Python 线程加锁范围:大锁还是小锁更合适?
Python线程加锁范围:大还是小?
在多线程编程中,加锁是一个必不可少的机制,它可以避免并发的线程访问同一资源而造成冲突。那么,加锁的范围应该多大或多小才最合适呢?
加锁范围的大小决定了并发性和同步效率的权衡
大的加锁范围拥有较高的并发性
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
例如,将加锁范围置于函数或方法调用之外,所有线程都可以并发的访问资源。这种方式提高了程序的并发性,但是由于频繁的加锁和解锁,同步效率可能会下降。
小的加锁范围拥有较高的同步效率
将加锁范围置于循环或临界区内,可以提升同步效率,但是会降低并发性。因为需要等待其他线程释放锁后才能进行操作。
最佳实践
确定加锁范围的最佳做法取决于具体应用场景和需求。一般来说,加锁的范围应该尽可能的小,以最大化并发性。但是,如果对同步要求较高,则可以考虑使用更大的加锁范围。
在代码示例中,将锁放在 for 循环外面(test2)的运行时间比将锁放在 for 循环里面(test1)短,表明锁的范围小有利于提升同步效率。
注意:在涉及共享资源时,确保所有线程都尊重加锁机制,以避免死锁和数据竞争。
-
使用Python获取字符串列表中数字的总和
在Python中,我们可以使用各种方法对字符串列表中的数字进行求和,例如使用正则表达式、使用isdigit()和列表推导...
Python
27秒前 0 -
如何使用TensorFlow Serving在Python中部署模型?
部署机器学习模型对于使人工智能应用程序发挥作用至关重要,为了在生产环境中有效地服务模型,TensorFlow Servi...
Python
1分钟前 1 -
Python程序:删除数组/列表中的所有元素的出现次数
数组是存储在连续内存位置的同类数据类型元素的集合。 Python 不提供对内置数组的支持。如果您需要使用数组,则需要导入...
Python
2分钟前 1 -
探秘Python在机器学习中的杰出应用案例
探秘Python在机器学习中的杰出应用案例机器学习已经成为数据科学中不可或缺的一部分。在机器学习的大部分任务中,Pyth...
Python
4分钟前 1 -
Python在智能交通系统中的应用案例分析
Python在智能交通系统中的应用案例分析摘要:随着智能交通系统的快速发展,Python作为一种多功能、易于学习和使用的...
Python
5分钟前 1