面试题：Rust中RefCell与Mutex在并发控制上的异同

RefCell和Mutex原理

RefCell原理
- RefCell是Rust中用于在运行时检查借用规则的类型。它通过内部可变性（Interior Mutability）模式，允许在不可变引用的情况下修改数据。
- 它维护了两个计数：borrow_count和strong_count。borrow_count用于跟踪活跃的不可变借用数量，strong_count用于跟踪活跃的可变借用数量。在借用时，会检查这些计数以确保借用规则不被违反。例如，不能同时存在可变借用和不可变借用。
Mutex原理
- Mutex（互斥锁）是一种同步原语，用于保护共享资源，确保同一时间只有一个线程可以访问该资源。
- 当一个线程想要访问Mutex保护的资源时，它必须先获取锁。如果锁已经被其他线程持有，那么该线程会被阻塞，直到锁被释放。Mutex内部维护一个状态来表示锁是否被持有，通过操作系统提供的底层同步机制（如futex等）来实现线程间的同步。

使用场景

RefCell使用场景
- 适用于单线程环境，当你需要在运行时动态检查借用规则，并且希望在不可变引用的情况下修改数据时使用。例如，在实现一些数据结构，如链表，其中某些方法可能需要在不可变访问时修改内部状态。
Mutex使用场景
- 适用于多线程环境，用于保护共享资源，确保线程安全。当多个线程需要访问和修改共享数据时，Mutex可以防止数据竞争。例如，多个线程同时访问和修改一个全局计数器。

性能差异

RefCell性能
- 在单线程环境下性能较好，因为它只在运行时进行借用规则检查，不需要涉及操作系统层面的同步操作。但是，如果在运行时违反借用规则，会导致程序panic。
Mutex性能
- 在多线程环境下，由于涉及到线程间的同步，获取和释放锁会带来一定的开销。如果有大量的线程竞争锁，会导致性能下降，因为线程可能会被频繁阻塞和唤醒。

实现线程安全计数器

高并发读场景

对于高并发读场景，可以使用RwLock（读写锁）结合RefCell来实现。RwLock允许多个线程同时进行读操作，而写操作需要独占锁。在单线程内部，可以使用RefCell来灵活地修改计数器。

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

struct Counter {
    inner: RefCell<u32>,
}

impl Counter {
    fn new() -> Self {
        Counter { inner: RefCell::new(0) }
    }

    fn increment(&self) {
        let mut count = self.inner.borrow_mut();
        *count += 1;
    }

    fn get(&self) -> u32 {
        *self.inner.borrow()
    }
}

fn main() {
    let counter = Arc::new(RwLock::new(Counter::new()));
    let handles: Vec<_> = (0..10)
       .map(|_| {
            let counter = counter.clone();
            std::thread::spawn(move || {
                for _ in 0..1000 {
                    let counter = counter.read().unwrap();
                    let _ = counter.get();
                }
            })
        })
       .collect();

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

读写均衡场景

在读写均衡场景下，可以直接使用Mutex来保护计数器。

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

struct Counter {
    inner: Mutex<u32>,
}

impl Counter {
    fn new() -> Self {
        Counter { inner: Mutex::new(0) }
    }

    fn increment(&self) {
        let mut count = self.inner.lock().unwrap();
        *count += 1;
    }

    fn get(&self) -> u32 {
        *self.inner.lock().unwrap()
    }
}

fn main() {
    let counter = Arc::new(Mutex::new(Counter::new()));
    let handles: Vec<_> = (0..10)
       .map(|_| {
            let counter = counter.clone();
            std::thread::spawn(move || {
                for _ in 0..1000 {
                    let rng = rand::thread_rng();
                    if rng.gen::<bool>() {
                        let mut counter = counter.lock().unwrap();
                        counter.increment();
                    } else {
                        let counter = counter.lock().unwrap();
                        let _ = counter.get();
                    }
                }
            })
        })
       .collect();

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

在上述代码中，rand是用于生成随机数来模拟读写均衡的场景，需要在Cargo.toml中添加rand = "0.8.5"依赖。

面试题：Rust中RefCell与Mutex在并发控制上的异同

知识考点

面试题答案

RefCell和Mutex原理

使用场景

性能差异

实现线程安全计数器