Rust在Linux下的并发编程技巧 - 问答

Rust在Linux下并发编程可结合标准库、异步运行时及第三方库，以下是关键技巧：

一、基础并发工具

线程创建与管理
使用std::thread::spawn创建线程，通过join()等待线程结束，支持多核并行计算。
```
use std::thread;
let handle = thread::spawn(|| println!("Hello from thread!"));
handle.join().unwrap();
```

共享数据同步

Arc+Mutex：跨线程共享可变数据，Arc提供原子引用计数，Mutex确保互斥访问。

use std::sync::{Arc, Mutex};
let counter = Arc::new(Mutex::new(0));
let mut handles = vec![];
for _ in 0..10 {
    let counter = Arc::clone(&counter);
    handles.push(thread::spawn(move || {
        let mut num = counter.lock().unwrap();
        *num += 1;
    }));
}
println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap());

消息传递
通过std::sync::mpsc实现线程间通信，避免共享状态。

use std::sync::mpsc;
let (tx, rx) = mpsc::channel();
thread::spawn(move || tx.send("Hello").unwrap());
println!("Received: {}", rx.recv().unwrap());

二、异步编程模型

async/await语法
基于tokio或async-std运行时，实现非阻塞I/O操作，提升并发效率。

use tokio::time::{sleep, Duration};
#[tokio::main]
async fn main() {
    tokio::spawn(async {
        sleep(Duration::from_secs(1)).await;
        println!("Async task completed");
    }).await.unwrap();
}

异步任务调度
使用tokio::spawn并发执行多个异步任务，支持多线程事件循环。

#[tokio::main]
async fn main() {
    let handles: Vec<_> = (0..5).map(|i| {
        tokio::spawn(async move {
            println!("Task {} started", i);
            sleep(Duration::from_secs(1)).await;
            println!("Task {} finished", i);
        })
    }).collect();
    for handle in handles {
        handle.await.unwrap();
    }
}

三、高级并发技巧

无锁编程与原子操作
使用std::sync::atomic模块（如AtomicUsize）实现低级无锁操作，减少锁竞争。

use std::sync::atomic::{AtomicUsize, Ordering};
let counter = AtomicUsize::new(0);
counter.fetch_add(1, Ordering::SeqCst);

并发数据结构
利用rayon库实现数据并行处理，适用于批量计算任务。
```
use rayon::prelude::*;
let sum: i32 = (0..100).into_par_iter().sum();
```
性能优化策略
- 减少锁粒度：尽量缩短锁的持有时间，避免线程阻塞。
- 批量处理I/O：对高频I/O操作采用批处理，降低系统调用开销。
- 选择合适运行时：I/O密集型任务选tokio，CPU密集型任务可结合线程池。

四、工具与库推荐

标准库：std::thread、std::sync（基础并发原语）。
异步运行时：tokio（支持异步I/O和任务调度）、async-std。
第三方库：rayon（数据并行）、crossbeam（高级并发原语，如无锁队列）。

通过合理选择同步/异步模型、优化锁使用及利用并行工具，可在Linux下高效实现Rust并发程序。

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