面试题：Rust引用性能优化之高级难度题

整体思路

使用 Arc 和 Mutex：由于数据结构是共享的，且需要在多个模块间访问，Arc（原子引用计数）用于在多个线程间共享数据，Mutex（互斥锁）用于保证同一时间只有一个线程可以访问数据，从而确保数据一致性。
合理管理生命周期：确保引用的生命周期足够长，能覆盖所有需要访问数据的操作，但又不会导致悬垂引用。在模块间传递引用时，要明确声明生命周期参数，使编译器能够正确检查引用的有效性。

关键代码片段示例

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

// 定义共享的数据结构
struct LargeDataStructure {
    data: Vec<i32>,
}

impl LargeDataStructure {
    fn new() -> Self {
        LargeDataStructure { data: Vec::new() }
    }
}

// 模块A，负责写入数据
mod module_a {
    use super::*;

    pub fn write_data(data: &mut LargeDataStructure) {
        data.data.push(42);
    }
}

// 模块B，负责读取数据
mod module_b {
    use super::*;

    pub fn read_data(data: &LargeDataStructure) {
        println!("Data: {:?}", data.data);
    }
}

fn main() {
    let shared_data = Arc::new(Mutex::new(LargeDataStructure::new()));

    // 克隆Arc，以便在不同模块中使用
    let data_clone = shared_data.clone();
    std::thread::spawn(move || {
        let mut data = data_clone.lock().unwrap();
        module_a::write_data(&mut *data);
    });

    let data_clone = shared_data.clone();
    std::thread::spawn(move || {
        let data = data_clone.lock().unwrap();
        module_b::read_data(&*data);
    });
}

在上述代码中：

LargeDataStructure 是共享的数据结构。
Arc<Mutex<LargeDataStructure>> 用于在多个线程（这里简单用 std::thread::spawn 模拟不同模块操作）间安全共享数据。
module_a::write_data 函数获取可变引用进行写入操作，module_b::read_data 函数获取不可变引用进行读取操作。在多线程环境下，通过 Mutex 的 lock 方法获取锁来保证数据一致性。

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