Python线程中加锁范围：范围越大越好还是越小越好？

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python线程中加锁范围：越大越好还是越小越好？

在python线程中使用锁具有一定的范围，这直接影响并发执行的正确性和效率。为了深入理解这一问题，我们举两个例子来探讨两种加锁范围下的差异。

案例1：把锁放在循环外面

from threading import thread, lock
import time

num = 0

def test1():
    global num
    mutex.acquire()
    for i in range(1000000):
        num += 1
    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)

在这种情况下，锁的作用域涵盖了整个循环体。这确保了对共享变量num的访问是线程安全的。然而，因为锁的范围较大，两个线程在执行循环时都会被阻塞，导致整体效率较低。

案例2：把锁放在for里面

from threading import Thread, Lock
import time

num = 0

def test1():
    global num
    for i in range(1000000):
        mutex.acquire()
        num += 1
        mutex.release()
    print("--test1--num=%d" % num)

def test2():
    global num
    for i in range(1000000):
        mutex.acquire()
        num += 1
        mutex.release()
    print("--test2--num=%d" % num)

在此例中，锁的范围仅限于对num的单次回写操作。这种缩小的范围允许线程在互不干扰的情况下同时执行循环。这样可以提高效率，因为线程在写num以外的代码时不需要锁。

结论

加锁范围的大小取决于具体需求。

• 当需要确保共享资源在任何时候只能由一个线程访问时，应将锁放在循环外面。
• 当多个线程需要同时读写共享资源时，可以采用更精细的加锁策略，将锁放在较小的范围内（例如，仅涵盖单次读取或写入操作），以最大限度地提高并发性。

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