【flask高级】结合源码分析flask中的线程隔离机制

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前些天发现了一个比较好的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。

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前言

我们在前面的入门系列中写request对象时提到这个request其实是一个多线程机制，作为一个全局变量，他是如何做到多线程中各个线程互不影响，即线程安全的呢，这篇文章阿牛将结合源码剖析flask中的线程隔离机制！

问题引出

先在这里说明一下线程隔离，他指的是一个进程中的各个线程在运行时互不影响，像下面这段代码：

import threading

class B:
    a = 0

b = B()
def func():
    b.a += 1
    print("线程1 : a = " + str(b.a) + "\n")

new_t = threading.Thread(target=func)
new_t.start()

b.a += 1
print("主线程 : a = " + str(b.a))

可以看到，a是全局变量，主线程和线程一对变量a的影响是相互的，不是隔离的，对应到flask中，request是一个全局变量，同一时间有可能接受很多网络请求，从而开启多个线程。为了让request正确的指向其实例化的Request对象，保证各个请求互不干扰，线程隔离机制就显得十分重要！接下来我们就来看看flask中的线程隔离机制！

flask中的线程隔离实现

按我们能想到的，我们可以用python中的字典这种数据结构来实现，像下面这样：

request = {
    
 	thread_id1:Request1;
 	thread_id2:Request2;
 	...
}

那么其实在flask内部也是类似的，也是用字典这种基本数据类型来实现线程隔离的，下面我们一起去看看吧！

字典只能保存数据，而我们还需要操作数据，因此需要将其封装到一个对象中，我们在入门系列中介绍到flask的核心之一是werkzeug，而我们要看的线程隔离的实现正好在werkzeug里面的local.py文件中：

可以看到有这样的一个Local对象，其实就是对字典原理的一个封装！

那么我们使用这个Local对象来试验一下线程隔离：

import threading,time
from werkzeug.local import Local

b = Local()
b.a = 0

def func():
    b.a = 1
    print("线程1 : a = " + str(b.a))

new_t = threading.Thread(target=func,name='thread_01')
new_t.start()

time.sleep(1)
b.a += 2
print("主线程 : a = " + str(b.a))

可以看到，我们用Local实例化的对象是线程隔离的！

接下来我们继续看之前画的这张图

之前写过_request_ctx_stack和_app_ctx_stack这连个变量实际上指向了LocalStack这个栈，即LocalStack实例化的对象！

那么现在我们看完Local之后，我们也从名字猜想这个LocalStack不简单，他是一个线程隔离的栈！
我们可以看看LocalStack的源码：

可以看到LocalStack对线程隔离对象Local进行了封装，并且提供了push，pop，以及取栈顶元素的top方法！

看到这我们总结一下就是：Local使用字典的方式实现了线程隔离，LocalStack对Local进行了封装形成了线程隔离的栈！

依旧用LocalStack写个案例看看：

import threading,time
from werkzeug.local import LocalStack

myStack = LocalStack()
myStack.push(1)
print("在主线程push后，值为：" + str(myStack.top))

def fun():
    # 线程一
    myStack.push(2)
    print("在线程一push后，值为：" + str(myStack.top))
    

new_t = threading.Thread(target=fun,name='thread_01')
new_t.start()
time.sleep(1)

#主线程
print("最后主线程的值为 ：" + str(myStack.top))

可以看到线程之间也是互不影响的！

所以说flask中AppContext和RequestContext也是线程隔离的(因为这两个上下文被推入了LocalStack)，本质上就是当使用到request时，线程隔离使得request能够正确找到其实例化的Request!

总结

使用线程隔离意义在于：使当前线程能够正确引用到他自己所创建的对象，而不是引用到其他线程所创建的对象!

由此来推：

不仅request是线程隔离的，session和g对象也是（注意:flask的核心对象app不是线程隔离的，全局只有一个，也就是current_app的线程隔离是没有意义的！而request的实例化对象Request有很多个！）

结语

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