Python threading库中acquire和release的工作机制我是否理解正确？

结论 #

你的理解完全正确，threading.Lock()作为互斥锁的核心运行逻辑和你说的一致，不过有几个容易踩坑的细节需要注意。

核心逻辑验证 #

你代码里使用的是Python标准库的互斥锁（Mutex），只要所有线程申请的是同一个threadLock实例：

• 当任意一个线程执行threadLock.acquire()成功拿到锁之后，其他所有调用threadLock.acquire()的线程都会进入阻塞等待状态
• 只有持有锁的线程执行完threadLock.release()释放锁之后，才会有一个等待的线程拿到锁进入临界区执行
• 因此acquire()和release()包裹的代码段（临界区），同一时间最多只有一个线程在执行，完全符合你的理解。

注意事项 #

• 锁的互斥特性只针对同一个锁实例生效：如果你不同线程操作的是不同的Lock()实例，互相之间不会有约束，临界区的线程安全也无法保证。你当前代码里的threadLock是全局共用的同一个实例，没有问题。
• 手动写release()容易出现漏释放的问题：如果临界区（print_date函数）执行过程中抛出异常没有被捕获，release()就不会执行，其他所有等待锁的线程会永远阻塞。更稳妥的写法是用with上下文管理器操作锁，不需要手动调用release()，哪怕代码抛出异常也会自动释放锁，示例如下：

def run(self):
    print("Starting" + self.name)
    with threadLock:
        print_date(self.name, self.counter)
    print("Exiting" + self.name)

• Lock是不可重入锁：同一个线程如果已经持有锁的情况下再次调用acquire()，会直接发生死锁，不要在临界区内部再次申请同一个Lock实例。如果有同线程内多次加锁的需求，可以换成threading.RLock()可重入锁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15747606