面试题：复杂并发场景下Rust借用规则的灵活运用

设计思路

理解借用规则基础：
- Rust 的借用规则确保内存安全和数据一致性。在并发场景下，这些规则能防止数据竞争。
- 例如，同一时间只能有一个可变引用（&mut），或者多个不可变引用（&）。这避免了同时读写共享数据导致的数据不一致。
选择合适的数据结构和并发原语：
- Arc 与 Mutex 组合：对于需要在多个线程间共享可变数据，使用 std::sync::Arc（原子引用计数指针）和 std::sync::Mutex（互斥锁）。Arc 允许数据在多个线程间共享，Mutex 提供了对数据的独占访问，确保同一时间只有一个线程能修改数据。
- RwLock：当读操作远多于写操作时，std::sync::RwLock 更合适。它允许多个线程同时进行读操作，但写操作时会独占锁，这样在高读场景下能提高系统效率。
任务划分与数据隔离：
- 将不同功能的任务划分开，尽量减少共享数据的范围。例如，有些任务只负责读，有些任务只负责写，这样可以减少锁的竞争。
- 对于必须共享的数据，通过合理的数据结构设计，将不同类型的数据分开，减少锁的粒度。比如，将经常读和经常写的数据分开存储在不同的结构中。
错误处理：
- 在获取锁（如 Mutex 或 RwLock）时，要处理可能出现的错误。例如，Mutex 的 lock 方法返回 Result，如果其他线程已经死锁，获取锁可能失败，需要合适的错误处理机制。

关键代码实现

使用 Arc 和 Mutex：

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;
        });
        handles.push(handle);
    }

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

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

在这段代码中，Arc<Mutex<i32>> 用于在多个线程间共享 i32 类型的数据。每个线程通过 lock 方法获取锁，修改数据后释放锁。 2. 使用 RwLock：

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

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

    for _ in 0..5 {
        let data = Arc::clone(&shared_data);
        let handle = thread::spawn(move || {
            let num = data.read().unwrap();
            println!("Read value: {}", num);
        });
        handles.push(handle);
    }

    let data = Arc::clone(&shared_data);
    let write_handle = thread::spawn(move || {
        let mut num = data.write().unwrap();
        *num += 1;
    });
    handles.push(write_handle);

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

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

这里使用 Arc<RwLock<i32>>，多个读线程可以同时获取读锁进行读操作，而写线程获取写锁时，其他读线程和写线程都要等待，从而保证数据一致性。同时，由于读操作可以并发进行，提高了读多写少场景下的效率。

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