面试题：Rust获取 - 修改操作在并发场景下的性能优化及内存安全

设计方案

选择合适的锁机制：
- 由于涉及对共享数据的获取 - 修改操作，Mutex是一个合适的选择。RwLock适用于读多写少的场景，而这里明确是获取 - 修改，写操作频繁，Mutex更合适。Arc用于在多个线程间共享数据所有权。

减少锁的粒度：

将共享数据按功能或访问模式进行合理拆分。例如，如果共享数据包含用户信息，可将用户基本信息和用户权限信息拆分成不同的数据结构，分别使用Mutex进行保护。这样不同线程在访问不同部分的数据时，不会相互阻塞。
代码示例：

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

struct UserInfo {
    name: String,
    age: u32,
}

struct UserPermissions {
    can_read: bool,
    can_write: bool,
}

fn main() {
    let user_info = Arc::new(Mutex::new(UserInfo {
        name: "John".to_string(),
        age: 30,
    }));
    let user_permissions = Arc::new(Mutex::new(UserPermissions {
        can_read: true,
        can_write: false,
    }));

    let info_clone = user_info.clone();
    let perm_clone = user_permissions.clone();
    std::thread::spawn(move || {
        let mut info = info_clone.lock().unwrap();
        info.age += 1;
    });

    let info_clone = user_info.clone();
    let perm_clone = user_permissions.clone();
    std::thread::spawn(move || {
        let mut perm = perm_clone.lock().unwrap();
        perm.can_write = true;
    });
}

避免死锁：

规定锁的获取顺序。例如，始终先获取Mutex A，再获取Mutex B。如果所有线程都遵循这个顺序，就不会出现死锁。
采用超时机制。使用try_lock方法，在获取锁时设置一个超时时间，如果在规定时间内没有获取到锁，就放弃操作并回滚之前的修改，以避免无限期等待。
代码示例：

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

fn main() {
    let mutex_a = Arc::new(Mutex::new(0));
    let mutex_b = Arc::new(Mutex::new(0));

    let a_clone = mutex_a.clone();
    let b_clone = mutex_b.clone();
    thread::spawn(move || {
        if let Ok(mut a) = a_clone.try_lock_for(Duration::from_millis(100)) {
            if let Ok(mut b) = b_clone.try_lock_for(Duration::from_millis(100)) {
                // 执行操作
                *a += 1;
                *b += 1;
            } else {
                // 未获取到b锁，回滚a锁的修改
                *a = 0;
            }
        }
    });

    let a_clone = mutex_a.clone();
    let b_clone = mutex_b.clone();
    thread::spawn(move || {
        if let Ok(mut a) = a_clone.try_lock_for(Duration::from_millis(100)) {
            if let Ok(mut b) = b_clone.try_lock_for(Duration::from_millis(100)) {
                // 执行操作
                *a += 1;
                *b += 1;
            } else {
                // 未获取到b锁，回滚a锁的修改
                *a = 0;
            }
        }
    });
}

优化缓存命中率：
- 将频繁访问的数据尽量放在本地缓存中。例如，在每个线程内维护一个局部变量，用于缓存共享数据中经常使用的部分。只有在需要更新共享数据时，才获取锁进行操作。
- 合理使用Arc的引用计数。Arc的引用计数操作会影响性能，尽量减少不必要的clone操作，在确实需要共享所有权时再进行clone。

不同并发情况下的性能表现

低并发情况：
- 由于线程竞争较少，锁的开销相对较小。采用减少锁粒度的方案可能带来一定的额外开销（如数据结构拆分带来的内存管理开销），但整体性能影响不大。优化缓存命中率的措施在低并发下效果可能不明显，因为线程间的资源竞争少，本地缓存对性能提升有限。
高并发情况：
- 减少锁粒度能显著提升性能。不同线程可以并行访问不同部分的数据，减少锁竞争，提高系统的并发处理能力。
- 避免死锁的超时机制会带来一定的性能损耗，因为每次获取锁都需要设置超时并判断，但相比死锁导致的系统停滞，这种损耗是可接受的。
- 优化缓存命中率能有效减少对共享数据的频繁访问，降低锁的竞争频率，从而提升性能。在高并发下，本地缓存能极大地减少线程等待锁的时间，提高整体吞吐量。

星途面试题库

面试题：Rust获取 - 修改操作在并发场景下的性能优化及内存安全

知识考点

面试题答案

设计方案

不同并发情况下的性能表现