RLock适用于同一线程需多次获取同一锁的递归或重入场景，允许重复acquire并需对应次数release；Semaphore则用于控制并发数，允许多线程共享资源但限制总量，acquire与release可跨线程。
RLock 适合递归加锁的线程安全场景
当一个线程需要多次获取同一把锁（比如在递归调用、重入方法中），用普通 Lock 会直接阻塞自己，导致死锁。而 RLock（可重入锁）允许同一线程重复调用 acquire()，只要对应次数的 release() 就能真正释放锁。
常见错误现象：threading.Lock 在递归函数里卡住，CPU 占用低但程序不继续；报错信息里没有异常，只是静默挂起。
使用场景：
- 类方法中调用自身其他加锁方法（如
add()内部调用update()，两者都需保护共享状态） - 实现线程安全的缓存装饰器，内部可能多次访问被锁保护的字典
- 构造复杂对象时，初始化过程嵌套调用多个需同步的子步骤
注意点：
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RLock比Lock开销略大，因为要维护持有线程 ID 和计数器 - 必须由同一个线程完成所有
acquire()和release()，跨线程调用release()会抛RuntimeError: release unlocked lock - 不解决“锁顺序不一致”导致的死锁，只解决“自己锁自己”的问题
Semaphore 更适合资源池或并发数控制
Semaphore 的核心不是“互斥”，而是“限制同时访问的线程数量”。它内部维护一个计数器，acquire() 减一，release() 加一，计数器为 0 时阻塞。
典型使用场景：
- 控制对数据库连接池、HTTP 客户端、GPU 显存等有限资源的并发访问
- 限流：比如最多允许 5 个线程同时执行耗时任务，其余排队
- 模拟生产者-消费者中“槽位”数量（比
Queue更轻量，但不带数据传递）
和 Lock/RLock 的关键差异：
-
acquire()可由 A 线程调用，release()可由 B 线程调用（即不要求同线程） - 初始化时传入的数值就是最大并发数，设为 1 时行为接近
Lock，但语义不同、开销略高 - 不保证临界区的排他性——多个线程可以同时在临界区内，只要没超限额
容易踩的坑：
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- 忘记调用
release()，导致计数器永远卡在 0，后续所有线程永久阻塞 - 在异常路径中未做
try/finally保护，造成资源泄漏（建议用上下文管理器） - 误以为
Semaphore能替代条件变量，其实它不提供“等待某个状态成立”的能力
别用 RLock 去代替 Semaphore 控制并发数
有人看到 RLock 也能“控制进入”，就试图靠它限制并发线程数，这是错的。因为 RLock 的重入特性意味着：只要一个线程拿到锁，它就能无限次 acquire()，完全绕过限制。
示例问题代码：
lock = threading.RLock() # 错误：下面这段对并发数毫无约束力 lock.acquire() do_work() lock.release()
这和用 Lock 效果一样，且更易引发隐藏 bug。真正要控并发，请明确用 Semaphore(value=3)。
另一个混淆点：BoundedSemaphore 是 Semaphore 的子类，会在 release() 超出初始值时抛异常，适合调试阶段捕获误释放。
实际选型看“谁该放行”和“放行依据”
决定用哪个，关键是回答两个问题：
- 放行依据是“是不是同一个线程”？→ 选
RLock - 放行依据是“当前已占用资源数是否达到上限”？→ 选
Semaphore - 需要严格一对一加锁/解锁，且不允许跨线程释放？→ 只能用
Lock或RLock
性能上差异不大，但语义错位会导致极难复现的竞态。比如在连接池里误用 RLock，可能让单个线程占满所有连接却不释放，而其他线程干等。
最常被忽略的一点：Python 的 GIL 让纯计算密集型任务无法真正并行，所以这些同步原语主要保护的是 I/O、共享数据结构（如 dict、list）、或 C 扩展中释放 GIL 后的临界区——别在无共享的 CPU 绑定循环里白加锁。
