多线程基础

运维脚本常需同时检查多台主机、多个 URL 或多个 API。Python threading 模块适合 I/O 密集型任务（网络请求、SSH、读文件），可在等待响应时切换线程，提高吞吐。CPU 密集计算仍应使用多进程，本文不展开。

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核心概念

概念	说明
Thread	操作系统调度的轻量执行单元
GIL	全局解释器锁，同一时刻仅一个线程执行 Python 字节码
I/O 释放 GIL	网络/磁盘等待时 GIL 会释放，多线程仍有效

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创建与启动线程

#!/usr/bin/env python3
"""为每台主机启动独立线程执行 ping 检查（示例用 sleep 模拟 I/O）。"""

import socket
import threading
import time
from typing import Callable


def check_host(ip: str, results: list, lock: threading.Lock) -> None:
    """模拟远程检查：解析主机名 + 等待响应。"""
    try:
        hostname = socket.gethostbyaddr(ip)[0]
        time.sleep(0.5)  # 模拟 SSH/HTTP 延迟
        status = "ok"
    except OSError:
        hostname = "unknown"
        status = "fail"

    # 多线程写共享列表必须加锁
    with lock:
        results.append({"ip": ip, "hostname": hostname, "status": status})


def run_checks(hosts: list[str]) -> list[dict]:
    results: list[dict] = []
    lock = threading.Lock()
    threads: list[threading.Thread] = []

    for ip in hosts:
        t = threading.Thread(target=check_host, args=(ip, results, lock), name=f"check-{ip}")
        threads.append(t)
        t.start()

    # 等待全部线程结束
    for t in threads:
        t.join()

    return results


def main() -> None:
    hosts = ["10.0.0.1", "10.0.0.2", "10.0.0.3"]
    report = run_checks(hosts)
    for row in report:
        print(row)


if __name__ == "__main__":
    main()

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Lock 与线程安全

counter = 0
lock = threading.Lock()


def increment() -> None:
    global counter
    for _ in range(100_000):
        with lock:          # 保证 read-modify-write 原子性
            counter += 1

不加锁时 counter += 1 可能丢失更新。共享状态（列表、字典、计数器）写入时务必同步。

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Event 与超时控制

def worker(stop_event: threading.Event) -> None:
    while not stop_event.is_set():
        # 周期性巡检逻辑
        time.sleep(1)
    print("收到停止信号，退出")


def run_with_timeout(seconds: float) -> None:
    stop = threading.Event()
    t = threading.Thread(target=worker, args=(stop,))
    t.start()
    time.sleep(seconds)
    stop.set()   # 通知线程结束
    t.join(timeout=5)

Event 适合优雅停止后台巡检线程；join(timeout=...) 防止主线程无限等待。

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何时用原生线程

手动 Thread 适合：

• 少量固定后台任务（日志采集、心跳）
• 学习并发模型

批量同类任务（上百台主机 HTTP 探活）更推荐下一章的 ThreadPoolExecutor，可限制并发数、复用线程、统一收集异常。

提示

• 默认线程为 daemon=False，主程序会等线程结束；守护线程随主进程退出
• 调试时给线程 name= 便于日志定位
• 线程数不是越多越好，过多会增加上下文切换与目标端压力

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小结

• I/O 密集型运维任务可用 threading 提速
• 共享数据写操作必须加 Lock
• 批量任务优先用线程池（下一章）

下一章：ThreadPoolExecutor 实现批量主机巡检。