面试题：Rust引用比较在并发场景下的挑战与解决方案

Question

在一个多线程的Rust程序中，有多个线程会对共享数据进行操作，这些共享数据通过引用传递。假设共享数据结构为： ```rust struct SharedData { data: Vec<i32>, metadata: HashMap<String, String>, } ``` 不同线程可能会获取`&SharedData`的引用并进行比较操作。描述在这种并发场景下，引用比较可能会遇到的问题，例如数据竞争等，并提出至少两种有效的解决方案，同时分析每种方案的优缺点。

Answer 1

可能遇到的问题

1. 数据竞争：多个线程同时读取和修改 SharedData 时，可能会导致数据竞争。例如，一个线程正在读取 data 或 metadata，另一个线程同时修改它们，这会导致未定义行为。
2. 引用失效：当一个线程持有 &SharedData 引用时，如果共享数据在其他线程中被释放或重新分配内存，该引用可能会失效，导致悬垂指针问题。

解决方案及优缺点

1. 使用 Mutex

代码示例：

use std::sync::{Mutex, Arc};
use std::collections::HashMap;

struct SharedData {
    data: Vec<i32>,
    metadata: HashMap<String, String>,
}

fn main() {
    let shared = Arc::new(Mutex::new(SharedData {
        data: vec![1, 2, 3],
        metadata: HashMap::from([("key".to_string(), "value".to_string())]),
    }));

    let handles = (0..3).map(|_| {
        let shared_clone = shared.clone();
        std::thread::spawn(move || {
            let lock = shared_clone.lock().unwrap();
            // 在这里进行比较操作
            println!("Data: {:?}, Metadata: {:?}", lock.data, lock.metadata);
        })
    }).collect::<Vec<_>>();

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

优点：

• 简单直观，Rust 的 Mutex 实现安全，能有效防止数据竞争。
• 可以控制对共享数据的访问，同一时间只有一个线程能获取锁并访问数据。 缺点：
• 性能瓶颈，锁的竞争可能导致线程阻塞，影响程序整体性能，尤其是在高并发场景下。
• 死锁风险，如果多个线程以不同顺序获取多个锁，可能会导致死锁。

2. 使用 RwLock

代码示例：

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

struct SharedData {
    data: Vec<i32>,
    metadata: HashMap<String, String>,
}

fn main() {
    let shared = Arc::new(RwLock::new(SharedData {
        data: vec![1, 2, 3],
        metadata: HashMap::from([("key".to_string(), "value".to_string())]),
    }));

    let read_handles = (0..3).map(|_| {
        let shared_clone = shared.clone();
        std::thread::spawn(move || {
            let lock = shared_clone.read().unwrap();
            // 在这里进行比较操作
            println!("Data: {:?}, Metadata: {:?}", lock.data, lock.metadata);
        })
    }).collect::<Vec<_>>();

    let write_handle = std::thread::spawn(move || {
        let mut lock = shared.write().unwrap();
        lock.data.push(4);
        lock.metadata.insert("new_key".to_string(), "new_value".to_string());
    });

    for handle in read_handles {
        handle.join().unwrap();
    }
    write_handle.join().unwrap();
}

优点：

• 适合读多写少的场景，读操作可以并发执行，提高了并发性能。
• 依然能有效防止数据竞争。 缺点：
• 实现相对复杂，需要区分读锁和写锁的获取。
• 写操作时会独占锁，可能导致读操作长时间等待，尤其是写操作频繁时。
• 同样存在死锁风险，例如多个线程对读锁和写锁的获取顺序不当。