Condition的处理流程如下:
首先acquire一个条件变量,然后判断一些条件。
- 如果条件不满足则wait;
- 如果条件满足,进行一些处理改变条件后,通过notify方法通知其他线程,其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。
- 不断的重复这一过程,从而解决复杂的同步问题。
Condition的基本原理如下:
可以认为Condition对象维护了一个锁(Lock/RLock)和一个waiting池。线程通过acquire获得Condition对象,当调用wait方法时,线程会释放Condition内部的锁并进入blocked状态,同时在waiting池中记录这个线程。当调用notify方法时,Condition对象会从waiting池中挑选一个线程,通知其调用acquire方法尝试取到锁。
Condition对象的构造函数可以接受一个Lock/RLock对象作为参数,如果没有指定,则Condition对象会在内部自行创建一个RLock。
除了notify方法外,Condition对象还提供了notifyAll方法,可以通知waiting池中的所有线程尝试acquire内部锁。由于上述机制,处于waiting状态的线程只能通过notify方法唤醒,所以notifyAll的作用在于防止有的线程永远处于沉默状态。
演示条件变量同步的经典问题是生产者与消费者问题:假设有一群生产者(Producer)和一群消费者(Consumer)通过一个市场来交互产品。生产者的”策略“是如果市场上剩余的产品少于1000个,那么就生产100个产品放到市场上;而消费者的”策略“是如果市场上剩余产品的数量多余100个,那么就消费3个产品。用Condition解决生产者与消费者问题的代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 28 17:15:29 2018 @author: 18665 """ import threading import time class Producer(threading.Thread): # 生产者函数 def run(self): global count while True: if con.acquire(): # 当count 小于等于1000 的时候进行生产 if count > 1000: con.wait() else: count = count+100 msg = self.name+' produce 100, count=' + str(count) print(msg) # 完成生成后唤醒waiting状态的线程, # 从waiting池中挑选一个线程,通知其调用acquire方法尝试取到锁 con.notify() con.release() time.sleep(1) class Consumer(threading.Thread): # 消费者函数 def run(self): global count while True: # 当count 大于等于100的时候进行消费 if con.acquire(): if count < 100: con.wait() else: count = count-5 msg = self.name+' consume 5, count='+str(count) print(msg) con.notify() # 完成生成后唤醒waiting状态的线程, # 从waiting池中挑选一个线程,通知其调用acquire方法尝试取到锁 con.release() time.sleep(1) count = 500 con = threading.Condition() def test(): for i in range(2): p = Producer() p.start() for i in range(5): c = Consumer() c.start() if __name__ == '__main__': test()
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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