面试题：Python多线程在网络编程中的资源竞争问题

Question

在Python网络编程中使用多线程时，常常会遇到资源竞争问题。假设你正在编写一个基于Python多线程的网络爬虫，多个线程同时访问和修改共享的URL队列。请描述可能出现的资源竞争问题，并说明如何使用Python中的锁机制来解决这个问题，给出具体代码示例。

Answer 1

可能出现的资源竞争问题

在多线程网络爬虫中，多个线程同时访问和修改共享的URL队列时，可能出现以下资源竞争问题：

1. 数据不一致：一个线程可能在读取URL队列中的一个URL后，还未来得及将其从队列中移除，另一个线程又读取了同一个URL，导致重复爬取。
2. 队列损坏：多个线程同时对队列进行添加或移除操作，可能导致队列的内部数据结构损坏，例如索引错误或链表结构混乱。

使用锁机制解决问题

在Python中，可以使用threading.Lock来解决资源竞争问题。Lock对象有两种状态：锁定和未锁定。当一个线程获取到锁（将其状态设为锁定），其他线程就不能再获取，直到该线程释放锁（将其状态设为未锁定）。

代码示例

import threading
import queue


# 创建一个URL队列
url_queue = queue.Queue()

# 创建一个锁对象
lock = threading.Lock()


def crawler():
    while True:
        # 获取锁
        lock.acquire()
        try:
            if not url_queue.empty():
                url = url_queue.get()
                print(f"线程 {threading.current_thread().name} 正在爬取: {url}")
        finally:
            # 释放锁
            lock.release()


# 初始化URL队列
urls = ["url1", "url2", "url3", "url4", "url5"]
for url in urls:
    url_queue.put(url)


# 创建并启动多个线程
num_threads = 3
threads = []
for i in range(num_threads):
    t = threading.Thread(target=crawler)
    threads.append(t)
    t.start()


# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

在上述代码中：

1. 首先创建了一个Queue对象url_queue用于存储URL，以及一个Lock对象lock。
2. crawler函数模拟爬虫线程的工作。在访问和修改url_queue之前，先通过lock.acquire()获取锁，确保同一时间只有一个线程可以操作队列。操作完成后，使用lock.release()释放锁。
3. 初始化URL队列并创建多个线程，每个线程都执行crawler函数。
4. 最后等待所有线程完成任务。通过这种方式，有效避免了多线程访问共享URL队列时可能出现的资源竞争问题。