Чем мьютекс отличается от семафора?

Мьютекс (mutual exclusion) обеспечивает взаимное исключение: захватил — работаешь, остальные ждут; отпустил — один из ждущих заходит. У мьютекса есть владелец: отпустить его должен тот же поток. Бывают реентерабельные — поток может захватить свой же замок повторно (synchronized и ReentrantLock в Java, RLock в Python), иначе рекурсивный вызов заблокирует сам себя.

Семафор — счётчик. acquire уменьшает его и ждёт, если счётчик ноль; release увеличивает и будит ждущего. Владельца нет: освободить может любой поток. Применения:

• ограничение параллелизма — не больше N одновременных запросов к базе или внешнему API, N соединений в пуле;
• сигнализация — один поток делает release, другой ждёт на acquire (семафор с нулём);
• двоичный семафор (N = 1) похож на мьютекс, но из-за отсутствия владельца легко ошибиться.

Монитор — объект, в котором мьютекс объединён с условными переменными: поток в критической секции может ждать условия (wait), временно отпуская замок, а другой — разбудить его (notify). В Java каждый объект — монитор: synchronized + wait/notify; современнее — ReentrantLock + Condition. Ждать условия надо в цикле while (!условие) wait() — бывают ложные пробуждения, и пока поток просыпался, условие мог перехватить другой.

Read-write lock — много читателей одновременно или один писатель (ReentrantReadWriteLock). Выгоден, когда чтений намного больше и критическая секция заметная; иначе накладные расходы съедают выигрыш. StampedLock добавляет оптимистичное чтение без блокировки.

Цена. Свободный замок захватывается атомарной инструкцией за десятки наносекунд. Занятый — поток засыпает и просыпается через ядро (переключение контекста), это микросекунды. Поэтому критические секции делают короткими и не делают внутри них ввод-вывод.

import threading, time

api_slots = threading.Semaphore(3)      # не больше 3 одновременных вызовов

def call_api(i):
    with api_slots:
        print("старт", i)
        time.sleep(1)                   # одновременно спят максимум трое

for i in range(9):
    threading.Thread(target=call_api, args=(i,)).start()