面试题：Rust线程池与任务调度优化

设计思路

数据结构选择：
- 任务队列：使用PriorityQueue（可以基于std::collections::BinaryHeap实现一个带有优先级的队列）来存储任务。每个任务包含优先级和具体的执行逻辑。这样可以保证高优先级的任务总是在队列头部，方便快速取出执行。
- 线程池：使用Vec<Thread>来管理线程。每个线程从任务队列中取出任务并执行。
线程间同步方式：
- 互斥锁（Mutex）：为了保护任务队列，防止多个线程同时访问和修改任务队列，在访问任务队列时使用Mutex进行加锁。例如，在往任务队列添加任务和从任务队列取出任务时，都需要先获取Mutex的锁。
- 条件变量（Condvar）：结合Mutex使用Condvar来实现线程的等待和唤醒机制。当任务队列中没有任务时，线程可以通过Condvar进入等待状态，当有新任务添加到任务队列时，通过Condvar唤醒等待的线程。
性能和资源消耗权衡：
- 性能：为了提高性能，线程池的大小需要根据系统的CPU核心数、内存等资源合理设置。如果线程数过少，可能无法充分利用系统资源；如果线程数过多，会增加线程上下文切换的开销。同时，使用高效的优先级队列数据结构可以快速地获取高优先级任务，减少任务等待时间。
- 资源消耗：控制线程池大小可以避免过多的线程占用大量内存等资源。并且在任务处理完后，及时释放相关资源，比如关闭不再使用的线程等。

高并发场景下可能遇到的问题及解决方案

死锁：
- 问题描述：多个线程相互等待对方释放锁，导致程序无法继续执行。例如，线程A持有锁1，等待锁2，而线程B持有锁2，等待锁1。
- 解决方案：使用锁的顺序策略，规定所有线程获取锁的顺序。比如按照锁的ID从小到大获取锁，这样可以避免循环等待导致的死锁。同时，在代码编写时，仔细检查锁的获取和释放逻辑，确保不会出现死锁的情况。
饥饿：
- 问题描述：低优先级任务长时间得不到执行，因为高优先级任务不断进入队列，导致低优先级任务一直处于等待状态。
- 解决方案：可以采用老化策略，随着任务在队列中等待时间的增加，逐渐提升其优先级。这样可以保证低优先级任务在等待一定时间后，也有机会得到执行。
线程上下文切换开销：
- 问题描述：过多的线程切换会消耗大量的CPU时间，降低系统性能。
- 解决方案：合理设置线程池大小，避免创建过多线程。同时，可以采用工作窃取算法，让空闲线程从繁忙线程的任务队列中窃取任务执行，减少线程上下文切换的频率，提高系统整体性能。

示例代码框架

use std::sync::{Arc, Mutex, Condvar};
use std::thread;
use std::collections::BinaryHeap;

// 定义任务结构体，包含优先级和执行逻辑
struct Task {
    priority: u32,
    func: Box<dyn FnOnce() + Send>,
}

impl Ord for Task {
    fn cmp(&self, other: &Self) -> std::cmp::Ordering {
        other.priority.cmp(&self.priority)
    }
}

impl PartialOrd for Task {
    fn partial_cmp(&self, other: &Self) -> Option<std::cmp::Ordering> {
        Some(self.cmp(other))
    }
}

impl Eq for Task {}

impl PartialEq for Task {
    fn eq(&self, other: &Self) -> bool {
        self.priority == other.priority
    }
}

struct ThreadPool {
    workers: Vec<thread::JoinHandle<()>>,
    task_queue: Arc<(Mutex<BinaryHeap<Task>>, Condvar)>,
    stop: Arc<Mutex<bool>>,
}

impl ThreadPool {
    fn new(size: usize) -> Self {
        let task_queue = Arc::new((Mutex::new(BinaryHeap::new()), Condvar::new()));
        let stop = Arc::new(Mutex::new(false));

        let mut workers = Vec::with_capacity(size);
        for _ in 0..size {
            let task_queue_clone = task_queue.clone();
            let stop_clone = stop.clone();
            let handle = thread::spawn(move || {
                loop {
                    let (lock, cvar) = &*task_queue_clone;
                    let mut queue = lock.lock().unwrap();
                    while queue.is_empty() &&!*stop_clone.lock().unwrap() {
                        queue = cvar.wait(queue).unwrap();
                    }
                    if *stop_clone.lock().unwrap() && queue.is_empty() {
                        break;
                    }
                    let task = queue.pop().unwrap();
                    drop(queue);
                    (task.func)();
                }
            });
            workers.push(handle);
        }

        ThreadPool {
            workers,
            task_queue,
            stop,
        }
    }

    fn submit(&self, priority: u32, func: Box<dyn FnOnce() + Send>) {
        let (lock, cvar) = &*self.task_queue;
        let mut queue = lock.lock().unwrap();
        queue.push(Task { priority, func });
        drop(queue);
        cvar.notify_one();
    }

    fn shutdown(self) {
        *self.stop.lock().unwrap() = true;
        let (_, cvar) = &*self.task_queue;
        cvar.notify_all();
        for worker in self.workers {
            worker.join().unwrap();
        }
    }
}

以上代码只是一个简单的线程池实现框架，实际应用中可能需要根据具体需求进一步完善和优化，比如错误处理、任务取消等功能。

面试题：Rust线程池与任务调度优化

知识考点

面试题答案

设计思路

高并发场景下可能遇到的问题及解决方案

示例代码框架