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Python并行编程(五):多线程同步之event(事件)实现简易的生产者-消费者模型

2019.04.12 21:20 1590浏览

什么是事件?

事件在内部管理了一个标志Flag,如果Flag值为 False,那么线程在执行event.wait方法时就会阻塞等值直到Flag值为True,该线程便会顺利执行,而Flag的值是通过event.set()event.clear()设定的:

  • set(): 将标志设为True,并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。

  • clear(): 将标志设为False

  • wait(timeout): 如果标志为True将立即返回,否则阻塞线程至等待阻塞状态,等待其他线程调用set()

  • isSet(): 获取内置标志状态,返回TrueFalse

而Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁,无法使线程进入同步阻塞状态,所以当个多个线程处于wait状态时,一旦标志位Flag变为真时,这些线程便会 “同时” (GIL锁的原因,假装在同时执行)执行。

简单的生产者-消费者模型

通过事件,我们也可以实现一个简单的生产者-消费者模型:


import threading
import random
import time

# 假定商品序号
goods = 0

# 定义一个事件
event = threading.Event()

def consumer():

    time.sleep(0.5)
    print(threading.currentThread().getName() + ' consumer is wait for goods.')

    # 等待事件,进入阻塞状态
    event.wait()

    print(threading.currentThread().getName() + ' consumer gets the goods: {}\n'.format(goods))

def producer():
    global goods
    time.sleep(1)
    goods = random.randint(1, 11)
    print('producer makes the goods: {}\n'.format(goods))
    time.sleep(1)
    # Flag --> True
    event.set()

if __name__ == "__main__":
    thread_consumer1 = threading.Thread(target=consumer) 
    thread_consumer2 = threading.Thread(target=consumer) 
    thread_producer = threading.Thread(target=producer) 

    thread_consumer1.start()
    thread_consumer2.start()
    thread_producer.start()

    thread_consumer1.join()
    thread_consumer2.join()
    thread_producer.join()

    print('consumer-producer example end.')

运行截图如下:
运行结果

我们可以看到,两个消费者都在阻塞等待商品的生产,而一旦生产者通知商品生产成功(event.set() --> Flag=True),消费者们便都会得到该商品,这样看来,event 看似就是condition的简化版本,只是没了锁,线程们不能同步阻塞对共享资源的访问。

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