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# encoding: utf-8

__author__ = 'zhanghe'

import time

import threading

# 假定这是你的银行存款:

balance = 0

lock = threading.Lock()

def change_it(n):

# 先存后取，结果应该为0:

global balance

balance = balance + n

balance = balance - n

def run_thread(n):

for i in range(100000):

change_it(n)

def run_thread_lock(n):

for i in range(100000):

# 先要获取锁:

lock.acquire()

try:

# 放心地改吧:

change_it(n)

finally:

# 改完了一定要释放锁:

lock.release()

def run_without_lock():

"""

不带锁的主程序

:return:

"""

start_time = time.time()

t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))

t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))

t1.start()

t2.start()

t1.join()

t2.join()

end_time = time.time()

print end_time - start_time

print balance

def run_with_lock():

"""

带锁的主程序

:return:

"""

start_time = time.time()

t1 = threading.Thread(target=run_thread_lock, args=(5,))

t2 = threading.Thread(target=run_thread_lock, args=(8,))

t1.start()

t2.start()

t1.join()

t2.join()

end_time = time.time()

print end_time - start_time

print balance

if __name__ == '__main__':

# 这是银行账户修改的简单例子，以下分别测试不加锁与加锁的运行情况

run_without_lock()

# run_with_lock()

'''

run_without_lock()运行结果：

0.209647893906

8（不固定）

run_with_lock()运行结果：

0.441839933395

可以看出，在有全局变量的情况下，需要用锁机制防止修改过程中的冲突

这样一来，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。

Python解释器由于设计时有GIL全局锁，导致了多线程无法利用多核。

多线程的并发在Python中就是一个美丽的梦。

多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。

Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通过多进程实现多核任务。

多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响。

深入分析：

一个任务在执行的过程中大部分时间都在等待IO操作，

单进程单线程模型会导致别的任务无法并行执行，

因此，我们才需要多进程模型或者多线程模型来支持多任务并发执行。

现代操作系统对IO操作已经做了巨大的改进，最大的特点就是支持异步IO

如果充分利用操作系统提供的异步IO支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，

这种全新的模型称为事件驱动模型，Nginx就是支持异步IO的Web服务器，

它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。

在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。

由于系统总的进程数量十分有限，因此操作系统调度非常高效。

处理多任务推荐的做法是：多进程 + 协程

'''

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