Rust Atomics and Locks并发基础理解
作者：mikko7331
Rust 中的线程
在 Rust 中，线程是轻量级的执行单元，可以并行执行多个任务。Rust 中的线程由标准库提供的 std::thread 模块支持，使用线程需要在程序中引入该模块。可以使用 std::thread::spawn() 函数创建一个新线程，该函数需要传递一个闭包作为线程的执行体。闭包中的代码将在新线程中执行，从而实现了并发执行。例如：
use std::thread;
fn main() {
// 创建一个新线程
let handle = thread::spawn(|| {
// 在新线程中执行的代码
println!("Hello from a new thread!");
});
// 等待新线程执行完毕
handle.join().unwrap();
// 主线程中的代码
println!("Hello from the main thread!");
}
上面的代码创建了一个新线程，并在新线程中打印了一条消息。在主线程中，调用了 handle.join() 方法等待新线程执行完毕。在新线程执行完毕后，程序会继续执行主线程中的代码。
需要注意的是，Rust 的线程是“无法共享堆栈”的。也就是说，每个线程都有自己的堆栈，不能直接共享数据。如果需要在线程之间共享数据，可以使用 Rust 的线程安全原语，例如 Mutex、Arc 等。
线程作用域
在 Rust 中，std::thread::scope 是一个函数，它允许在当前作用域中创建一个新的线程作用域。在这个作用域中创建的线程将会在作用域结束时自动结束，从而避免了手动调用 join() 方法的麻烦。
std::thread::scope 函数需要传递一个闭包，该闭包中定义了线程的执行体。与 std::thread::spawn 不同的是，该闭包中可以访问其父作用域中的变量。
下面是一个简单的例子，展示了如何使用 std::thread::scope：
use std::thread;
fn main() {
let mut vec = vec![1, 2, 3];
thread::scope(|s| {
s.spawn(|_| {
vec.push(4);
});
});
println!("{:?}", vec);
}
在这个例子中，我们使用 thread::scope 创建了一个新的线程作用域。在这个作用域中，我们创建了一个新的线程，并在其中向 vec 向量中添加了一个新元素。由于线程作用域在闭包执行完毕时自动结束，因此在 println! 语句中打印出的 vec 向量中并没有包含新添加的元素。
需要注意的是，在使用 thread::scope 创建线程时，闭包的参数类型必须是 &mut std::thread::Scope，而不是 &mut 闭包中所访问的变量的类型。这是因为 thread::scope 函数需要传递一个可变引用，以便在作用域结束时正确释放线程的资源。
所有权共享
在 Rust 中，所有权共享是一种允许多个变量同时拥有同一值的所有权的方式。这种方式被称为“所有权共享”，因为它允许多个变量共享对同一值的所有权。这是 Rust 的一项重要特性，可以帮助避免内存泄漏和数据竞争等问题。
在 Rust 中，有三种方式可以实现所有权共享：静态变量（Statics）、内存泄漏（Leaking）和引用计数（Reference Counting）。
- 静态变量（Statics）
静态变量是指在程序运行期间一直存在的变量。在 Rust 中，可以使用 static 关键字来定义静态变量。静态变量在程序运行期间只会被初始化一次，且只有一个实例，所以多个变量可以共享对同一静态变量的所有权。
以下是一个示例：
static mut COUNTER: i32 = 0;
fn main() {
unsafe {
COUNTER += 1;
println!("Counter: {}", COUNTER);
}
}
在这个例子中，我们定义了一个名为 COUNTER 的静态变量，并使用 static mut 来表示它是一个可变的静态变量。然后，在 main 函数中，我们通过 unsafe 代码块来访问 COUNTER 变量，并将其加一。需要注意的是，在 Rust 中，访问静态变量是不安全的操作，所以必须使用 unsafe 代码块来进行访问。
- 内存泄漏（Leaking）
内存泄漏是指在程序运行期间分配的内存没有被释放的情况。在 Rust 中，可以使用 Box::leak 方法来实现内存泄漏。Box::leak 方法会返回一个指向堆上分配的值的指针，但不会释放这个值的内存。这样，多个变量就可以共享对同一堆分配的值的所有权。
以下是一个示例：
use std::mem::forget;
fn main() {
let value = Box::new("Hello, world!".to_string());
let pointer = Box::leak(value);
let reference1 = &*pointer;
let reference2 = &*pointer;
forget(pointer);
println!("{}", reference1);
println!("{}", reference2);
}
在这个例子中，我们使用 Box::new 创建一个新的堆分配的值，并将其赋值给 value 变量。然后，我们使用 Box::leak 方法来讲 value 的所有权泄漏到堆上，并返回一个指向堆上分配的值的指针。接着，我们使用 &* 来将指针解引用，并将其赋值给 reference1 和 reference2 变量。最后，我们使用 std::mem::forget 函数来避免释放
- 引用计数
引用计数是一种在 Rust 中实现所有权共享的方式，它允许多个变量共享对同一值的所有权。在 Rust 中，引用计数使用 Rc<T>（“引用计数”）类型来实现。Rc<T> 类型允许多个变量共享对同一值的所有权，但是不能在运行时进行修改，因为 Rc<T> 类型不支持内部可变性。
