R-Lock 与 Python 中的锁

Python's

模块提供了两个关键的同步工具：threading和Lock，均设计用于控制多线程应用程序中对共享资源的访问。 但是，它们的功能差异很大。RLock

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1。

（螺纹lock）Lock

>
• >机制：基本的锁定机制。在任何给定时间，只有一个线可以固定锁。 尝试采集的任何其他线程都将阻塞直到锁定为止。>
>重新输入： >>应用程序：>对于线程仅需要一次锁的情况的理想选择，在完成任务完成后将其释放。
示例：

Lock

2。

import threading

lock = threading.Lock()

def critical_section():
    lock.acquire()
    try:
        print(f"{threading.current_thread().name} is accessing the shared resource.")
    finally:
        lock.release()

thread1 = threading.Thread(target=critical_section)
thread2 = threading.Thread(target=critical_section)

thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

（threading.rlock）

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RLock>

>机制：一个重入锁，允许线程多次获取相同的锁，而不会造成僵局。 每次采集都需要相应的版本。

>
• >重新进入：重新入侵。 线程可以重新召集它已经持有的锁，只要它以相同的次数发布。> >
应用程序：
• >适用于涉及递归功能或嵌套锁定的操作的场景，线程可能会反复需要相同的锁。>
示例：
密钥差异：

vs.

RLock> 功能 （threading.lock）

import threading

rlock = threading.RLock()

def recursive_task(count):
    rlock.acquire()
    try:
        print(f"{threading.current_thread().name} acquired the lock; count = {count}")
        if count > 0:
            recursive_task(count - 1)  # Recursive call; re-acquires the lock
    finally:
        rlock.release()

thread = threading.Thread(target=recursive_task, args=(3,))
thread.start()
thread.join()

（threading.rlock） 重新输入 非伦敦 recentrant 用例 简单锁定 递归/嵌套锁定 性能 通常更快 略多的开销

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在Lock和RLock

之间选择

Feature	Lock (threading.Lock)	RLock (threading.RLock)
Reentrancy	Non-reentrant	Reentrant
Use Case	Simple locking	Recursive/nested locking
Performance	Generally faster	Slightly more overhead

对于不必要的重新输入的直接锁定场景，

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>更喜欢

>。 它更简单，而且通常更快。Lock 当处理递归功能或嵌套锁定时，RLock>选择

，以防止潜在的死锁。 在这些特定情况下预防死锁是合理的。

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