共享状态并发
消息传递是处理并发的一种很好的方式，但它不是唯一的方式。另一种方法是让多个线程访问相同的共享数据。再次考虑 Go 语言文档中这句口号的一部分：“不要通过共享内存来通信”。
通过共享内存进行通信是什么样的？此外，为什么消息传递的爱好者会告诫不要使用内存共享？
在某种程度上，任何编程语言中的通道都类似于单一所有权，因为一旦你通过通道传递了一个值，你就不应该再使用该值。共享内存并发就像多重所有权：多个线程可以同时访问同一个内存位置。正如你在第 15 章中看到的，智能指针使多重所有权成为可能，多重所有权会增加复杂性，因为需要管理这些不同的所有者。Rust 的类型系统和所有权规则极大地帮助我们正确地进行这种管理。例如，让我们看看互斥锁，它是共享内存中比较常见的并发原语之一。
使用互斥锁允许一次只从一个线程访问数据
互斥锁是互斥的缩写，也就是说，互斥锁只允许一个线程在任何给定时间访问某些数据。要访问互斥锁中的数据，线程必须首先通过请求获取互斥锁的锁来表明它想要访问。锁是互斥锁的一部分，它跟踪当前谁拥有对数据的独占访问权。因此，互斥锁被描述为通过锁定系统来保护它所持有的数据。
互斥锁以难以使用而闻名，因为你必须记住两条规则
- 在使用数据之前，你必须尝试获取锁。
- 当你使用完互斥锁保护的数据后，你必须解锁数据，以便其他线程可以获取锁。
对于现实世界中互斥锁的比喻，想象一下在会议上只有一个麦克风的专家小组讨论。在小组成员发言之前，他们必须请求或示意他们想使用麦克风。当他们拿到麦克风后，他们可以想说多久就说多久，然后把麦克风交给下一个请求发言的小组成员。如果一个小组成员在发言结束后忘记交出麦克风，那么其他任何人都无法发言。如果共享麦克风的管理出了问题，小组讨论就不会按计划进行！
互斥锁的管理可能非常棘手，这就是为什么这么多人热衷于通道的原因。然而，由于 Rust 的类型系统和所有权规则，你不可能在锁定和解锁方面出错。
Mutex<T> 的 API
作为如何使用互斥锁的示例，让我们首先在单线程上下文中使用互斥锁，如代码清单 16-12 所示
文件名：src/main.rs
use std::sync::Mutex; fn main() { let m = Mutex::new(5); { let mut num = m.lock().unwrap(); *num = 6; } println!("m = {m:?}"); }
代码清单 16-12：为了简单起见，在单线程上下文中探索 Mutex<T> 的 API
与许多类型一样，我们使用关联函数 new 创建一个 Mutex<T>。要访问互斥锁中的数据，我们使用 lock 方法来获取锁。此调用将阻塞当前线程，使其无法执行任何工作，直到轮到我们获取锁。
如果另一个持有锁的线程发生恐慌，则对 lock 的调用将失败。在这种情况下，任何人都无法再获得锁，因此我们选择 unwrap，并在我们处于这种情况时让该线程发生恐慌。
在我们获取锁之后，我们可以将返回值（在本例中命名为 num）视为对内部数据的可变引用。类型系统确保我们在使用 m 中的值之前获取锁。m 的类型是 Mutex<i32>，而不是 i32，因此我们必须调用 lock 才能使用 i32 值。我们不能忘记；否则类型系统将不允许我们访问内部的 i32。
你可能已经猜到了，Mutex<T> 是一个智能指针。更准确地说，对 lock 的调用返回一个名为 MutexGuard 的智能指针，它包装在一个 LockResult 中，我们通过调用 unwrap 来处理它。MutexGuard 智能指针实现了 Deref 来指向我们的内部数据；该智能指针还有一个 Drop 实现，当 MutexGuard 超出作用域时自动释放锁，这发生在内部作用域的末尾。因此，我们不会有忘记释放锁并阻止其他线程使用互斥锁的风险，因为锁的释放是自动发生的。
在释放锁之后，我们可以打印互斥锁的值，并看到我们能够将内部的 i32 更改为 6。
在多个线程之间共享 Mutex<T>
现在，让我们尝试使用 Mutex<T> 在多个线程之间共享一个值。我们将启动 10 个线程，并让它们各自将计数器值加 1，因此计数器从 0 变为 10。代码清单 16-13 中的下一个示例将出现编译错误，我们将使用该错误来了解更多关于使用 Mutex<T> 以及 Rust 如何帮助我们正确使用它的信息。
文件名：src/main.rs
use std::sync::Mutex;
use std::thread;
fn main() {
let counter = Mutex::new(0);
let mut handles = vec![];
for _ in 0..10 {
let handle = thread::spawn(move || {
let mut num = counter.lock().unwrap();
*num += 1;
});
handles.push(handle);
}
for handle in handles {
handle.join().unwrap();
}
println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap());
}代码清单 16-13：10 个线程各自递增一个由 Mutex<T> 保护的计数器
我们在 Mutex<T> 中创建一个名为 counter 的变量来保存一个 i32 类型的值，就像我们在代码清单 16-12 中所做的那样。接下来，我们通过迭代一个数字范围来创建 10 个线程。我们使用 thread::spawn 并为所有线程提供相同的闭包：将计数器移动到线程中，通过调用 lock 方法获取 Mutex<T> 上的锁，然后将互斥锁中的值加 1。当一个线程完成运行其闭包时，num 将超出作用域并释放锁，以便另一个线程可以获取它。