以下是一个示例：
use std::rc::Rc;
fn main() {
let value = Rc::new("Hello, world!".to_string());
let reference1 = value.clone();
let reference2 = value.clone();
println!("{}", reference1);
println!("{}", reference2);
}
在这个例子中，我们使用 Rc::new 创建一个新的 Rc<String> 类型的值，并将其赋值给 value 变量。然后，我们使用 value.clone() 方法来创建 value 的两个引用，并将它们分别赋值给 reference1 和 reference2 变量。最后，我们打印 reference1 和 reference2 变量，以显示它们都引用了同一个值。
需要注意的是，Rc<T> 类型只能用于单线程环境，因为它不是线程安全的。如果需要在多线程环境下实现引用计数，可以使用 Arc<T>（“原子引用计数”）类型。Arc<T> 类型是 Rc<T> 的线程安全版本，它使用原子操作来实现引用计数。
借用和数据竞争
在 Rust 中，借用是一种通过引用来访问值而不获取其所有权的方式。借用是 Rust 中非常重要的概念，因为它可以帮助避免数据竞争的问题。
数据竞争指的是多个线程同时访问同一个变量，且至少有一个线程正在写入该变量。如果没有采取适当的同步措施，数据竞争会导致未定义的行为，例如程序崩溃或产生意外的结果。
在 Rust 中，编译器使用所有权和借用规则来防止数据竞争。具体来说，编译器会检查每个引用的生命周期，以确保在引用仍然有效的情况下进行访问。如果编译器发现了潜在的数据竞争问题，它会在编译时发出错误。
以下是一个简单的例子，说明如何使用借用来避免数据竞争问题：
use std::thread;
fn main() {
let mut data = vec![1, 2, 3];
let handle1 = thread::spawn(move || {
let reference = &data;
println!("Thread 1: {:?}", reference);
});
let handle2 = thread::spawn(move || {
let reference = &data;
println!("Thread 2: {:?}", reference);
});
handle1.join().unwrap();
handle2.join().unwrap();
}
在这个例子中，我们创建了一个可变的 Vec<i32> 类型的值，并将其赋值给 data 变量。然后，我们在两个线程中使用 thread::spawn 方法，每个线程都获取对 data 的共享引用，并打印该引用。由于我们使用了共享引用，所以不会发生数据竞争问题。
需要注意的是，如果我们尝试将 data 的可变引用传递给两个线程中的一个或多个线程，编译器将会在编译时发出错误，因为这可能会导致数据竞争。在这种情况下，我们可以使用 Mutex<T>、RwLock<T> 或 Cell<T> 等同步原语来避免数据竞争。
内部可变
在 Rust 中，内部可变性是指在拥有不可变引用的同时，可以修改被引用的值。Rust 提供了一些内部可变性的实现方式，包括 Cell<T> 和 RefCell<T> 类型。
Cell<T> 类型提供了一种在不可变引用的情况下，修改其所持有的值的方法。它通过在不可变引用中封装值，并使用 get 和 set 方法来实现内部可变性。以下是一个示例：
use std::cell::Cell;
fn main() {
let number = Cell::new(42);
let reference = &number;
let value = reference.get();
number.set(value + 1);
println!("The new value is: {}", reference.get());
}
在这个例子中，我们创建了一个 Cell<i32> 类型的值，并将其赋值给 number 变量。然后，我们获取了一个 &Cell<i32> 类型的不可变引用，并通过 get 方法获取了 number 所持有的值。接着，我们通过 set 方法来修改 number 所持有的值。最后，我们打印了 number 所持有的新值。
RefCell<T> 类型提供了一种更灵活的内部可变性实现方式。它通过在可变和不可变引用中封装值，并使用 borrow 和 borrow_mut 方法来实现内部可变性。以下是一个示例：
use std::cell::RefCell;
fn main() {
let number = RefCell::new(42);
let reference1 = &number.borrow();
let reference2 = &number.borrow();
let mut reference3 = number.borrow_mut();
*reference3 += 1;
println!("The new value is: {:?}", number.borrow());
}
在这个例子中，我们创建了一个 RefCell<i32> 类型的值，并将其赋值给 number 变量。然后，我们获取了两个不可变引用，并通过 borrow_mut 方法获取了一个可变引用。接着，我们通过可变引用来修改 number 所持有的值。最后，我们打印了 number 所持有的新值。
需要注意的是，Cell<T> 和 RefCell<T> 类型都不是线程安全的。如果需要在多线程环境下使用内部可变性，可以使用 Mutex<T> 或 RwLock<T> 等同步原语。 在 Rust 中，为了保证多线程并发访问共享数据的安全性，可以使用同步原语，例如 Mutex 和 RwLock。
