fastrlock 0.4

快速锁定

这是cpython快速、可重入、乐观锁的c级实现。 这是一个替代品 threading.RLock。 fastrlock在Cython中实现，还提供了一个c-api 从cython代码通过from fastrlock cimport rlock直接使用。

在正常情况下，它比Python2.7中的threading.rlock快10倍。 因为它避免了所有的锁定，除非两个或多个线程尝试在 同时。在拥挤的情况下，它仍然比rlock快10%左右，因为 在cython中实现。

这基本上相当于python 3.2中修改过的rlock实现， 但由于在cython中实现，速度更快。但是，在python 3.4和 稍后，stdlib中的threading.RLock实现往往同样快 或者甚至比这个包提供的锁更快，当通过 python api。FastRLock在这些系统上调用时仍然更快 通过其他cython模块的cython api。

最初在这里作为代码配方发布： https://code.activestate.com/recipes/577336-fast-re-entrant-optimistic-lock-implemented-in-cyt/

fastrlock已经在Lupa中使用和测试了好几年。

它是如何工作的？

fastrlock实现可针对非拥塞情况进行优化。它的工作原理是 利用gil的可用性。因为它知道当 调用了acquire（）/release（）方法，它可以安全地检查锁 由其他线程持有，只要总是 获取它的同一线程。这比实际获得 底层锁。

当第二个线程也想获取锁时，它首先检查锁 数一数，发现锁已经被拥有了。如果底层锁也是 已经被另一个线程持有，然后它释放gil并请求获得 锁，就像rlock一样。但是，如果未持有基础锁，则 通过告知 现在的主人可以在完成后释放它。然后，它又回到了正常状态 要求锁的非所有者行为，并最终在锁 被释放。这确保只有在至少 两条线需要它。

所有这些操作基本上都是原子的，因为任何修改 锁定状态始终保持gil。注意，实现不能调用任何 处理锁时的python代码，因为调用python可能会导致上下文 把gil交给另一个线程，从而打破原子性。 因此，代码错误地使用了cython的“nogil”注释，以确保没有python 代码意外插入。

有多快？

以下是Python2.7在以下情况下的一些计时：

1. 五个获取释放周期（“锁定解锁”）
2. 五个acquire调用，然后是五个release调用（嵌套锁，“可重入锁”unlock“）
3. 一个混合和部分嵌套的获取和释放调用序列（“mixed_lock_unlock”）
4. 五个不阻塞的获取释放周期（“锁定/解锁/非阻塞”）

所有四个都是针对单线程和多线程情况进行基准测试的 有10根线。我还用20个线程测试了它，结果发现 两个版本的时间大约是两倍。还要注意，拥挤的情况是 两个锁的速度都要慢得多，所以我在这里只循环了1000次 单螺纹壳体的计时而不是100000倍。

Testing threading.RLock

sequential (x100000):
lock_unlock              : 1.408 sec
reentrant_lock_unlock    : 1.089 sec
mixed_lock_unlock        : 1.212 sec
lock_unlock_nonblocking  : 1.415 sec

threaded 10T (x1000):
lock_unlock              : 1.188 sec
reentrant_lock_unlock    : 1.039 sec
mixed_lock_unlock        : 1.068 sec
lock_unlock_nonblocking  : 1.199 sec

Testing FastRLock

sequential (x100000):
lock_unlock              : 0.122 sec
reentrant_lock_unlock    : 0.124 sec
mixed_lock_unlock        : 0.137 sec
lock_unlock_nonblocking  : 0.156 sec

threaded 10T (x1000):
lock_unlock              : 0.911 sec
reentrant_lock_unlock    : 0.938 sec
mixed_lock_unlock        : 0.953 sec
lock_unlock_nonblocking  : 0.916 sec

与Python3.2及更高版本相比如何？

下面是使用py3.2运行的相同基准：

Testing threading.RLock

sequential (x100000):
lock_unlock              : 0.134 sec
reentrant_lock_unlock    : 0.120 sec
mixed_lock_unlock        : 0.151 sec
lock_unlock_nonblocking  : 0.177 sec

threaded 10T (x1000):
lock_unlock              : 0.885 sec
reentrant_lock_unlock    : 0.972 sec
mixed_lock_unlock        : 0.883 sec
lock_unlock_nonblocking  : 0.911 sec

Testing FastRLock

sequential (x100000):
lock_unlock              : 0.093 sec
reentrant_lock_unlock    : 0.093 sec
mixed_lock_unlock        : 0.104 sec
lock_unlock_nonblocking  : 0.112 sec

threaded 10T (x1000):
lock_unlock              : 0.943 sec
reentrant_lock_unlock    : 0.871 sec
mixed_lock_unlock        : 0.920 sec
lock_unlock_nonblocking  : 0.908 sec

因此，在单线程的情况下，py3.2中的c实现仅为 大约比cython实现慢20-50%，然而 在拥挤的情况下，速度差不多。