面试题：Rust中Mutex和RwLock的底层实现原理及拓展应用

Rust中Mutex和RwLock的底层实现原理

1. Mutex（互斥锁）

锁机制：Mutex通过原子操作来实现互斥访问。在Rust中，Mutex内部使用AtomicBool类型的字段来表示锁的状态，初始值为false表示锁未被占用，true表示锁已被占用。当一个线程尝试获取锁时，它通过compare_and_swap（或类似的原子操作）尝试将锁的状态从false改为true。如果操作成功，意味着该线程获取到了锁；如果操作失败，则说明锁已被其他线程占用。
等待队列的管理方式：当一个线程获取锁失败时，它会被放入一个等待队列中。Rust的std::sync::Mutex使用操作系统提供的线程阻塞机制，比如park函数来挂起当前线程。等待队列通常是一个链表结构，每个节点代表一个等待获取锁的线程。当持有锁的线程释放锁时，它会从等待队列中唤醒一个线程（通常是FIFO顺序），被唤醒的线程会再次尝试获取锁。

2. RwLock（读写锁）

锁机制：RwLock区分读锁和写锁。它内部通常使用一个计数器来记录当前持有读锁的线程数量，以及一个标志位来表示写锁是否被持有。获取读锁时，只要写锁未被持有，就可以增加读锁计数器，允许多个线程同时持有读锁。获取写锁时，需要等待所有读锁都被释放，并且写锁未被其他线程持有，然后将写锁标志位置为已持有。
等待队列的管理方式：对于读锁等待队列和写锁等待队列，Rust的std::sync::RwLock会分别维护。当一个线程尝试获取读锁但写锁被持有，或者尝试获取写锁但读锁或写锁已被其他线程持有，它会被放入相应的等待队列。写锁等待队列优先级通常高于读锁等待队列，以避免写操作饥饿。当写锁被释放时，会先唤醒写锁等待队列中的线程（如果有）；当读锁全部释放且写锁等待队列为空时，会唤醒读锁等待队列中的线程。

结合Mutex和RwLock特性的新场景及实现思路

新场景：分布式缓存系统中的数据更新与读取优化

在分布式缓存系统中，数据会被频繁读取，但偶尔也需要进行更新操作。传统的实现方式可能是使用单一的锁（如Mutex）来保护缓存数据的访问，这在高并发读的场景下会成为性能瓶颈。而单纯使用RwLock，虽然读性能有所提升，但在更新数据时可能会导致大量读操作长时间等待。

实现思路

结合方式：使用RwLock来处理常规的读多写少场景，让多个读操作可以并发进行。同时，对于写操作，在获取写锁之前，先使用Mutex对写操作进行排队。这样可以避免在写操作频繁时，读操作长时间阻塞等待写锁释放，同时也保证了写操作的原子性。
具体实现：
- 数据结构：定义一个结构体来封装缓存数据，例如：

use std::sync::{Mutex, RwLock};

struct CacheData<T> {
    data: RwLock<T>,
    write_mutex: Mutex<()>,
}

读操作：读操作直接获取RwLock的读锁：

impl<T> CacheData<T> {
    fn read(&self) -> Option<T> {
        let guard = self.data.read().ok()?;
        Some(guard.clone())
    }
}

写操作：写操作先获取Mutex，再获取RwLock的写锁：

impl<T> CacheData<T> {
    fn write(&self, new_data: T) {
        let _mutex_guard = self.write_mutex.lock().unwrap();
        let mut data_guard = self.data.write().unwrap();
        *data_guard = new_data;
    }
}

通过这种方式，在高并发读的情况下，读操作可以并发执行；而写操作通过Mutex排队，既保证了写操作的原子性，又避免了读操作被长时间阻塞，从而优化了分布式缓存系统的性能。