Mutex 是一种互斥锁，它允许只有一个线程访问被保护的共享数据。在 Rust 中，可以通过标准库中的 std::sync::Mutex 类型来实现 Mutex。以下是一个示例：
use std::sync::Mutex;
fn main() {
let data = Mutex::new(0);
let mut handles = vec![];
for _ in 0..10 {
let handle = std::thread::spawn(move || {
let mut data = data.lock().unwrap();
*data += 1;
});
handles.push(handle);
}
for handle in handles {
handle.join().unwrap();
}
println!("Result: {}", *data.lock().unwrap());
}
在这个例子中，我们创建了一个 Mutex<i32> 类型的值，并将其赋值给 data 变量。然后，我们创建了 10 个线程，并在每个线程中获取 data 的可变引用，并通过加 1 的方式修改其所持有的值。最后，我们等待所有线程执行完毕，并打印 data 所持有的值。
RwLock 是一种读写锁，它允许多个线程同时读取共享数据，但只允许一个线程写入共享数据。在 Rust 中，可以通过标准库中的 std::sync::RwLock 类型来实现 RwLock。以下是一个示例：
use std::sync::RwLock;
fn main() {
let data = RwLock::new(0);
let mut handles = vec![];
for _ in 0..10 {
let handle = std::thread::spawn(move || {
let data = data.read().unwrap();
println!("Thread {}: read data {}", std::thread::current().id(), *data);
});
handles.push(handle);
}
let handle = std::thread::spawn(move || {
let mut data = data.write().unwrap();
*data += 1;
println!("Thread {}: write data {}", std::thread::current().id(), *data);
});
handles.push(handle);
for handle in handles {
handle.join().unwrap();
}
}
在这个例子中，我们创建了一个 RwLock<i32> 类型的值，并将其赋值给 data 变量。然后，我们创建了 10 个线程，并在每个线程中获取 data 的不可变引用，并打印其所持有的值。接着，我们创建了一个新的线程，并获取 data 的可变引用，并通过加 1 的方式修改其所持有的值。最后，我们等待所有线程执行完毕。
需要注意的是，在使用 Mutex 和 RwLock 时，需要使用 unwrap() 方法来处理锁的获取失败的情况。如果在获取锁时发生了死锁，程序会阻塞在该位置。因此，在使用锁时需要注意避免死锁的情况。 在 Rust 中，为了保证线程安全和内存安全，访问可变的共享数据通常需要使用同步原语，例如 Mutex 和 RwLock，或者通过引用计数等方式。然而，有时候我们需要在 Rust 中使用一些类似 C 的指针操作，这时就需要使用 unsafe 关键字来打破 Rust 的内存安全限制。
Rust 标准库中提供了一个 Cell<T> 类型，它允许在不使用 Mutex 或 RwLock 的情况下，在多个线程之间共享可变数据。但是，由于 Cell<T> 不是线程安全的，因此在多线程环境下使用它会导致数据竞争和内存安全问题。
为了解决这个问题，Rust 提供了 UnsafeCell<T> 类型，它可以安全地包含不可变类型 T 或可变类型 &mut T，并且可以用于实现线程安全的数据结构。使用 UnsafeCell<T> 需要使用 unsafe 关键字，并遵循 Rust 的内存安全规则。
以下是一个示例，演示如何使用 UnsafeCell<T> 来实现一个线程安全的计数器：
rustCopy code
use std::sync::atomic::{AtomicUsize, Ordering};
use std::cell::UnsafeCell;
use std::thread;
struct Counter {
count: UnsafeCell<usize>,
sync: AtomicUsize,
}
impl Counter {
fn new() -> Counter {
Counter {
count: UnsafeCell::new(0),
sync: AtomicUsize::new(0),
}
}
fn inc(&self) {
let old_sync = self.sync.load(Ordering::SeqCst);
let new_sync = old_sync.wrapping_add(1);
while self.sync.compare_and_swap(old_sync, new_sync, Ordering::SeqCst) != old_sync {
old_sync = self.sync.load(Ordering::SeqCst);
new_sync = old_sync.wrapping_add(1);
}
let count = unsafe { &mut *self.count.get() };
*count += 1;
self.sync.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
}
fn get(&self) -> usize {
let old_sync = self.sync.load(Ordering::SeqCst);
