Что такое deadlock при использовании нескольких локов и как спроектировать код, чтобы избежать классической взаимной блокировки?

Короткий ответ

Deadlock возникает, когда два потока захватывают несколько локов в разном порядке и каждый ждёт лок, уже удержанный другим — надёжное решение — всегда захватывать локи в едином, согласованном порядке во всём коде.

Как это работает подробнее

Поток A захватывает lock1 и ждёт lock2; поток B уже захватил lock2 и ждёт lock1 — оба блокируются навечно, так как ни один не может продолжить без лока, который держит другой.

Пример кода

example-265.pyКопировать

import threading
def transfer(acc_from, acc_to, amount):
    # Безопасный порядок: всегда захватываем локи по id объекта, независимо от порядка аргументов
    first, second = sorted([acc_from, acc_to], key=lambda a: id(a))
    with first.lock:
        with second.lock:
            acc_from.balance -= amount
            acc_to.balance += amount
# Проверка: запуск transfer(A, B, 10) и transfer(B, A, 5) в двух потоках одновременно
# не зависает, так как оба потока захватывают локи в едином порядке

Что использовать на практике

• Практика. Определяют глобальный порядок локов (например, по id объекта) и всегда захватывают их в этом порядке во всех местах кода; альтернативно используют acquire(timeout=...) и откат/повтор при неудаче, либо избегают удержания нескольких локов одновременно архитектурно.

Подводные камни

• Риски. Захватывают локи в разном порядке в разных функциях, работающих с одними и теми же ресурсами (например, перевод между двумя счетами); не используют timeout на acquire, из-за чего дедлок невозможно детектировать программно — только по зависанию процесса.