rlock允许同一线程多次acquire，lock不行；rlock记录线程id和计数，仅同线程可release，适用递归调用等场景，lock更轻量高效。
RLock 允许同一线程多次 acquire，Lock 不行
这是最直接的行为差异：用 Lock 时，如果同一个线程连续调用两次 acquire()，第二次就会被阻塞（或抛出异常，取决于是否设了 timeout）；而 RLock 会记录持有者线程和嵌套次数，同一线程可反复 acquire()，只要 release() 次数匹配即可。
常见错误现象：RuntimeError: release unlocked lock 或线程死锁——往往是因为误把 RLock 当成普通锁用了，却没注意它只认“自己人”（即创建它的线程），其他线程调用 release() 会直接报错。
- 适用场景：递归函数、封装了加锁逻辑的工具方法（比如一个类方法内部调用了另一个也需加锁的方法）
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Lock更轻量，无状态，适合简单互斥；RLock多了线程 ID 判断和计数开销，性能略低但语义更安全 - 注意：
RLock的release()必须由同一线程调用，且不能多于acquire()次数，否则抛RuntimeError: cannot release un-acquired lock
初始化和使用方式几乎一样，但不能混用
两者都通过 threading.Lock() 和 threading.RLock() 创建，API 表面一致：都有 acquire()、release()、locked() 方法。但它们的实例不兼容——拿 RLock 实例去替换 Lock 变量，代码可能跑通，但语义已变；反之，用 Lock 替换 RLock 很可能在递归调用时崩溃。
常见错误现象：单元测试通过，但高并发下偶发死锁或 RuntimeError——根源常是锁类型被悄悄替换了，或共享了本该隔离的锁实例。
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- 不要用
isinstance(lock, threading.Lock)去判断是否可重入；应该明确声明意图，比如变量名带_rlock后缀 - 配置项上无区别，都不支持超时以外的参数（
timeout是共有的） - 在 context manager（
with语句）中行为一致，但RLock的__exit__仍只做一次release()，对应最近一次acquire()
多线程间共享 RLock 依然需要小心所有权
RLock 的“可重入”只对**单个线程**有效，不是“多线程可重入”。多个线程竞争同一个 RLock 实例时，仍是互斥的——只是获得锁的线程能自己再进，别的线程得等它完全 release() 到计数为 0 才有机会。
容易踩的坑：以为用了 RLock 就能避免死锁，结果因为线程 A 持有锁后调用线程 B 的方法（B 也尝试 acquire 同一把锁），造成跨线程等待链。
- 调试时看
lock._is_owned()（私有属性，仅用于诊断）可确认当前线程是否已持锁 - 不要在回调、信号处理或异步任务中隐式传递
RLock实例，线程上下文很可能已变 - 和
Lock一样，避免锁嵌套顺序不一致（如线程1先锁A再锁B，线程2先锁B再锁A），RLock不解决这个问题
什么时候该选 RLock 而不是 Lock
只有一种情况必须用 RLock：你明确需要**同一执行流内多次进入临界区**，且无法重构为单次加锁。其余情况，优先用 Lock——更简单、更不容易出错、性能略好。
典型误用：给每个实例配一个 RLock 却从不递归调用；或者用 RLock 保护纯读操作（完全没必要）。
- 递归调用场景示例：
def calculate(self): self._lock.acquire(); try: return self._do_calc() finally: self._lock.release()，而_do_calc()内部又调了一次calculate() - 若逻辑可扁平化（比如把锁提到最外层），就别用
RLock；Python 的函数调用栈本身不强制要求锁重入 - 第三方库（如
queue.Queue）内部用的是RLock，但你调用它时完全感知不到——这种封装才是RLock的合理存在理由
真正难的不是选哪个类，而是想清楚“谁在什么时候要进哪段代码”，以及“这段代码会不会被自己再调一次”。锁类型只是表达意图的工具，写错逻辑，换啥锁都救不了。
