python 類變數 在多執行緒下的共享與釋放問題

最近被多執行緒給坑了下，沒意識到類變數在多執行緒下是共享的，還有一個就是沒意識到 記憶體釋放問題，導致越累越大

1.python 類變數 在多執行緒情況 下的 是共享的

2.python 類變數 在多執行緒情況 下的 釋放是不完全的

3.python 類變數 在多執行緒情況 下沒釋放的那部分 記憶體 是可以重複利用的

import threading
 import time
  
 class Test:
  
     cache = {}
      
     @classmethod
     def get_value(self, key):
         value = Test.cache.get(key, [])
         return len(value)
  
     @classmethod
     def store_value(self, key, value):
         if not Test.cache.has_key(key):
             Test.cache[key] = range(value)
         else:
             Test.cache[key].extend(range(value)) 
         return len(Test.cache[key])
  
     @classmethod
     def release_value(self, key):
         if Test.cache.has_key(key):
             Test.cache.pop(key)
         return True
  
     @classmethod
     def print_cache(self):
         print 'print_cache:'
         for key in Test.cache:
             print 'key: %d, value:%d' % (key, len(Test.cache[key]))
  
 def worker(number, value):
     key = number % 5
     print 'threading: %d, store_value: %d' % (number, Test.store_value(key, value))
     time.sleep(10)
     print 'threading: %d, release_value: %s' % (number, Test.release_value(key))
  
 if __name__ == '__main__':
     thread_num = 10
      
     thread_pool = []
     for i in range(thread_num):
         th = threading.Thread(target=worker,args=[i, 1000000])
         thread_pool.append(th)
         thread_pool[i].start()
  
     for thread in thread_pool:
         threading.Thread.join(thread)
      
     Test.print_cache()
     time.sleep(10)
      
     thread_pool = []
     for i in range(thread_num):
         th = threading.Thread(target=worker,args=[i, 100000])
         thread_pool.append(th)
         thread_pool[i].start()
  
     for thread in thread_pool:
         threading.Thread.join(thread)
      
     Test.print_cache()
     time.sleep(10)

總結

公用的資料，除非是隻讀的，不然不要當類成員變數，一是會共享，二是不好釋放。