面试题：Rust原子操作在复杂并发场景中的优化

设计思路

选择合适的原子类型：在Rust中，std::sync::atomic模块提供了一系列原子类型，如AtomicUsize、AtomicI32等，根据共享资源的类型选择对应的原子类型。如果共享资源是复杂类型，可以考虑使用AtomicPtr结合Box等方式来处理。
避免不必要的锁：原子操作不需要像Mutex或RwLock那样获取锁，直接对原子类型进行操作，减少线程间的锁竞争。例如，对于简单的计数器，可以直接使用AtomicUsize的fetch_add等方法进行原子更新。
使用Arc共享原子数据：为了在多个线程间共享原子类型的数据，使用Arc（原子引用计数）来包装原子类型。Arc可以在多线程环境下安全地共享数据，并且其内部的引用计数操作也是原子的。

关键代码示例

use std::sync::{Arc, atomic::{AtomicUsize, Ordering}};
use std::thread;

fn main() {
    // 创建一个原子计数器
    let counter = Arc::new(AtomicUsize::new(0));
    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..10 {
        let counter_clone = Arc::clone(&counter);
        let handle = thread::spawn(move || {
            // 每个线程对计数器进行1000次原子增加操作
            for _ in 0..1000 {
                counter_clone.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
            }
        });
        handles.push(handle);
    }

    // 等待所有线程完成
    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }

    // 输出最终的计数值
    println!("Final counter value: {}", counter.load(Ordering::SeqCst));
}

在上述代码中：

首先创建了一个AtomicUsize类型的原子计数器，并使用Arc进行包装，以便在多个线程间共享。
然后通过thread::spawn创建10个线程，每个线程对计数器进行1000次原子增加操作。这里使用fetch_add方法，该方法以原子方式增加计数器的值，并返回旧值。Ordering::SeqCst表示顺序一致性，这是一种较为严格的内存序，确保所有线程以相同的顺序看到对该原子变量的修改。
最后等待所有线程完成，并输出最终的计数值。

面试题：Rust原子操作在复杂并发场景中的优化

知识考点

面试题答案

设计思路

关键代码示例