面试题：Ruby线程安全与同步机制之复杂场景处理

使用Monitor类：
- 思路：Monitor类提供了一种更高级的同步机制，它允许在一个对象上定义多个同步方法和临界区。相比于Mutex，它可以提供更细粒度的控制，并且可以在对象内部管理锁的状态，使代码结构更清晰。
- 关键代码片段：

require 'monitor'

class ComplexData
  include MonitorMixin

  def initialize
    @data = {}
    @monitor_enter
  end

  def read_data
    @monitor.synchronize do
      @data.dup
    end
  end

  def write_data(new_data)
    @monitor.synchronize do
      @data = new_data
    end
  end
end

使用ConditionVariable与Mutex配合：
- 思路：当一个线程需要等待某个条件满足时，ConditionVariable可以与Mutex协同工作。比如在更新复杂数据结构时，有些线程可能需要等待数据结构处于某种特定状态才能继续操作，ConditionVariable可以有效地管理这种等待和唤醒机制，从而提高并发性能。
- 关键代码片段：

require 'thread'

mutex = Mutex.new
cond = ConditionVariable.new
shared_data = {}

reader = Thread.new do
  loop do
    mutex.synchronize do
      while shared_data.empty?
        cond.wait(mutex)
      end
      data = shared_data.dup
      puts "Reader read: #{data}"
    end
  end
end

writer = Thread.new do
  loop do
    new_data = { key: 'value' }
    mutex.synchronize do
      shared_data = new_data
      puts "Writer wrote: #{new_data}"
      cond.signal
    end
    sleep 1
  end
end

使用Queue进行线程间通信：
- 思路：如果线程之间的数据交互可以通过队列来管理，那么可以将对复杂数据结构的读写操作封装在队列的处理逻辑中。Queue本身是线程安全的，通过将数据的生产和消费分离，不同线程可以通过队列来安全地访问和修改数据，从而提高并发性能。
- 关键代码片段：

require 'thread'

queue = Queue.new

producer = Thread.new do
  loop do
    data = { some: 'data' }
    queue << data
    sleep 1
  end
end

consumer = Thread.new do
  loop do
    data = queue.pop
    # 这里对数据进行处理，例如更新复杂数据结构
    puts "Consumer got: #{data}"
  end
end

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面试题：Ruby线程安全与同步机制之复杂场景处理

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