程会等待，直到队列有空间。
- 出队：调用queue.get()从队列中取出元素。如果队列为空且设置了阻塞，则线程会等待，直到队列中有元素
性能特点
- 队列的性能取决于队列的大小和操作频率。
- 在高并发场景下，队列的线程安全机制会带来一定的性能开销。
适用场景
- 适用于生产者-消费者模型，确保生产者和消费者之间的数据传递。
- 适用于任务调度场景，例如后台任务的异步执行。
使用选择
- 线程锁：适用于简单的线程同步，性能开销小，但在高并发场景下可能需要更精细的控制。
- 信号量：适用于资源池管理和生产者-消费者模型，性能较好，尤其在高频次同步操作中。
- threading.Event()：适用于简单的条件等待和线程协同工作，性能开销低。
- 队列：适用于生产者-消费者模型和任务调度，适合需要线程安全的数据传递。
线程安全变量类
import threading
import time
class ThreadVar:
def __init__(self, value):
self._value = value
self._lock = threading.Lock()
@property
def value(self):
rtn = None
with self._lock:
rtn = self._value
return rtn
@value.setter
def value(self, new_value):
with self._lock:
self._value = new_value
def _call_fun(var):
# 修改 ThreadVar 对象的 value 属性
var.value = 10
if __name__ == '__main__':
var = ThreadVar(3)
t = threading.Thread(target=_call_fun, args=(var,))
t.start() # 启动线程
while True:
time.sleep(1)
print(var.value) # 打印 ThreadVar 的 value 属性