通過(guò)剛剛的學(xué)習(xí)，我們千方百計(jì)實(shí)現(xiàn)了程序的異步，讓多個(gè)任務(wù)可以同時(shí)在幾個(gè)進(jìn)程中并發(fā)處理，他們之間的運(yùn)行沒(méi)有順序，一旦開(kāi)啟也不受我們控制。盡管并發(fā)編程讓我們能更加充分的利用IO資源，但是也給我們帶來(lái)了新的問(wèn)題： 當(dāng)多個(gè)進(jìn)程使用同一份數(shù)據(jù)資源的時(shí)候，就會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)安全或順序混亂問(wèn)題。

一、多進(jìn)程搶占輸出資源

          
            import os
import time
import random
from multiprocessing import Process

def work(n):
    print('%s: %s is running' %(n,os.getpid()))
    time.sleep(random.random())
    print('%s:%s is done' %(n,os.getpid()))

if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        p=Process(target=work,args=(i,))
        p.start()
          
        

二、使用鎖維護(hù)執(zhí)行順序

          
            # 由并發(fā)變成了串行,犧牲了運(yùn)行效率,但避免了競(jìng)爭(zhēng)
import os
import time
import random
from multiprocessing import Process,Lock

def work(lock,n):
    lock.acquire()
    print('%s: %s is running' % (n, os.getpid()))
    time.sleep(random.random())
    print('%s: %s is done' % (n, os.getpid()))
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    for i in range(3):
        p=Process(target=work,args=(lock,i))
        p.start()
          
        

上面這種情況雖然使用加鎖的形式實(shí)現(xiàn)了順序的執(zhí)行， 但是程序又重新變成串行了， 這樣確實(shí)會(huì)浪費(fèi)了時(shí)間，卻保證了數(shù)據(jù)的安全。

接下來(lái)，我們以模擬搶票為例，來(lái)看看數(shù)據(jù)安全的重要性。

三、多進(jìn)程同時(shí)搶購(gòu)余票

          
            # 文件db的內(nèi)容為：{"count":1}
# 注意一定要用雙引號(hào)，不然json無(wú)法識(shí)別
# 并發(fā)運(yùn)行，效率高，但競(jìng)爭(zhēng)寫(xiě)同一文件，數(shù)據(jù)寫(xiě)入錯(cuò)亂
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
    dic=json.load(open('db'))
    print('剩余票數(shù)%s' %dic['count'])

def get():
    dic=json.load(open('db'))
    time.sleep(0.1)  # 模擬讀數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)延遲
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(0.2)  # 模擬寫(xiě)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)延遲
        json.dump(dic,open('db','w'))
        print('購(gòu)票成功')

def task():
    search()
    get()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(100):  # 模擬并發(fā)100個(gè)客戶端搶票
        p=Process(target=task)
        p.start()
          
        

四、使用鎖來(lái)保證數(shù)據(jù)安全

          
            # 文件db的內(nèi)容為：{"count":5}
# 注意一定要用雙引號(hào)，不然json無(wú)法識(shí)別
# 并發(fā)運(yùn)行，效率高，但競(jìng)爭(zhēng)寫(xiě)同一文件，數(shù)據(jù)寫(xiě)入錯(cuò)亂
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
    dic=json.load(open('db'))
    print('剩余票數(shù)%s' %dic['count'])

def get():
    dic=json.load(open('db'))
    time.sleep(random.random())  # 模擬讀數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)延遲
    if dic['count'] >0:
        dic['count']-=1
        time.sleep(random.random())  # 模擬寫(xiě)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)延遲
        json.dump(dic,open('db','w'))
        print('購(gòu)票成功')
    else:
        print('購(gòu)票失敗')

def task(lock):
    search()
    lock.acquire()
    get()
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    for i in range(100):  # 模擬并發(fā)100個(gè)客戶端搶票
        p=Process(target=task,args=(lock,))
        p.start()
          
        

加鎖可以保證多個(gè)進(jìn)程修改同一塊數(shù)據(jù)時(shí)，同一時(shí)間只能有一個(gè)任務(wù)可以進(jìn)行修改，即串行的修改， 沒(méi)錯(cuò)，速度是慢了，但犧牲了速度卻保證了數(shù)據(jù)安全。

雖然可以用文件共享數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)進(jìn)程間通信，但問(wèn)題是：

1. 效率低（共享數(shù)據(jù)基于文件，而文件是硬盤(pán)上的數(shù)據(jù)）
2. 需要自己加鎖處理

因此我們最好找尋一種解決方案能夠兼顧：

1. 效率高（多個(gè)進(jìn)程共享一塊內(nèi)存的數(shù)據(jù)）
2. 幫我們處理好鎖問(wèn)題。這就是mutiprocessing模塊為我們提供的基于消息的IPC通信機(jī)制：隊(duì)列和管道。

隊(duì)列和管道都是將數(shù)據(jù)存放于內(nèi)存中，隊(duì)列又是基于（管道+鎖）實(shí)現(xiàn)的，可以讓我們從復(fù)雜的鎖問(wèn)題中解脫出來(lái)， 我們應(yīng)該盡量避免使用共享數(shù)據(jù)，盡可能使用消息傳遞和隊(duì)列， 避免處理復(fù)雜的同步和鎖問(wèn)題，而且在進(jìn)程數(shù)目增多時(shí)，往往可以獲得更好的可獲展性。