在主线程中，我们收集所有连接句柄。然后，就像我们在代码清单 16-2 中所做的那样，我们在每个句柄上调用 join 以确保所有线程都已完成。此时，主线程将获取锁并打印此程序的结果。
我们之前暗示过此示例无法编译。现在让我们找出原因！
$ cargo run
Compiling shared-state v0.1.0 (file:///projects/shared-state)
error[E0382]: borrow of moved value: `counter`
--> src/main.rs:21:29
|
5 | let counter = Mutex::new(0);
| ------- move occurs because `counter` has type `Mutex<i32>`, which does not implement the `Copy` trait
...
9 | let handle = thread::spawn(move || {
| ------- value moved into closure here, in previous iteration of loop
...
21 | println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap());
| ^^^^^^^ value borrowed here after move
For more information about this error, try `rustc --explain E0382`.
error: could not compile `shared-state` (bin "shared-state") due to 1 previous error
错误消息指出 counter 值在循环的上一次迭代中被移动了。Rust 告诉我们，我们不能将 counter 的所有权移动到多个线程中。让我们使用我们在第 15 章中讨论的多重所有权方法来修复编译器错误。
多线程的多重所有权
在第 15 章中，我们通过使用智能指针 Rc<T> 创建引用计数的值，为一个值赋予了多个所有者。让我们在这里做同样的事情，看看会发生什么。我们将在代码清单 16-14 中将 Mutex<T> 包装在 Rc<T> 中，并在将所有权移交给线程之前克隆 Rc<T>。
文件名：src/main.rs
use std::rc::Rc;
use std::sync::Mutex;
use std::thread;
fn main() {
let counter = Rc::new(Mutex::new(0));
let mut handles = vec![];
for _ in 0..10 {
let counter = Rc::clone(&counter);
let handle = thread::spawn(move || {
let mut num = counter.lock().unwrap();
*num += 1;
});
handles.push(handle);
}
for handle in handles {
handle.join().unwrap();
}
println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap());
}代码清单 16-14：尝试使用 Rc<T> 允许多个线程拥有 Mutex<T>
我们再次编译并得到...不同的错误！编译器教会了我们很多东西。
$ cargo run
Compiling shared-state v0.1.0 (file:///projects/shared-state)
error[E0277]: `Rc<Mutex<i32>>` cannot be sent between threads safely
--> src/main.rs:11:36
|
11 | let handle = thread::spawn(move || {
| ------------- ^------
| | |
| ______________________|_____________within this `{closure@src/main.rs:11:36: 11:43}`
| | |
| | required by a bound introduced by this call
12 | | let mut num = counter.lock().unwrap();
13 | |
14 | | *num += 1;
15 | | });
| |_________^ `Rc<Mutex<i32>>` cannot be sent between threads safely
|
= help: within `{closure@src/main.rs:11:36: 11:43}`, the trait `Send` is not implemented for `Rc<Mutex<i32>>`
note: required because it's used within this closure
--> src/main.rs:11:36
|
11 | let handle = thread::spawn(move || {
| ^^^^^^^
note: required by a bound in `spawn`
--> /rustc/07dca489ac2d933c78d3c5158e3f43beefeb02ce/library/std/src/thread/mod.rs:678:1
For more information about this error, try `rustc --explain E0277`.
