面试题：Rust赋值运算符在并发编程中的特性及应用

Question

在Rust的并发编程场景下，涉及多线程操作共享数据时，赋值运算符的行为会受到哪些并发原语（如`Mutex`、`Arc`等）的影响？举例说明如何通过合理使用赋值运算符与并发原语，实现线程安全且高效的数据更新操作，同时分析可能出现的竞态条件及如何避免。

Answer 1

并发原语对赋值运算符行为的影响

1. Mutex：Mutex（互斥锁）用于保护共享数据，确保同一时间只有一个线程可以访问数据。当使用Mutex包裹共享数据时，赋值运算符的操作会被限制在Mutex的锁范围内。只有获取到锁的线程才能对数据进行赋值操作，其他线程必须等待锁的释放。
2. Arc：Arc（原子引用计数）用于在多个线程间共享数据，它本身并不提供同步机制，但通常与Mutex等同步原语结合使用。当Arc与Mutex一起使用时，Arc允许数据在多个线程间共享，而Mutex则控制对数据的访问。赋值运算符操作的是Arc所指向的数据，这个操作同样要在Mutex的锁保护下进行。

示例代码

use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::thread;

fn main() {
    let shared_data = Arc::new(Mutex::new(0));
    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..10 {
        let data = Arc::clone(&shared_data);
        let handle = thread::spawn(move || {
            let mut num = data.lock().unwrap();
            *num += 1; // 使用赋值运算符进行数据更新
        });
        handles.push(handle);
    }

    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }

    println!("Final value: {}", *shared_data.lock().unwrap());
}

在上述代码中：

• Arc<Mutex<i32>> 用于在多个线程间共享一个可变的整数。
• data.lock().unwrap() 获取锁并返回一个可修改的引用，在这个引用上使用赋值运算符 *num += 1 对数据进行更新。

竞态条件及避免方法

1. 竞态条件：如果没有使用像Mutex这样的并发原语，多个线程同时对共享数据进行赋值操作时，可能会导致竞态条件。例如，两个线程同时读取共享数据的值，然后各自进行修改并写回，这样会导致数据丢失更新。
2. 避免方法：
   • 使用Mutex：如上述示例，通过Mutex来保护共享数据，确保同一时间只有一个线程能访问和修改数据，从而避免竞态条件。
   • 使用其他同步原语：除了Mutex，还可以使用RwLock（读写锁），在读取操作频繁的场景下，允许多个线程同时读，但写操作依然是独占的，以此来提高并发性能同时避免竞态条件。