python面试题：解释一下什么是锁，有哪几种锁？

最近一个朋友面试 Python 后端，被问了个经典题：“你说说什么是锁？Python 里有哪些锁？”他回来跟我吐槽：“这玩意平时都直接用，没想到一上来就问原理，我脑袋直接死锁了。”哈哈，他这反应也太真实了，别说面试了，我平时写多线程时也就顺手一 Lock()，背后到底多少种锁，真要细扒起来，还挺有意思。

什么是锁？程序员心中的“交通红绿灯”

锁这东西，说白了就是用来控制资源访问的机制。多线程环境里，多个线程可能会争抢同一个变量，比如你在转账，一个线程刚把钱扣掉，另一个线程又来查余额，看到的是扣之前的值，尴尬了。

锁就像红绿灯，线程来前先看灯，红灯就乖乖等，绿灯才可以执行，这样就避免了资源混乱的“车祸”。

Python里的锁类型大致分几类

虽然 Python 的多线程受 GIL 限制，真正的并行很难，但线程安全的概念还得有。我们来一个个说。

threading.Lock：标准锁，入门必备

最常见的就是这个 Lock()，又叫互斥锁（mutex）。一次只能一个线程进，其他都得等它释放。
它是“非可重入”的，什么意思？就是同一个线程不能连续拿两次这个锁，不然就死锁，像下面这样：

所以推荐用 with lock: 语法，避免健忘党出bug。

threading.RLock：可以反复进的锁

RLock 是“可重入锁”，一个线程可以多次拿这个锁，只要释放次数跟获取次数对得上，就不会死锁。适合函数里再调用另一个加锁函数的场景。

为啥会有这个锁？你想想，类里的方法 A 调用方法 B，两者都加锁，如果用 Lock 就挂了，线程自己把自己锁死；用 RLock 就不会出问题。

threading.Semaphore：限量供应的锁

这是“信号量锁”，可以控制最多有几个线程能进入临界区。
场景很典型，比如限制数据库连接池最多开5个连接。用 Semaphore(5) 就能搞定。

说实话，这个我平时写爬虫控制并发的时候用得最多。

threading.Condition：锁的进阶版，可配合 wait/notify

Condition 让你线程之间可以“对话”，一个线程可以等另一个线程说“可以开始了”，适合消费者-生产者模型。
用起来复杂点，但优雅多了，不然线程间全靠瞎猜。

threading.Event：布尔值的锁？

不是传统意义上的“锁”，但也能用来协调线程执行时机。相当于一个共享的“开关”，开了大家就跑，不开大家都等。

用在定时任务、启动同步很方便，逻辑清楚。

小技巧和误区：锁不是性能优化工具！

很多朋友刚开始学多线程，喜欢无脑上锁，结果越锁越慢。

我觉得应该遵循这个原则：

• • 如果资源共享，必须锁；
• • 如果是 CPU 密集任务，考虑用多进程；
• • 如果是 IO 密集任务，线程 + 异步组合更香；
• • 如果锁多到自己都绕晕，说明设计出问题了。

还有人喜欢用双重锁，比如：

兄弟，这种写法没意义，因为两个线程可能都看到没锁，接着一起冲进去。要记住，锁要么上，要么不上，别耍小聪明。

写代码加锁就像谈恋爱：一旦加了，责任就来了

锁这个东西，用得好能保命，用不好就是事故现场。我朋友面试完说：“锁这题太冷门了。”我说你怕是没见过生产系统半夜死锁报警。

如果你面试碰到这题，建议别死记硬背名词，直接举个例子，把每种锁的用法讲出来，哪怕只讲 Lock 和 RLock，讲细一点比你背五种锁管用。

讲真，程序员的世界，锁就是“人设管理器”，合理上锁，才能不崩。锁得对，代码不“绿”你；锁错了，不仅代码绿你，老板也可能绿你。

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