error: could not compile `shared-state` (bin "shared-state") due to 1 previous error
哇，这个错误信息太冗长了！这里需要注意的重要部分是：`Rc<Mutex<i32>>` 不能安全地在多个线程之间发送。编译器还告诉我们原因：`Rc<Mutex<i32>>` 没有实现 `Send` trait。我们将在下一节讨论 Send：它是确保我们在线程中使用的类型适用于并发情况的 trait 之一。
不幸的是，Rc<T> 在多个线程之间共享是不安全的。当 Rc<T> 管理引用计数时，它会为每次调用 clone 增加计数，并在每个克隆被丢弃时减少计数。但它没有使用任何并发原语来确保对计数的更改不会被另一个线程中断。这可能会导致错误的计数——细微的错误可能会导致内存泄漏或在我们使用完值之前将其丢弃。我们需要的是一种与 Rc<T> 完全相同的类型，但它以线程安全的方式更改引用计数。
使用 Arc<T> 进行原子引用计数
幸运的是，Arc<T> 是一种类似于 Rc<T> 的类型，可以在并发情况下安全使用。*a* 代表 *atomic*，意思是它是 *atomically reference counted* 类型。原子是另一种并发原语，我们在这里不做详细介绍：有关更多详细信息，请参阅 std::sync::atomic 的标准库文档。现在，您只需要知道原子像原始类型一样工作，但可以安全地在多个线程之间共享。
您可能会想知道为什么所有原始类型都不是原子的，以及为什么标准库类型默认情况下没有实现为使用 Arc<T>。原因是线程安全会带来性能损失，而您只想在真正需要时才付出这种代价。如果您只是在单个线程内对值执行操作，那么如果您的代码不必强制执行原子提供的保证，则它可以运行得更快。
让我们回到我们的示例：Arc<T> 和 Rc<T> 具有相同的 API，因此我们通过更改 use 行、对 new 的调用和对 clone 的调用来修复我们的程序。代码清单 16-15 中的代码最终将编译并运行
文件名：src/main.rs
use std::sync::{Arc, Mutex}; use std::thread; fn main() { let counter = Arc::new(Mutex::new(0)); let mut handles = vec![]; for _ in 0..10 { let counter = Arc::clone(&counter); let handle = thread::spawn(move || { let mut num = counter.lock().unwrap(); *num += 1; }); handles.push(handle); } for handle in handles { handle.join().unwrap(); } println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap()); }
代码清单 16-15：使用 Arc<T> 包装 Mutex<T> 以便能够在多个线程之间共享所有权
此代码将打印以下内容
Result: 10
我们做到了！我们从 0 计数到 10，这看起来可能并不令人印象深刻，但它确实教会了我们很多关于 Mutex<T> 和线程安全的知识。您还可以使用此程序的结构来执行比仅增加计数器更复杂的操作。使用此策略，您可以将计算分为独立的部分，将这些部分拆分到多个线程中，然后使用 Mutex<T> 让每个线程用其部分更新最终结果。
请注意，如果您正在进行简单的数值运算，则标准库的 std::sync::atomic 模块 提供了比 Mutex<T> 类型更简单的类型。这些类型提供对原始类型的安全、并发、原子的访问。在本例中，我们选择将 Mutex<T> 与原始类型一起使用，以便我们可以专注于 Mutex<T> 的工作原理。
RefCell<T>/Rc<T> 和 Mutex<T>/Arc<T> 之间的相似之处
您可能已经注意到 counter 是不可变的，但我们可以获得对其内部值的可变引用；这意味着 Mutex<T> 提供了内部可变性，就像 Cell 家族一样。就像我们在第 15 章中使用 RefCell<T> 允许我们改变 Rc<T> 内部的内容一样，我们使用 Mutex<T> 来改变 Arc<T> 内部的内容。
需要注意的另一个细节是，当您使用 Mutex<T> 时，Rust 无法保护您免受各种逻辑错误的影响。回想一下第 15 章，使用 Rc<T> 存在创建循环引用的风险，其中两个 Rc<T> 值相互引用，从而导致内存泄漏。类似地，Mutex<T> 存在创建 *死锁* 的风险。当一个操作需要锁定两个资源而两个线程都获取了其中一个锁时，就会发生死锁，导致它们永远相互等待。如果您对死锁感兴趣，请尝试创建一个具有死锁的 Rust 程序；然后研究任何语言中互斥锁的死锁缓解策略，并尝试在 Rust 中实现它们。Mutex<T> 和 MutexGuard 的标准库 API 文档提供了有用的信息。
我们将在本章末尾讨论 Send 和 Sync trait 以及如何将它们与自定义类型一起使用。