面试题：深度剖析Rust在多线程场景下CPU执行时间的测量与极致优化

1. 精确测量每个线程的 CPU 执行时间

在 Rust 中，可以使用 std::process::Command 结合系统工具（如 time 命令在类 Unix 系统上）来测量整个进程的 CPU 时间，然后通过 std::thread::Thread 的相关方法获取每个线程的标识符，再结合系统工具提供的线程级别的统计信息（如 /proc/[pid]/task/[tid]/stat 在 Linux 上）来计算每个线程的 CPU 时间。

另外，也可以使用 thread::Builder::name 给每个线程命名，然后利用 thread_priority 等 crate 来获取线程级别的 CPU 时间统计。例如：

use std::thread;
use std::time::Duration;

fn main() {
    let handle = thread::Builder::new()
        .name("my_thread".to_string())
        .spawn(|| {
            // 线程逻辑
            thread::sleep(Duration::from_secs(1));
        })
        .unwrap();

    handle.join().unwrap();
}

之后通过系统工具（如 ps -L -p [pid] 在 Linux 上查看线程信息）结合线程名来分析该线程的 CPU 时间。

2. 分析资源竞争对 CPU 时间的影响

资源竞争通常意味着线程需要等待获取锁才能访问共享资源。这种等待会导致线程阻塞，使得 CPU 时间被浪费在等待而非执行有用的工作上。

可以通过分析线程的等待时间（通过上述测量方法获取线程等待锁的时间）与实际执行时间的比例来评估资源竞争的影响。如果等待时间占比较大，说明资源竞争严重影响了 CPU 时间。

3. 优化方案

锁的优化

减少锁的粒度：将大的共享资源拆分成多个小的资源，每个资源使用单独的锁。这样不同线程可以同时访问不同的小资源，减少锁竞争。例如，假设有一个大的哈希表是共享资源，可以将其拆分成多个小的哈希表，每个小哈希表有自己的锁。
读写锁的使用：如果共享资源读操作远多于写操作，可以使用读写锁（std::sync::RwLock）。多个线程可以同时进行读操作，只有写操作需要独占锁，从而提高并发性能。

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

let data = Arc::new(RwLock::new(Vec::new()));
let reader1 = data.clone();
let handle1 = thread::spawn(move || {
    let data = reader1.read().unwrap();
    // 读操作
});

let writer = data.clone();
let handle2 = thread::spawn(move || {
    let mut data = writer.write().unwrap();
    // 写操作
});

使用无锁数据结构：对于一些场景，可以使用无锁数据结构（如 crossbeam::queue::MsQueue）来避免锁带来的开销。这些数据结构通过原子操作来保证数据的一致性，减少线程间的竞争。

线程调度策略调整

动态调整线程数量：根据系统的 CPU 核心数和任务的负载动态调整线程数量。可以使用 rayon 等并行计算库，它会根据系统资源自动调整线程数量。例如：

use rayon::prelude::*;

let data: Vec<i32> = (0..1000).collect();
let result: i32 = data.par_iter().sum();

线程优先级调整：对于关键任务的线程，可以提高其优先级，确保它们能优先获得 CPU 资源。在 Linux 上，可以使用 thread_priority crate 来调整线程优先级。

use thread_priority::*;

let handle = thread::spawn(|| {
    set_current_priority(ThreadPriority::AboveNormal).unwrap();
    // 线程逻辑
});

其他优化

缓存优化：尽量减少线程间对共享缓存的争用。如果可能，将频繁访问的数据放在线程本地存储（std::thread::LocalKey）中，减少对共享资源的访问。
任务分解与合并：将大的任务分解成多个小任务，根据任务的依赖关系和资源需求，合理分配到不同线程执行，并且在适当的时候合并结果，以提高整体执行效率。