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python多进程，多线程之锁机制
锁添加的原因：
在多进程/多线程同时进入临界资源区获取和操作共有资源时，会出现资源的争夺而出现混乱。为了避免这种混乱现象，python提出了锁机制
线程锁/进程锁的定义和运用：
创建锁对象:
lock = lock()
锁对象一旦创建，就可以随时被进程或者线程调用，并且一次创建锁只有一把，如果多个资源想同时获取锁，必须‘排队’，等上一个进程/线程释放了锁才可以请求获取锁
上锁（也叫请求锁）
lock.acquire()
acquire()是一个阻塞函数。一旦请求获取锁成功，就会把下面将要执行的程序的变量内存空间‘锁住’；而获取不成功则会一直阻塞在那里，等待上一个获得锁的进程/线程释放锁。
解锁
lock.release()
死锁:
死锁的出现有两种情况
1) 当一个进程或者一个线程一直调用或者占用同一锁lock而不释放资源而导致其他进程/线程无法获得锁，就会出现的死锁状况，一直阻塞在aquire()处
2) 当有两个进程同时想获取两个锁的时候（再往上推就是多个进程想获取多个锁），由于两者都是出于竞争关系，谁也不让谁，谁快谁得手，但计算机中这种竞争关系是很微妙的，时间的差异性很小，于是，就出现了两者都阻塞在同一个地方，都无法同时获得两个锁或者获取对方已经获取的但还没有释放的锁。
为了解决死锁的问题，于是python提出了可重入锁的机制(rlock)
重入锁定义后，一个进程就可以重复调用指定次数的一个重入锁，而不用去跟别的进程一起争夺其他锁。
重入锁中内部管理者两个对象，即lock对象和锁的调用次数count
下面说说rlock到底是怎么用的
1）rlock的定义
mutexa = mutexb = rlock( )
mutex值可以是多个的，定义了多少个，rlock内部的count就为几
2）rlock的请求
mutexa.acquire()
mutexa.acquire()
每申请一次锁，count就减1，两次请求过后，count从2减为0
因为上面定义的重入锁的内部个数为2，所以该重入锁可以被一个进程调用两次，并且在虽然它内部有多个锁，但只能由一个进程/线程调用，其他进程/线程不能干预，只有当这个进程/线程释放掉所有的重入锁，count=2时才可以被其他进程/线程调用。
3）rlock锁的释放
mutexa.release()
mutexb.release()
举例：
我要评论from multiprocessing import rlock,process
from time import ctime,sleep
muxtea = mutexb =rlock()
def fn1():
muxtea.acquire()
sleep(1)
print(ctime(),'进程1获取a锁')
mutexb.acquire()
sleep(2)
print(ctime(),'进程1获取b锁')
muxtea.release()
print('进程1释放a锁')
mutexb.release()
print('进程1释放b锁')
def fn2():
muxtea.acquire()
sleep(1)
print(ctime(),'进程2获取a锁')
mutexb.acquire()
sleep(1)
print(ctime(),'进程2获取b锁')
muxtea.release()
print('进程2释放a锁')
mutexb.release()
print('进程2释放b锁')
p1 = process(target=fn1)
p2 = process(target=fn2)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
结果如下：
那么如果我让进程２先开启呢？
结果如下：
显然，锁的获得是谁快谁得手，同时也验证了我上面描述的，一个进程对一个可重入锁的请求是排他型的，一旦这个进程请求了一个可重入锁，那么其他进程就无法再请求了，直到这个进程释放了可重入锁内部的所有锁。
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