Rlock

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redission同时加多个锁

业务场景：比如：给某条记录点赞时，有两个条件：(1)本条记录有点赞限制 (2) 点赞人有点赞限制。问题：并发时，需要加锁，而且需要同时加两把锁。工具类： @Servicepublic class RedissonService{ @Autowired private RedissonClient redissonClient; public RedissonClient g

Redission分布式锁的几个坑

过期时间不续期 tryLock(long time, TimeUnit unit) 会等待指定的时间，如果时间到了还没获得锁就返回 false；如果在时间范围内获得了锁就立刻返回 true，不用等待时间结束。无论是返回 true 还是 false，都会继续执行之后的代码。 RLock rLock=redisson.getLock("key");

java中使用ReentrantLock实现线程安全

如下代码： class Window4 implements Runnable { private int ticket=100; //1、先定义一个变量 private ReentrantLock rlock=new ReentrantLock(true); @Override public void run() { while (true){ try { //2

Python 中的Lock与RLock

如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步,使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法,分别用来获取和释放锁启动3个线程对count进行操作 import t

Python: threading.Lock threading.RLock

10个工人生产100个杯子 import time, logging, threading, datetime FORMAT = '%(asctime)s %(threadName)s %(thread)d %(message)s' logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=FORMAT) cups = [] def vagary(task=100): while True: n = len(cups

Springboot中使用Redisson实现分布式锁

1. 概述老话说的好：便宜没好货，有价值的商品，即使再贵，也有人会买。言归正传，今天继续讨论有关“锁”的话题，synchronized 和 ReentrantLock 大家应该都非常熟悉了，但这两个锁，作用域仅限制于单个Tomcat，如果使用了 Tomcat 集群，这两个锁就不管用了。此时我们就要引入分布式锁了，分布

递归锁(RLock)

递归锁(RLock) 递归锁可以开启多个锁（开启几个就要关闭几个），经常用于解决死锁现象将多个锁，改成同时使用一把递归锁缺点：效率没有互斥锁高代码 from threading import Thread,RLock a=0 def son1(rlock): with rlock: for i in range(100): globa

Redis分布式锁—Redisson+RLock可重入锁实现篇

前言平时的工作中，由于生产环境中的项目是需要部署在多台服务器中的，所以经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题，那么就需要引入分布式锁来解决这一问题。针对分布式锁的实现，目前比较常用的就如下几种方案：基于数据库实现分布式锁基于 Redis 实现分布式锁【本文】基于 Zoo

Redisson分布式锁使用实例（一）

本文环境搭建：Springoot + Redisson 3.12.3 + Maven 3.6.1 +lombok 1、业务需求分析项目部署在多个服务器，当我们有业务需要在每天凌晨，拉取数据写入数据库的时候，所有服务器上的定时器都在凌晨一起运行，数据库负荷太大，这时候如何解决呢？当多线程处理业务，因为线程不安全，导致数据紊

golang RWMutex RLock重入导致死锁

现象一个组件实现了raft分布式协议，在分布式部署环境中来进行选主，在某客户现场突然发生文件句柄泄露，在打印某些错误日志后，几个小时内没有日志打印，然后某个协程突然报无可用的文件句柄。分析经过代码和日志分析，组件正常每分钟会打印所有部署节点的日志信息，没有打印日志说明定时器

分布式锁

分布式锁，是一种思想，它的实现方式有很多。比如，我们将沙滩当做分布式锁的组件，那么它看起来应该是这样的：加锁在沙滩上踩一脚，留下自己的脚印，就对应了加锁操作。其他进程或者线程，看到沙滩上已经有脚印，证明锁已被别人持有，则等待。解锁把脚印从沙滩上抹去，就是解锁的过程。锁超时

python-线程同步 - Lock、RLock学习

dis库是python(默认的CPython)自带的一个库,可以用来分析字节码 import dis def add1(): a += 1 def desc1(): b -= 1 print(b) print(dis.dis(add1)) print(dis.dis(desc1)) 执行结果：前面的数字 17、21、22 第一列表示对应源代码的行数。第二列的数字是

