python flask多线程 poolsubmit多个线程同时工作加锁问题

在使用多线程处理请求时，可以使用Flask提供的ThreadPoolExecutor来创建一个线程池，并使用submit()方法将任务提交到线程池中进行执行。在多个线程同时工作的情况下，可能会遇到资源竞争的问题，需要使用锁来保护共享资源的访问。

下面是一个使用Flask的多线程示例代码：

from flask import Flask
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading

app = Flask(__name__)

# 创建线程池
executor = ThreadPoolExecutor(2)
# 创建锁
lock = threading.Lock()

@app.route('/')
def index():
    # 提交任务到线程池中执行
    future1 = executor.submit(task, 'Task 1')
    future2 = executor.submit(task, 'Task 2')
    return 'Tasks submitted'

def task(name):
    # 加锁
    with lock:
        print(f'Starting task {name}')
        # 执行任务
        # ...
        print(f'Completed task {name}')

在上面的示例中，task()函数会被多个线程同时调用，为了避免多个线程同时访问共享资源的问题，使用with lock语句来获取锁，确保只有一个线程可以执行加锁的代码块。这样可以保证在加锁的代码块中的操作是互斥的。

需要注意的是，Flask默认是单线程的，如果要在Flask中使用多线程，需要将应用运行在一个支持多线程的服务器上，例如使用app.run(threaded=True)来启动Flask应用