面试题：Rust算术运算符在并发编程中的特性及挑战

Rust算术运算符在并发场景下的问题

数据竞争：多个线程同时对共享数据进行读写操作时，如果没有适当的同步机制，就会发生数据竞争。例如，一个线程读取数据，另一个线程同时修改数据，可能导致读取到不一致的数据，或者数据在修改过程中被其他线程访问，造成未定义行为。

利用Rust机制实现安全的并发算术操作

所有权系统：Rust的所有权系统确保在任何时刻，一个数据只有一个所有者。在并发场景下，每个线程可以拥有自己的数据副本，避免共享数据带来的竞争问题。但对于需要共享的数据，就需要结合其他机制。
引用计数：Rc（引用计数）用于在堆上分配数据，并允许多个所有者共享它。不过，Rc本身不是线程安全的，不能直接用于并发场景。Arc（原子引用计数）可以在多个线程间安全地共享数据，它内部使用原子操作来保证引用计数的线程安全性。
原子类型：Rust的std::sync::atomic模块提供了原子类型，如AtomicI32、AtomicU64等。这些类型的操作都是原子的，不会被其他线程中断，从而避免数据竞争。原子操作可以直接对共享数据进行算术运算，并且保证操作的原子性和线程安全性。

线程安全的算术运算模块代码示例

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

// 使用Arc和Mutex实现线程安全的共享数据
fn thread_safe_arithmetic_with_arc_and_mutex() {
    let shared_data = Arc::new(Mutex::new(0));
    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..10 {
        let data = Arc::clone(&shared_data);
        let handle = thread::spawn(move || {
            let mut num = data.lock().unwrap();
            *num += 1;
        });
        handles.push(handle);
    }

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

    println!("Final value: {}", *shared_data.lock().unwrap());
}

// 使用Atomic类型实现线程安全的算术运算
use std::sync::atomic::{AtomicI32, Ordering};

fn thread_safe_arithmetic_with_atomic() {
    let shared_data = AtomicI32::new(0);
    let mut handles = vec![];

    for _ in 0..10 {
        let data = &shared_data;
        let handle = thread::spawn(move || {
            data.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
        });
        handles.push(handle);
    }

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

    println!("Final value: {}", shared_data.load(Ordering::SeqCst));
}

fn main() {
    thread_safe_arithmetic_with_arc_and_mutex();
    thread_safe_arithmetic_with_atomic();
}

在第一个示例中，Arc<Mutex<T>>组合提供了线程安全的共享可变数据。Arc用于在多个线程间共享数据，Mutex用于在访问数据时提供互斥锁，保证同一时间只有一个线程可以修改数据。

在第二个示例中，AtomicI32直接提供了原子操作，如fetch_add，可以在不使用锁的情况下安全地进行算术运算。Ordering::SeqCst指定了内存序，保证操作的顺序一致性。

星途面试题库

面试题：Rust算术运算符在并发编程中的特性及挑战

知识考点

面试题答案

Rust算术运算符在并发场景下的问题

利用Rust机制实现安全的并发算术操作

线程安全的算术运算模块代码示例