读写锁的典型使用场景

读写锁（Read-Write Lock，也称为共享-独占锁）是一种特殊的同步机制，它允许多个线程同时读取共享资源，但写入时必须是独占的。这种锁在读多写少的场景下可以显著提高并发性能。

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读写锁的典型使用场景

1. 缓存系统（Cache）

• 场景：缓存数据通常会被频繁读取（高并发读），但更新频率较低（低频写）。
• 读写锁的作用：
  • 多个线程可以同时读取缓存（共享读锁）。
  • 当缓存需要更新时，获取写锁（独占），阻塞所有读/写操作，保证数据一致性。
• 示例：

  from threading import RLock, Thread
  from time import sleep
  
  class Cache:
      def __init__(self):
          self.data = {}
          self.lock = RLock()  # 读写锁（Python 可用 `threading.RLock` 或第三方库）
  
      def get(self, key):
          with self.lock:
              return self.data.get(key)
  
      def set(self, key, value):
          with self.lock:
              self.data[key] = value
  
  # 多个线程可以并发读，但写时会阻塞
  

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2. 数据库（Database）

• 场景：数据库查询（SELECT）远多于更新（INSERT/UPDATE/DELETE）。
• 读写锁的作用：
  • 多个事务可以并发读取数据（共享读锁）。
  • 写入时获取写锁，防止脏读、不可重复读等问题。
• 示例（伪代码）：

  -- MySQL 的共享锁（读锁）和排他锁（写锁）
  SELECT * FROM table WHERE id = 1 LOCK IN SHARE MODE;  -- 读锁
  SELECT * FROM table WHERE id = 1 FOR UPDATE;          -- 写锁
  

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3. 文件系统（File System）

• 场景：多个进程/线程读取文件，但写入较少（如配置文件、日志文件）。
• 读写锁的作用：
  • 多个线程可以同时读取文件内容（共享读锁）。
  • 写入文件时，必须获取写锁，避免数据损坏。
• 示例（Python）：

  import threading
  
  class FileManager:
      def __init__(self, filename):
          self.filename = filename
          self.rw_lock = threading.RLock()
  
      def read(self):
          with self.rw_lock:
              with open(self.filename, "r") as f:
                  return f.read()
  
      def write(self, data):
          with self.rw_lock:
              with open(self.filename, "w") as f:
                  f.write(data)
  

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4. 内存数据结构（如 ConcurrentHashMap）

• 场景：高并发访问 Map，但写入较少（如配置管理、全局状态存储）。
• 读写锁的作用：
  • 多个线程可以并发读取 Map 数据（共享读锁）。
  • 更新 Map 时，获取写锁，保证线程安全。
• 示例（Java ReentrantReadWriteLock）：

  import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
  
  public class SafeMap<K, V> {
      private final Map<K, V> map = new HashMap<>();
      private final ReentrantReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();
  
      public V get(K key) {
          rwLock.readLock().lock();
          try {
              return map.get(key);
          } finally {
              rwLock.readLock().unlock();
          }
      }
  
      public void put(K key, V value) {
          rwLock.writeLock().lock();
          try {
              map.put(key, value);
          } finally {
              rwLock.writeLock().unlock();
          }
      }
  }
  

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5. 股票行情系统（高频读，低频更新）

• 场景：股票价格会被大量查询，但更新频率较低（如每秒更新一次）。
• 读写锁的作用：
  • 多个客户端可以并发读取股票价格（共享读锁）。
  • 更新价格时，获取写锁，保证数据一致性。
• 示例（伪代码）：

  stock_price = 100.0
  rw_lock = threading.RLock()
  
  def get_price():
      with rw_lock:
          return stock_price
  
  def update_price(new_price):
      with rw_lock:
          stock_price = new_price
  

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读写锁 vs 普通互斥锁

场景	读写锁（Read-Write Lock）	普通互斥锁（Mutex）
读操作	允许多个线程同时读	同一时间仅允许一个线程访问
写操作	仅允许一个线程写，阻塞所有读/写	仅允许一个线程访问
适用场景	读多写少（如缓存、数据库）	读写频率相当或写多读少
性能	高并发读时性能更好	所有操作串行化，性能较低

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Python 中的读写锁

Python 标准库没有直接提供读写锁，但可以通过 threading.RLock 或第三方库（如 readerwriterlock）实现：

from readerwriterlock import rwlock

lock = rwlock.RWLockFair()
data = {}

def read_data(key):
    with lock.gen_rlock():  # 读锁
        return data.get(key)

def write_data(key, value):
    with lock.gen_wlock():  # 写锁
        data[key] = value

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总结

✅ 使用读写锁的场景：

• 读操作远多于写操作（如缓存、数据库查询）。
• 需要高并发读取，但写入较少（如配置文件、股票行情）。
• 希望减少锁竞争，提高性能。

❌ 不适合读写锁的场景：

• 读写频率相当，或写操作较多（此时普通互斥锁可能更简单高效）。
• 需要严格的实时一致性（读写锁可能导致写饥饿）。

根据业务场景选择合适的锁机制，能显著提高并发性能！ 🚀