面试题：Rust原子实现统计功能时的线程安全与性能优化

Question

在多线程环境下使用Rust的原子类型实现统计功能，如何确保线程安全并且优化性能？例如，假设你有一个高并发场景下的请求计数器，每个线程频繁地对其进行递增操作，你需要考虑缓存一致性、锁竞争等问题，阐述你的设计思路并给出关键代码片段。

Answer 1

设计思路

1. 使用原子类型：Rust 的 std::sync::atomic 模块提供了原子类型，如 AtomicUsize，可以在多线程环境下进行无锁操作，避免锁竞争。
2. 缓存一致性：原子操作通过硬件指令保证了内存可见性，确保所有线程看到的原子变量状态一致。
3. 减少争用：为了进一步优化性能，可以采用无锁数据结构或者减少对共享资源的访问频率。例如，每个线程可以先在本地进行计数，然后定期将本地计数合并到共享的原子计数器上。

关键代码片段

use std::sync::atomic::{AtomicUsize, Ordering};
use std::thread;

fn main() {
    let counter = AtomicUsize::new(0);
    let mut handles = Vec::new();

    for _ in 0..10 {
        let counter_clone = counter.clone();
        let handle = thread::spawn(move || {
            for _ in 0..1000 {
                counter_clone.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
            }
        });
        handles.push(handle);
    }

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

    println!("Final counter value: {}", counter.load(Ordering::SeqCst));
}

在上述代码中：

1. AtomicUsize::new(0) 创建了一个初始值为 0 的原子计数器。
2. fetch_add 方法原子性地增加计数器的值，Ordering::SeqCst 提供了最高级别的内存顺序保证。
3. 每个线程在独立的环境中执行 fetch_add 操作，避免了锁竞争，确保了线程安全。最后通过 load 方法获取最终的计数值。