面试题：Rust可变性在并发编程中的考量

可变变量在Rust并发编程中的挑战

数据竞争：多个线程同时读写可变变量，可能导致数据不一致，这违反了Rust的内存安全原则。
竞态条件：由于线程调度的不确定性，可变变量的读写顺序可能导致程序出现意外行为。

使用同步原语安全共享可变数据

Mutex（互斥锁）：通过互斥访问机制，保证同一时间只有一个线程可以访问共享数据，从而避免数据竞争。
Arc（原子引用计数）：用于在多个线程间共享数据，其内部实现了原子操作来保证引用计数的线程安全。结合Mutex，可以实现线程安全的共享可变数据。

代码示例

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

fn main() {
    // 创建一个Arc<Mutex<T>>类型的共享可变数据
    let shared_data = Arc::new(Mutex::new(0));

    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..10 {
        // 克隆Arc，以便每个线程都有自己的引用
        let data = Arc::clone(&shared_data);
        let handle = thread::spawn(move || {
            // 锁定Mutex以获取对共享数据的可变引用
            let mut num = data.lock().unwrap();
            *num += 1;
        });
        handles.push(handle);
    }

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

    // 打印最终结果
    println!("Final value: {}", *shared_data.lock().unwrap());
}

代码解释

创建共享数据：
```
let shared_data = Arc::new(Mutex::new(0));
```
- Arc::new 创建一个引用计数指针，用于线程间共享数据。
- Mutex::new(0) 创建一个互斥锁，内部包装了初始值为0的可变数据。
线程创建：
```
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);
}
```
- Arc::clone 克隆Arc，使得每个线程都有自己对共享数据的引用，引用计数增加。
- thread::spawn 创建新线程，并将共享数据的克隆传递进去。
- data.lock().unwrap() 获取Mutex的锁，返回一个 MutexGuard，这是一个RAII（Resource Acquisition Is Initialization）类型，在其生命周期结束时自动释放锁。
- *num += 1; 对共享数据进行修改。
等待所有线程完成：
```
for handle in handles {
    handle.join().unwrap();
}
```
- handle.join() 等待每个线程完成，确保所有线程对共享数据的操作都已执行完毕。
打印最终结果：
```
println!("Final value: {}", *shared_data.lock().unwrap());
```
- 再次锁定Mutex获取对共享数据的可变引用，打印最终结果。整个过程通过Mutex保证了同一时间只有一个线程可以访问和修改共享数据，从而确保数据一致性并避免数据竞争。

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