# Android多进程锁
在Android开发中,多进程通信是一个常见的需求。但是在多进程通信中,我们需要考虑到进程间的数据安全性和同步性。为了保证多进程间的数据同步,我们通常会使用锁来实现。
## 什么是锁?
锁是一种用于保护共享资源的机制。在多线程或多进程环境中,多个线程或进程可能同时访问共享资源,如果不加以控制,可能会导致数据混乱或不一致的问题。锁可以确保在同一时刻只有一个线程或进程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-25 03:47:45
                            
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            Android中的多进程Android中的多进程模式Android中开启多进程的方式:  1.给四大组件在AndroidManifest中指定android:process属性  2.通过JNI在native层去fork一个新的进程  但是第二种方法属于特殊情况,也不是常用的创建多进程方式,因此暂时只考虑第一种方法。  下面是一个示例,描述如何创建多进程:<activity android:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-04 16:07:40
                            
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             并发编程之多进程一 、multiprocessing模块介绍       python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。 multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python:多进程运行含有任意个参数的函数1. 问题引出2. 解决方案 2.1 使用偏函数(partial)2.2 使用可变参数2.3 使用pathos提供的多进程库2.4 使用starmap函数3. 总结1. 问题引出许多时候,我们对程序的速度都是有要求的,速度自然是越快越好。对于Python的话,一般都是使用multiprocessing这个库来实现程序的多进程化,例如:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            GIL(全局解释器锁)GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念,是为了实现不同线程对共享资源访问的互斥,才引入了GIL在Cpython解释器中,同一个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python对于计算密集型的任务开多线程的效率甚至不如串行(没有大量切换),但是,对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的。GIL            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python 多进程进程锁
在并发编程中,多进程的使用已经变得越来越普遍。但是在多进程中,由于多个进程之间共享资源,可能会导致数据竞争和不可预测的结果。为了避免这种情况,我们可以使用进程锁来保护共享资源,确保各个进程之间的访问是安全的。在本文中,我们将介绍Python中多进程编程的基础知识,并学习如何使用进程锁来保护共享资源。
## 多进程基础
在Python中,可以使用`multipr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            读写锁(read-write lock)一 综述  在一些程序中存在读者写者问题,也就是说,对某些资源的访问会存在两种可能的情况,一种是访问必须是排它的,就是独占的意思,这称作写操作;另一种情况就是访问方式可以是共享的,就是说可以有多个线程同时去访问某个资源,这种就称作读操作。这个问题模型是从对文件的读写操作中引申出来的。  读写锁比起mutex具有更高的适用性,具有更高的并行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            并发操作:对于某一数据,多用户可以并发的读取数据,但是同时只可以有一个用户进行修改操作。  读写锁(read-write lock)  一 综述  在一些程序中存在读者写者问题,也就是说,对某些资源的访问会 存在两种可能的情况,一种是访问必须是排它行的,就是独占的意思,这称作写操作;另一种情况就是访问方式可以是共享的,就是说可以有多个线程同时去访问某个资源,这种就称作读操作。这个问题模型是从对文件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Lock组件当我们用多进程来读写文件的时候,如果一个进程是写文件,一个进程是读文件,如果两个文件同时进行,肯定是不行的,必须是文件写结束后,才可以进行读操作。或者是多个进程在共享一些资源的时候,同时只能有一个进程进行访问,那就需要锁机制进行控制。需求:一个进程写入一个文件,一个进程追加文件,一个进程读文件,同时启动起来我们可以通过进程的join()方法来实现,这是一种方法,本节用Lock(进程锁)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Proce            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            day31由于GIL的存在,python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,只需要定义一个函数,Python会完成其他所有事情。借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。多进程1 from multiprocessing import Proces            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 实现Java多进程锁
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A(创建锁对象) --> B(尝试获取锁)
    B --> C{是否成功获取锁}
    C -- 是 --> D(执行业务逻辑)
    D --> E(释放锁)
    C -- 否 --> F(等待一段时间后重试)
```
## 类图
```mermaid
classDiagram            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # PySpark多进程锁的实现
## 简介
在PySpark中,多进程操作是常见的需求。然而,多进程操作中存在资源竞争的问题,为了解决这个问题,我们需要实现一个多进程锁。本文将向你介绍如何实现PySpark多进程锁,并提供详细的步骤和示例代码。
## 实现流程
下面是实现PySpark多进程锁的整体流程:
```mermaid
journey
    title 实现PySpark多进程锁            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            很多时候,我们需要在多个进程中同时写一个文件,如果不加锁机制,就会导致写文件错乱这个时候,我们可以使用multiprocessing.Lock()我一开始是这样使用的:import multiprocessing
lock = multiprocessing.Lock()
class MatchProcess(multiprocessing.Process):
def __init__(self,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            3.进程锁:由于进程之间的数据不共享,有时候多个进程需要同时访问同一个文件,这就会引发数据安全或顺序混乱问题。这种情况下,可以使用进程锁,加锁的目的是为了保证多个进程修改同一块数据时,同一时间只能有一个修改,即串行的修改。这种方式会减慢速度,但是牺牲了速度而保证了数据安全。举一个最常见的买票问题。ticket.json里写的{“count”: 4},表示现在只有4张票,我会启动5个进程去买票,这就            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            前两个版本的代码 都或多或少存在一定的问题,虽然可能微乎其微,但是程序需要严谨再严谨,
第一个版本问题:  局限于单机版,依赖于 Jvm的锁 
第二个版本问题:  极端情况下,解锁逻辑的问题,线程B的锁,可能会被线程A解掉,这种情况实际上是不合理的。
1. 由于是客户端自己生成过期时间,所以需要强制要求分布式下每个客户端的时间必须同步。 
2. 当锁过期的时候,如果多个客户端同时执行jedis.g            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1、线程锁如果多个线程同时要修改一个数据的时候,可能会把数据覆盖,这个时候就要在改数据的时候加锁,只同时有一个线程在改这个数据,改完后再解锁。在Python2里面要加锁,在Python3里面不用,因为Python3里面会自动加锁和解锁。在Python2里面加锁的代码如下:import threading,time
num=1
lock=threading.Lock() #申请一把锁
def run            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            多进程的目的是并发执行程序,提高程序执行效率,但有时候我们想要在某一时间,或者满足某一条件时,只有一个进程在执行,就需要使用Lock锁机制。示例:import multiprocessing
import time
def task1(lock):
    with lock:  # with上下文语句使用锁,会自动释放锁
        n = 5
        while n >            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-25 12:18:50
                            
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            前言    记录一下学习进度.1.进程锁    在多线程中,我们提到了线程锁,线程锁的作用是为了保证数据在共享的时候不会出现错误.那么问题来了,进程之间都是相互独立的,不会出现共享数据的问题(manager的本质也是将数据拷贝了一份,而不是真正的数据共享),那为什么还要加锁呢?    &n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-01 23:43:40
                            
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  一、锁机制:  multiprocess.Lock上篇博客中,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务同时在几个进程中并发处理,但它们之间的运行没有顺序。尽管并发编程让我们能更加充分的利用io资源,但是也给我我们带来了新问题,多个进程使用同一份数据资源的时候,就会引发数据安全或顺序混乱问题. 例:                     # 多进程抢占输出资源            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-09 00:06:51
                            
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