Python 详细分析死锁原因及对应解决方案
目录
- Python 详细分析死锁原因及对应解决方案
- 一、引言
- 二、死锁基本概念
- 2.1 什么是死锁？
- 2.2 经典场景：哲学家进餐问题
- 三、死锁产生的四大必要条件
- 四、资源分配图与等待图
- 4.1 资源分配图（RAG）
- 4.2 等待图（Wait-for Graph）
- 五、Python 中死锁示例
- 5.1 使用 `threading.Lock` 导致的死锁
- 六、死锁检测算法
- 6.1 银行家算法（Banker’s Algorithm）
- 6.2 Python 实现示例
- 七、死锁预防与避免策略
- 7.1 破坏必要条件
- 7.2 Python 代码示例：锁排序
- 7.3 使用 `try_acquire` 与超时重试
- 八、死锁恢复
- 九、案例演示：多线程资源分配与死锁检测
- 十、完整代码汇总（独立章节）
- 十一、BUG 自查清单 ✅
- 十二、总结
Python 详细分析死锁原因及对应解决方案
一、引言
在并发编程中，**死锁（Deadlock）**是一个棘手且常见的问题。当多个线程或进程各自持有某些资源并尝试获取对方持有的资源时，就可能陷入相互等待、永不释放的僵局。这不仅会导致程序运行效率极端降低，甚至造成服务挂起，必须手动干预才能恢复。
本文将从以下几方面，深入剖析死锁的产生机理，并结合 Python 代码示例，讲解常见的四大必要条件、死锁检测算法，以及多种有效的解决与预防策略。所有公式使用 $...$ 进行渲染，流程与依赖关系使用兼容旧版的 Mermaid 语法绘图，完整代码放在独立章节，最后附上详尽的 Bug 自查清单，帮助你构建高可用的并发程序。
二、死锁基本概念
2.1 什么是死锁？
当两个或多个并发实体（线程/进程）因为争夺资源而相互等待，且永不满足条件，导致系统无法继续执行的状态，称为死锁。
示例描述：
- 线程 A 持有资源 R1，等待资源 R2；
- 线程 B 持有资源 R2，等待资源 R1；
- A、B 相互等待，永不释放资源，系统进入死锁。
2.2 经典场景：哲学家进餐问题
五个哲学家坐在圆桌，每人左右两侧各有一支筷子。哲学家需要同时拿到左右筷子才能进餐，否则一直等待。若所有哲学家同时拿起左侧筷子，就会陷入死锁。
三、死锁产生的四大必要条件
Coffman 在1971年提出，任何死锁必须同时满足以下四个条件：
- 互斥条件（Mutual Exclusion）
某些资源在同一时刻只能被一个实体占用。 - 占有且等待条件（Hold and Wait）
实体已占有至少一个资源，并且在等待新的资源时，不释放已占有的资源。 - 不可剥夺条件（No Preemption）
已分配给实体的资源，只有在实体完成资源使用后才能释放，不能强制剥夺。 - 循环等待条件（Circular Wait）
存在一个资源等待的环形链：$T_1$ 等待 $T_2$，$T_2$ 等待 $T_3$，…，$T_n$ 等待 $T_1$。
四、资源分配图与等待图
4.1 资源分配图（RAG）
- 圆形节点：进程（Process）
- 方形节点：资源（Resource）
- 实线箭头：资源分配（Resource → Process）
- 虚线箭头：请求（Process → Resource）
图中 P1 申请 R2，但被 P2 占用；P2 同时申请 R1，但被 P1 占用，形成环，导致死锁。
4.2 等待图（Wait-for Graph）
仅保留进程节点，将等待关系表示为箭头：