分析Python感知线程状态的解决方案之Event与信号量

一、停止线程

利用Threading库我们可以很方便地创建线程，让它按照我们的想法执行我们想让它执行的事情，从而加快程序运行的效率。然而有一点坑爹的是，线程创建之后，就交给了操作系统执行，我们无法直接结束一个线程，也无法给它发送信号，无法调整它的调度，也没有其他高级操作。如果想要相关的功能，只能自己开发。

怎么开发呢？

我们创建线程的时候指定了target等于一个我们想让它执行的函数，这个函数并不一定是全局函数，实际上也可以是一个对象中的函数。如果是对象中的函数，那么我们就可以在这个函数当中获取到对象中的其他信息，我们可以利用这一点来实现手动控制线程的停止。

说起来好像不太好理解，但是看下代码真的非常简单：

import time
from threading import Thread

class TaskWithSwitch:
    def __init__(self):
        self._running = True
        
    def terminate(self):
        self._running = False

    def run(self, n):
        while self._running and n > 0:
            print('Running {}'.format(n))
            n -= 1
            time.sleep(1)

c = TaskWithSwitch()
t = Thread(target=c.run, args=(10, ))
t.start()
c.terminate()
t.join()

如果你运行这段代码，会发现屏幕上只输出了10，因为我们将_running这个字段置为False之后，下次循环的时候不再满足循环条件，它就会自己退出了。

如果我们想要用多线程来读取IO，由于IO可能存在堵塞，所以可能会出现线程一直无法返回的情况。也就是说我们在循环内部卡死了，这个时候单纯用_running来判断还是不够的，我们需要在线程内部设置计时器，防止循环内部的卡死。

class IOTask:
    def __init__(self):
        self._running = True
        
    def terminate(self):
        self._running = False

    def run(self, sock):
        # 在socket中设置计时器
        sock.settimeout(10)
        while self._running:
            try:
                # 由于设置了计时器，所以这里不会永久等待
                data = sock.recv(1024)
                break
            except socket.timeout:
                continue
        return

二、线程信号的传递

我们之所以如此费劲才能控制线程的运行，主要原因是线程的状态是不可知的，并且我们无法直接操作它，因为它是被操作系统管理的。我们运行的主线程和创建出来的线程是独立的，两者之间并没有从属关系，所以想要实现对线程的状态进行控制，往往需要我们通过其他手段来实现。

我们来思考一个场景，假设我们有一个任务，需要在另外一个线程运行结束之后才能开始执行。要想要实现这一点，就必须对线程的状态有所感知，需要其他线程传递出信号来才行。我们可以使用threading中的Event工具来实现这一点。Event工具就是可以用来传递信号的，就好像是一个开关，当一个线程执行完成之后，会去启动这个开关。而这个开关控制着另外一段逻辑的运行。

我们来看下样例代码：

import time
from threading import Thread, Event

def run_in_thread():
    time.sleep(1)
    print('Thread is running')

t = Thread(target=run_in_thread)
t.start()

print('Main thread print')

我们在线程里面就只做了输出一行提示符，没有其他任何逻辑。由于我们在run_in_thread函数当中沉睡了1s，所以一定是先输出Main thread print再输出的Thread is running。假设这个线程是一个很重要的任务，我们希望主线程能够等待它运行到一个阶段再往下执行，我们应该怎么办呢？

注意，这里说的是运行到一个阶段，并不是运行结束。运行结束我们很好处理，可以通过join来完成。但如果不是运行结束，而是运行完成了某一个阶段，当然通过join也可以，但是会损害整体的效率。这个时候我们就必须要用上Event了。加上Event之后，我们再来看下代码：

import time
from threading import Thread, Event

def run_in_thread(event):
    time.sleep(1)
    print('Thread is running')
    # set一下event，这样外面wait的部分就会被启动
    event.set()

# 初始化Event
event = Event()
t = Thread(target=run_in_thread, args=(event, ))
t.start()

# event等待set
event.wait()
print('Main thread print')

整体的逻辑没有太多的修改，主要的是增加了几行关于Event的使用代码。

我们如果要用到Event，最好在代码当中只使用一次。当然通过Event中的clear方法我们可以重置Event的值，但问题是我们没办法保证重置的这个逻辑会在wait之前执行。如果是在之后执行的，那么就会问题，并且在debug的时候会异常痛苦，因为bug不是必现的，而是有时候会出现有时候不会出现。这种情况往往都是因为多线程的使用问题。

所以如果要多次使用开关和信号的话，不要使用Event，可以使用信号量。

三、信号量

Event的问题在于如果多个线程在等待Event的发生，当它一旦被set的时候，那么这些线程都会同时执行。但有时候我们并不希望这样，我们希望可以控制这些线程一个一个地运行。如果想要做到这一点，Event就无法满足了，而需要使用信号量。

信号量和Event的使用方法类似，不同的是，信号量可以保证每次只会启动一个线程。因为这两者的底层逻辑不太一致，对于Event来说，它更像是一个开关。一旦开关启动，所有和这个开关关联的逻辑都会同时执行。而信号量则像是许可证，只有拿到许可证的线程才能执行工作，并且许可证一次只发一张。

想要使用信号量并不需要自己开发，thread库当中为我们提供了现成的工具——Semaphore，我们来看它的使用代码：

# 工作线程
def worker(n, sema):
    # 等待信号量
    sema.acquire()
    print('Working', n)

# 初始化
sema = threading.Semaphore(0)
nworkers = 10
for n in range(nworkers):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(n, sema,))
    t.start()

在上面的代码当中我们创建了10个线程，虽然这些线程都被启动了，但是都不会执行逻辑，因为sema.acquire是一个阻塞方法，没有监听到信号量是会一直挂起等待。

当我们释放信号量之后，线程被启动，才开始了执行。我们每释放一个信号，则会多启动一个线程。这里面的逻辑应该不难理解。

四、总结

在并发场景当中，多线程的使用绝不是多启动几个线程做不同的任务而已，我们需要线程间协作，需要同步、获取它们的状态，这是非常不容易的。一不小心就会出现幽灵bug，时显时隐，这也是并发问题让人头疼的主要原因。

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