TypeError: can‘t pickle _thread.RLock object解决

问题我的代码长这样: 但是报错了: 我要保存的四个东西，分别是三个dataloader，和一个模型。问题解决我尝试着单独保存那个模型，没有问题，所以问题出在了dataloader，进一步想，问题应该出在了dataset上。果然，在使用pickle时遇到TypeError: can’t pickle _thread.RLock object中

Redis分布式事务锁之核心代码

分享一下最近学习Redis分布式事务锁的核心代码，主要解决高并发情况下分布式事务的同步问题。 @RestControllerpublic class IndexController { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IndexController.class); @Autowired private Redisson

使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步

多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。程序的运行速度可能加快。在一些等待的任务实现上如

threading.RLock()

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python 多线程-01 锁

import threading # lock = threading.RLock() # RLock 递归锁 lock = threading.RLock() Counter = [0] def add(C): lock.acquire() C[0] = C[0] + 1 lock.release() if __name__ == '__main__': count = 0 threads = [] for i in r

死锁

解决死锁的方法：用threading.Rlock()

【python】-- GIL锁、线程锁（互斥锁）、递归锁（RLock）

GIL锁计算机有4核，代表着同一时间，可以干4个任务。如果单核cpu的话，我启动10个线程，我看上去也是并发的，因为是执行了上下文的切换，让看上去是并发的。但是单核永远肯定时串行的，它肯定是串行的，cpu真正执行的时候，因为一会执行1，一会执行2.。。。。正常的线程就是这个样子的。但是，在pytho

AttributeError: module 'threading' has no attribute 'RLock'

今天在写一个多线程的例程的时候，运行时，发现了如下错误：在threading中没有RLock属性 Traceback (most recent call last): ..... ..... rfrom .connectionpool import (: module 'threading' has no attribute 'RLock' File "D:\python\lib\site-packages\urllib3\connecti

python threading模块的Lock和RLock区别

首先了解这两者是什么。以下说明参考自python官网 Lock：Lock被称为①原始锁，原始锁是一个②在锁定时不属于特定线程的同步基元组件，它是能用的最低级的同步基元组件。原始锁处于 "锁定" 或者 "非锁定" 两种状态之一。它被创建时为非锁定状态。它有两个基本方法， acquire() 和 relea

python3 GIL锁/互斥锁Lock和递归锁Rlock

GIL锁(Global Interpreter Lock)全局解释器锁在Cpython解释器中,同一进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势.那么，我们改如何解决GIL锁的问题呢？　　1.更换cpython为jpython(不建议)　　2.使用多进程完成多线程的任务　　3.在使用多线程可以使用c语言

Python 线程间的同步机制2：Rlock 和 Condition

Rlock 我们前面说过了Lock，python的threading库中还提供了一个可重入锁Rlock。还记得吗，对于Lock，我们不能说Lock被某个线程持有，或Lock属于某个线程，因为一个线程使用acquire使锁进入locked态，任何线程都可以调用release把锁“打开”——恢复unlocked态。这里的Rlock相比于Lock

Lock--RLock

两者的区别是一个是递归锁，一个是普通锁。普通锁会傻不拉几的去请求资源，锁定，然后是阻塞且未或者未设置超时，它请求不到就在那儿等着。非阻塞，就是随缘请求，请求不到就算了。递归锁，顾名思义，递归，更严格一点应该叫自身递归，自身递归是自己调用自己，如果是去调用了别人就不叫自

threading RLock 可重入锁

threading Rlock 多线程代码 import threading import time lock = threading.RLock() print(lock.acquire()) def sub(l): print('{}: {}'.format(threading.current_thread(), l.acquire())) print('{}: {}'.format(threading.current_thread(),