Python线程同步机制详解：Lock、RLock、Condition与Semaphore

Evan

发布时间：2026-10-13 | 1人浏览过

原创

本文深入解析Python中threading模块提供的线程同步原语，涵盖Lock、RLock、Condition和Semaphore。通过代码示例说明join与setDaemon的区别，演示如何避免竞态条件，并解析Condition的唤醒机制及Semaphore控制并发数的原理与源码实现，帮助开发者掌握多线程编程的核心技巧。

本文主要介绍Python语言中用于实现线程同步的相关对象，核心内容涉及thread和threading这两个基础模块的使用与区别。

在threading模块中，提供了多种线程同步原语，具体包括Lock（互斥锁）、RLock（可重入锁）、Condition（条件变量）、Event（事件）以及Semaphore（信号量）等关键对象。

线程执行基础

join方法与setDaemon属性的应用

默认情况下，子线程在主线程运行结束后，仍会继续执行直至完成。若通过setDaemon(True)将子线程设置为守护线程，则当主线程结束时，该子线程也会立即终止，不再执行剩余代码。

若在主线程中调用join()方法，主线程将会阻塞并等待所指定的子线程执行完毕后，再继续执行后续代码。

import threading
import time


def get_thread_a():
 print("get thread A started")
 time.sleep(3)
 print("get thread A end")


def get_thread_b():
 print("get thread B started")
 time.sleep(5)
 print("get thread B end")


if __name__ == "__main__":
 thread_a = threading.Thread(target=get_thread_a)
 thread_b = threading.Thread(target=get_thread_b)
 start_time = time.time()
 thread_b.setDaemon(True)
 thread_a.start()
 thread_b.start()
 thread_a.join()
 
 end_time = time.time()
 print("execution time: {}".format(end_time - start_time))

在示例中，thread_a设置了join()，因此主线程会等待thread_a执行；而thread_b被设置为守护线程，当主线程执行完毕后，thread_b将不再继续执行。具体执行结果如下所示：

get thread A started get thread B started get thread A end execution time: 3.003199815750122

线程同步机制

当多个线程共享全局变量并对该变量执行不同的操作时，变量最终的值可能是不确定的（即每次执行结果可能不同）。例如，对count变量进行加减操作时，其最终值具有不确定性。为了确保count的值确定，必须对线程执行的代码段加锁，以保护临界区。

Python中实现线程加锁主要依赖Lock和RLock这两个模块。

Lock（互斥锁）：

from threading import Lock
lock = Lock()
lock.acquire()
lock.release()

Lock对象包含acquire()和release()两个方法，这两个方法必须成对出现。在调用acquire()获取锁后，必须在后续调用release()释放锁，否则可能导致死锁或资源无法释放。

RLock（可重入锁）：

考虑到Lock可能引发死锁问题，RLock（Reentrant Lock，可重入锁）对Lock进行了改进。RLock允许同一个线程在内部连续多次调用acquire()，但必须执行相同次数的release()来释放锁，从而支持递归调用场景。

from threading import RLock
lock = RLock()
lock.acquire()
lock.acquire()
lock.release()
lock.release()

Condition（条件变量）：线程在执行过程中，只有当满足特定条件后，才能访问相关数据或继续执行。

import threading

def get_thread_a(condition):
 with condition:
  condition.wait()
  print("A : Hello B,that's ok")
  condition.notify()
  condition.wait()
  print("A : I'm fine,and you?")
  condition.notify()
  condition.wait()
  print("A : Nice to meet you")
  condition.notify()
  condition.wait()
  print("A : That's all for today")
  condition.notify()

def get_thread_b(condition):
 with condition:
  print("B : Hi A, Let's start the conversation")
  condition.notify()
  condition.wait()
  print("B : How are you")
  condition.notify()
  condition.wait()
  print("B : I'm fine too")
  condition.notify()
  condition.wait()
  print("B : Nice to meet you,too")
  condition.notify()
  condition.wait()
  print("B : Oh,goodbye")

if __name__ == "__main__":
 condition = threading.Condition()
 thread_a = threading.Thread(target=get_thread_a, args=(condition,))
 thread_b = threading.Thread(target=get_thread_b, args=(condition,))
 thread_a.start()
 thread_b.start()

Condition内部持有一把锁，默认为RLock。在调用wait()和notify()之前，必须先调用acquire()获取这把锁才能继续执行。当wait()和notify()执行完毕后，需调用release()释放锁。在使用with condition语句时，进入上下文会自动执行acquire()，退出上下文时自动执行release()。因此，Condition包含两层锁机制：最底层的锁在调用wait()时会释放，同时线程会被加入等待队列，直到被notify()唤醒并重新获取锁。

wait()：允许线程等待某个条件变量的通知，直到其他线程调用notify()或notify_all()。

notify()：用于唤醒等待队列中正在等待该条件变量的线程。

Condition示例的执行结果如下：

B : Hi A, Let's start the conversation A : Hello B,that's ok B : How are you A : I'm fine,and you? B : I'm fine too A : Nice to meet you B : Nice to meet you,too A : That's all for today B : Oh,goodbye

Semaphore（信号量）

Semaphore主要用于控制线程的并发数量。例如，在爬虫场景中，若请求过于频繁可能导致IP被禁止，通过控制同时爬取网页的线程数量，可以在一定程度上防止IP被封禁。在文件读写场景中，可限制写线程每次只有一个，而允许多个读线程并发执行。

import time
import threading


def get_thread_a(semaphore,i):
 time.sleep(1)
 print("get thread : {}".format(i))
 semaphore.release()


def get_thread_b(semaphore):
 for i in range(10):
  semaphore.acquire()
  thread_a = threading.Thread(target=get_thread_a, args=(semaphore,i))
  thread_a.start()


if __name__ == "__main__":
 semaphore = threading.Semaphore(2)
 thread_b = threading.Thread(target=get_thread_b, args=(semaphore,))
 thread_b.start()

上述示例展示了每隔1秒并发执行两个线程的情况。当调用一次semaphore.acquire()时，Semaphore的内部计数值减1，直至计数值为0时被阻塞（锁上）；调用release()后，计数值加1。从本质上看，Semaphore是基于Condition实现的：当Semaphore值为0时，semaphore.acquire()会调用Condition.wait()进行等待；否则将值减1。而semaphore.release()会将Semaphore的值加1，并调用Condition.notify()唤醒等待线程。

Semaphore相关源码片段

def acquire(self, blocking=True, timeout=None):
  if not blocking and timeout is not None:
   raise ValueError("can't specify timeout for non-blocking acquire")
  rc = False
  endtime = None
  with self._cond:
   while self._value == 0:
    if not blocking:
     break
    if timeout is not None:
     if endtime is None:
      endtime = _time() + timeout
     else:
      timeout = endtime - _time()
      if timeout <= 0:
       break
    self._cond.wait(timeout)
   else:
    self._value -= 1
    rc = True
  return rc

def release(self):
  with self._cond:
   self._value += 1
   self._cond.notify()

以上就是本文关于Python线程同步机制的全部内容，希望这些内容对大家的学习或工作具有参考价值。如有任何疑问，欢迎留言交流，感谢大家对本站的支持。