Rust获取和修改操作保证线程安全原理
- 所有权系统：Rust的所有权系统规定同一时间只有一个变量拥有数据的所有权。在并发场景下，这确保了数据在多线程间不会出现数据竞争。例如，当一个线程拥有某个数据时，其他线程无法访问和修改，除非所有权转移。
- 借用规则：借用规则允许在不转移所有权的情况下临时访问数据。它分为不可变借用（多个线程可以同时不可变借用数据，即共享只读访问）和可变借用（同一时间只能有一个可变借用，即独占写访问）。这从根本上防止了数据竞争。
并发原语与获取修改操作结合
- Mutex（互斥锁）
- 原理：Mutex提供了一种机制，通过锁定来保护其内部数据。只有获得锁的线程才能访问和修改Mutex内部的数据。
- 使用：在Rust中，通过
Mutex::lock()方法获取锁，这会阻塞其他线程直到锁被释放。例如：
use std::sync::{Arc, Mutex};
let data = Arc::new(Mutex::new(0));
let data_clone = data.clone();
std::thread::spawn(move || {
let mut num = data_clone.lock().unwrap();
*num += 1;
});
- Arc（原子引用计数）与Mutex结合
- 原理：Arc用于在多线程间共享数据，它通过原子引用计数来跟踪有多少个指针指向该数据。结合Mutex，它能在多线程环境下安全地共享可修改数据。
- 使用：如上述代码，通过
Arc共享Mutex包装的数据，使得多个线程可以安全地访问和修改。
高并发场景下优化获取修改操作思路及技术点
- 减少锁争用
- 思路：尽量缩短锁的持有时间，将一些不需要锁保护的操作移出临界区。
- 技术点：对数据进行合理拆分，不同线程处理不同部分的数据，减少对同一锁的竞争。例如，在处理大数据集合时，可以将其划分为多个小的子集，每个线程负责一个子集的操作。
- 使用无锁数据结构
- 思路：无锁数据结构通过使用原子操作来避免锁的开销，从而提高并发性能。
- 技术点：Rust标准库提供了
std::sync::atomic模块，用于原子操作。例如AtomicUsize等类型，可以直接进行原子的增减等操作，适用于一些简单的计数器等场景。还可以使用第三方库提供的更复杂的无锁数据结构，如crossbeam库中的无锁队列等。
- 线程池与任务调度优化
- 思路：合理管理线程数量，避免过多线程导致的上下文切换开销。同时，优化任务调度，使任务分配更加均衡。
- 技术点：使用线程池库，如
thread - pool或rayon。rayon库能够自动管理线程数量，并通过工作窃取算法有效地分配任务，提高整体性能。