let new_sync = old_sync.wrapping_add(1);
while self.sync.compare_and_swap(old_sync, new_sync, Ordering::SeqCst) != old_sync {
old_sync = self.sync.load(Ordering::SeqCst);
new_sync = old_sync.wrapping_add(1);
}
let count = unsafe { &*self.count.get() };
let result = *count;
self.sync.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);
result
}
}
fn main() {
let counter = Counter::new();
let mut handles = vec![];
for _ in 0..10 {
let handle = thread::spawn(move || {
for _ in 0..10000 {
counter.inc();
}
});
handles.push(handle);
}
for handle in handles {
handle.join().unwrap();
}
println!("Result: {}", counter.get());
}
在这个例子中，我们创建了一个 Counter 结构体，它包含了一个 UnsafeCell<usize> 类型的字段 count，以及一个 AtomicUsize 类型的字段 sync。 UnsafeCell<T> 类型的作用是允许对其内部的值进行修改，即使是在不可变引用的情况下。AtomicUsize 是一个原子类型，它可以在多个线程之间安全地共享一个整数值。
Counter 结构体实现了 inc 方法和 get 方法，分别用于增加计数器的值和获取计数器的值。这些方法通过对 sync 字段进行 CAS 操作来实现线程安全，以避免竞争条件。同时，它们也使用了 UnsafeCell 来获取计数器的可变引用。 需要注意的是，使用 UnsafeCell 时需要遵循 Rust 的内存安全规则。如果你不小心在多个线程之间访问了同一个 UnsafeCell，那么就可能会出现数据竞争和其它的内存安全问题。因此，一定要谨慎地使用 UnsafeCell，确保正确地处理内存安全问题。
rust 中的线程安全 Send 和 Sync
在 Rust 中，线程安全是一个很重要的概念，因为 Rust 的并发模型是基于线程的。为了确保线程安全，Rust 提供了两个 trait，分别是 Send 和 Sync。
Send trait 表示一个类型是可以安全地在线程间传递的。具体来说，实现了 Send trait 的类型可以被移动到另一个线程中执行，而不会出现数据竞争或其它的线程安全问题。对于基本类型（如整数、浮点数、指针等）和大多数标准库类型，都是 Send 的。对于自定义类型，只要它的所有成员都是 Send 的，那么它也是 Send 的。
Sync trait 表示一个类型在多个线程间可以安全地共享访问。具体来说，实现了 Sync trait 的类型可以被多个线程同时访问，而不会出现数据竞争或其它的线程安全问题。对于大多数标准库类型，都是 Sync 的。对于自定义类型，只要它的所有成员都是 Sync 的，那么它也是 Sync 的。
需要注意的是，Send 和 Sync trait 是自动实现的，也就是说，如果一个类型的所有成员都是 Send 或 Sync 的，那么它就是 Send 或 Sync 的，无需手动实现这两个 trait。不过，如果一个类型包含了非 Send 或非 Sync 的成员，那么它就无法自动实现这两个 trait，需要手动实现。
- 在实际使用中，
Send和Synctrait 通常用于泛型类型约束和函数签名中，以确保类型的线程安全性。比如，一个函数的参数必须是Send类型的，才能被跨线程调用；一个泛型类型的参数必须是Sync类型的，才能被多个线程同时访问。
线程阻塞和唤醒
在 Rust 中，线程的阻塞和唤醒是通过操作系统提供的原语来实现的。操作系统提供了一些系统调用（如 pthread_cond_wait、pthread_cond_signal 等），可以让线程进入睡眠状态，并在条件满足时被唤醒。这些系统调用通常被封装在 Rust 的标准库中，以便于使用。
除了操作系统提供的原语外，Rust 还提供了一个名为 parking_lot 的库，用于实现线程的阻塞和唤醒。parking_lot 库提供了两种阻塞和唤醒线程的机制，分别是 Mutex 和 Condvar。
Mutex 是一种常见的同步原语，用于保护共享资源的访问。当一个线程想要获取一个被 Mutex 保护的资源时，如果该资源已经被其它线程占用，那么该线程就会被阻塞，直到该资源被释放。Mutex 的实现通常使用了操作系统提供的原语，以确保线程的阻塞和唤醒是正确的。
Condvar 是一种条件变量，用于在特定条件满足时唤醒等待的线程。当一个线程想要等待一个条件变量时，它会先获取一个 Mutex，然后调用 wait 方法等待条件变量。如果条件变量未满足，该线程就会被阻塞。当条件变量满足时，另一个线程会调用 notify_one 或 notify_all 方法来唤醒等待的线程。Condvar 的实现通常也使用了操作系统提供的原语，以确保线程的阻塞和唤醒是正确的。
需要注意的是，parking_lot 库虽然是 Rust 标准库的一部分，但它并不是操作系统提供的原语，而是使用了自己的算法实现的。因此，虽然 parking_lot 库提供了比标准库更高效的同步机制，但在某些特定的场景下，操作系统提供的原语可能会更加适合。在选择同步机制时，需要根据实际的需求和性能要求来进行选择。
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