面试题：Rust读写锁性能优化之读锁竞争处理

优化方法

调整锁的粒度：
- 粗粒度锁：如果整个数据结构都由一个读写锁保护，当读操作很多时，读锁竞争会很激烈。可以将数据结构按逻辑或物理划分成多个部分，每个部分使用独立的读写锁。这样不同部分的读操作可以并行进行，减少竞争。
使用更细粒度的同步机制：
- 无锁数据结构：对于某些场景，可以使用无锁数据结构，如无锁队列、无锁哈希表等。这些数据结构通过原子操作和特殊的设计来避免锁的使用，从而提高并发性能。例如，crossbeam - utils库提供了一些无锁数据结构。
- 读写锁替代方案：对于读多写少的场景，RwLock并不是唯一选择。Arc<AtomicUsize>结合Cell或RefCell在某些情况下可以实现类似的功能，并且由于原子操作的特性，可能在性能上更优。

代码示例

调整锁的粒度示例：

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

// 假设这是我们的数据结构
struct BigData {
    part1: Vec<i32>,
    part2: Vec<i32>,
}

fn main() {
    let big_data = Arc::new(BigData {
        part1: vec![1, 2, 3],
        part2: vec![4, 5, 6],
    });

    let lock1 = Arc::new(RwLock::new(()));
    let lock2 = Arc::new(RwLock::new(()));

    // 模拟并发读操作
    let mut handles = vec![];
    for _ in 0..10 {
        let big_data_clone = big_data.clone();
        let lock1_clone = lock1.clone();
        let lock2_clone = lock2.clone();
        let handle = std::thread::spawn(move || {
            {
                let _read_guard1 = lock1_clone.read().unwrap();
                // 读取 part1
                let part1 = &big_data_clone.part1;
                println!("Read part1: {:?}", part1);
            }
            {
                let _read_guard2 = lock2_clone.read().unwrap();
                // 读取 part2
                let part2 = &big_data_clone.part2;
                println!("Read part2: {:?}", part2);
            }
        });
        handles.push(handle);
    }

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

在这个示例中，BigData结构被分成两部分，分别由lock1和lock2保护，不同部分的读操作可以并行进行，减少了锁竞争。

使用无锁数据结构示例（以无锁队列为例）：

use crossbeam_queue::ArrayQueue;
use std::thread;

fn main() {
    let queue = Arc::new(ArrayQueue::new(10));
    let mut handles = vec![];
    for _ in 0..10 {
        let queue_clone = queue.clone();
        let handle = thread::spawn(move || {
            queue_clone.push(1).unwrap();
        });
        handles.push(handle);
    }

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

    let mut sum = 0;
    while let Some(value) = queue.pop() {
        sum += value;
    }
    println!("Sum: {}", sum);
}

这里使用crossbeam - queue库中的ArrayQueue无锁队列，在并发场景下，多个线程可以无锁地向队列中推送元素，避免了传统锁带来的竞争问题。

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