1.什么是互斥锁   
       当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制。线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步，是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定

     某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

2.互斥锁的实现与原理
同样上面一个多线程共享全局变量的风险问题，这里引入互斥锁解决了这个问题

import threading
import time

g_num = 0

# 创建一个互斥锁，全局变量，多线程共享
# 默认是未上锁的状态
mylock =  threading.Lock()

def work1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mylock.acquire()  # 上锁，可以测试下将锁上在循环外。
        g_num += 1
        mylock.release()  # 释放锁
    print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)

def work2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mylock.acquire() #上锁
        g_num += 1
        mylock.release() #释放锁

    print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)

print("---线程创建之前g_num is %d---"%g_num)

t1 = threading.Thread(target=work1, args=(1000000,))  #给线程执行的函数传参，注意这里args只是变量名，可以自己定义。
t1.start()

#time.sleep(5)  #使用延时，让work1执行完，再执行work2也可以，效率太低。

t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
t2.start()

while len(threading.enumerate()) != 1:
    time.sleep(1)

print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)
要点总结：
1.上锁解锁过程

当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。其他线程需要等待这个锁释放才能锁定。
每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“阻塞”，直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。
线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态
2.锁的好处：

确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行
保证代码正常的情况下，尽量给最少的代码的上锁，因为上锁的代码只能以单线程执行，效率低
3. 锁的坏处：

阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了
由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成死锁
3.死锁与解决
在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。

import threading
import time

class MyThread1(threading.Thread):
    def run(self):
        # 对mutexA上锁
        mutexA.acquire()

        # mutexA上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexB上锁
        print(self.name+'----do1---up----')
        time.sleep(1)

        # 此时会堵塞，因为这个mutexB已经被另外的线程抢先上锁了
        mutexB.acquire()
        print(self.name+'----do1---down----')
        mutexB.release()

        # 对mutexA解锁
        mutexA.release()

class MyThread2(threading.Thread):
    def run(self):
        # 对mutexB上锁
        mutexB.acquire()

        # mutexB上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexA上锁
        print(self.name+'----do2---up----')
        time.sleep(1)

        # 此时会堵塞，因为这个mutexA已经被另外的线程抢先上锁了
        mutexA.acquire()
        print(self.name+'----do2---down----')
        mutexA.release()

        # 对mutexB解锁
        mutexB.release()

mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()

if __name__ == '__main__':
    t1 = MyThread1()
    t2 = MyThread2()
    t1.start()
    t2.start()
避免死锁
程序设计时要尽量避免（银行家算法）
添加超时时间等

1.什么是互斥锁   
       当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制。线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步，是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定

     某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

2.互斥锁的实现与原理
同样上面一个多线程共享全局变量的风险问题，这里引入互斥锁解决了这个问题

import threading
import time

g_num = 0

# 创建一个互斥锁，全局变量，多线程共享
# 默认是未上锁的状态
mylock =  threading.Lock()

def work1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mylock.acquire()  # 上锁，可以测试下将锁上在循环外。
        g_num += 1
        mylock.release()  # 释放锁
    print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)

def work2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mylock.acquire() #上锁
        g_num += 1
        mylock.release() #释放锁

    print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)

print("---线程创建之前g_num is %d---"%g_num)

t1 = threading.Thread(target=work1, args=(1000000,))  #给线程执行的函数传参，注意这里args只是变量名，可以自己定义。
t1.start()

#time.sleep(5)  #使用延时，让work1执行完，再执行work2也可以，效率太低。

t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
t2.start()

while len(threading.enumerate()) != 1:
    time.sleep(1)

print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)
要点总结：
1.上锁解锁过程

当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。其他线程需要等待这个锁释放才能锁定。
每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“阻塞”，直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。
线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态
2.锁的好处：

确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行
保证代码正常的情况下，尽量给最少的代码的上锁，因为上锁的代码只能以单线程执行，效率低
3. 锁的坏处：

阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了
由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成死锁
3.死锁与解决
在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。

import threading
import time

class MyThread1(threading.Thread):
    def run(self):
        # 对mutexA上锁
        mutexA.acquire()

        # mutexA上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexB上锁
        print(self.name+'----do1---up----')
        time.sleep(1)

        # 此时会堵塞，因为这个mutexB已经被另外的线程抢先上锁了
        mutexB.acquire()
        print(self.name+'----do1---down----')
        mutexB.release()

        # 对mutexA解锁
        mutexA.release()

class MyThread2(threading.Thread):
    def run(self):
        # 对mutexB上锁
        mutexB.acquire()

        # mutexB上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexA上锁
        print(self.name+'----do2---up----')
        time.sleep(1)

        # 此时会堵塞，因为这个mutexA已经被另外的线程抢先上锁了
        mutexA.acquire()
        print(self.name+'----do2---down----')
        mutexA.release()

        # 对mutexB解锁
        mutexB.release()

mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()

if __name__ == '__main__':
    t1 = MyThread1()
    t2 = MyThread2()
    t1.start()
    t2.start()
避免死锁
程序设计时要尽量避免（银行家算法）
添加超时时间等