python线程中同步锁详解

在使用多线程的应用下，如何保证线程安全，以及线程之间的同步，或者访问共享变量等问题是十分棘手的问题，也是使用多线程下面临的问题，如果处理不好，会带来较严重的后果，使用python多线程中提供Lock Rlock Semaphore Event Condition 用来保证线程之间的同步，后者保证访问共享变量的互斥问题

Lock & RLock:互斥锁 用来保证多线程访问共享变量的问题
Semaphore对象：Lock互斥锁的加强版，可以被多个线程同时拥有，而Lock只能被某一个线程同时拥有。
Event对象: 它是线程间通信的方式，相当于信号，一个线程可以给另外一个线程发送信号后让其执行操作。
Condition对象：其可以在某些事件触发或者达到特定的条件后才处理数据

1、Lock(互斥锁)

请求锁定 — 进入锁定池等待 — 获取锁 — 已锁定 — 释放锁

Lock（指令锁）是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时，不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定，以及两个基本的方法。

可以认为Lock有一个锁定池，当线程请求锁定时，将线程至于池中，直到获得锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。

构造方法：
Lock()

实例方法：
acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态，尝试获得锁定。
release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

if mutex.acquire(): counter += 1 print "I am %s, set counter:%s" % (self.name, counter)  mutex.release()

2、RLock(可重入锁)

RLock（可重入锁）是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念，处于锁定状态时，RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire()，释放锁时需要调用release()相同次数。

可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器，每次成功调用 acquire()/release()，计数器将+1/-1，为0时锁处于未锁定状态。

构造方法：
RLock()

实例方法：
acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。

3、Semaphore(共享对象访问)

咱们再聊聊Semaphore ，说实话Semaphore是我最晚使用的同步锁，以前类似的实现，是我用Rlock实现的，相对来说有些绕，毕竟Rlock 是需要成对的锁定和开锁的》。。。

Semaphore管理一个内置的计数器，
每当调用acquire()时内置计数器-1；
调用release() 时内置计数器+1；
计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。

直接上代码，我们把semaphore控制为3，也就是说，同时有3个线程可以用这个锁，剩下的线程也之只能是阻塞等待了…