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264
src/advance/concurrency-with-threads/sync1.md
Unescape View File

@ -231,126 +231,111 @@ fn main() {
当我们拥有两个锁，且两个线程各自使用了其中一个锁，然后试图去访问另一个锁时，就可能发生死锁：
```rust
use std::{sync::{Mutex, MutexGuard}, thread};
use std::thread::sleep;
use std::time::Duration;
use std::{sync::Mutex, thread};
use lazy_static::lazy_static;
lazy_static! {
static ref MUTEX1: Mutex<i64> = Mutex::new(0);
static ref MUTEX2: Mutex<i64> = Mutex::new(0);
static ref COUNTER1: Mutex<i32> = Mutex::new(0);
static ref COUNTER2: Mutex<i32> = Mutex::new(0);
}
fn main() {
// 存放子线程的句柄
let mut children = vec![];
for i_thread in 0..2 {
children.push(thread::spawn(move || {
for _ in 0..1 {
// 线程1
if i_thread % 2 == 0 {
// 锁住MUTEX1
let guard: MutexGuard<i64> = MUTEX1.lock().unwrap();
println!("线程 {} 锁住了MUTEX1，接着准备去锁MUTEX2 !", i_thread);
// 当前线程睡眠一小会儿，等待线程2锁住MUTEX2
sleep(Duration::from_millis(10));
// 去锁MUTEX2
let guard = MUTEX2.lock().unwrap();
// 线程2
} else {
// 锁住MUTEX2
let _guard = MUTEX2.lock().unwrap();
println!("线程 {} 锁住了MUTEX2, 准备去锁MUTEX1", i_thread);
let _guard = MUTEX1.lock().unwrap();
}
}
}));
}
let handle1 = thread::spawn(move || {
let mut num1 = COUNTER1.lock().unwrap();
*num1 += 1;
// 等子线程完成
for child in children {
let _ = child.join();
}
println!("第一个线程获取了锁1");
println!("第一个线程开始等待了锁2");
let mut num2 = COUNTER2.lock().unwrap();
*num2 += 1;
println!("第一个线程获取了锁2");
});
let handle2 = thread::spawn(move || {
let mut num2 = COUNTER2.lock().unwrap();
*num2 += 1;
println!("第二个线程获取了锁2");
println!("第二个线程开始等待了锁1");
let mut num1 = COUNTER1.lock().unwrap();
*num1 += 1;
println!("第二个线程获取了锁1");
});
// 主线程等待这两个线程执行完在结束
let _ = handle1.join();
let _ = handle2.join();
println!("死锁没有发生");
}
```
需要知道的是，这段代码并`不会100%发生死锁`，因为我们并`不知道线程什么时候执行`，有可能线程1完全执行完毕后线程2才开始执行，这种情况下不会发生死锁
在上面的描述中，我们用了"可能"二字，原因在于死锁在这段代码中不是必然发生的，总有一次运行你能看到最后一行打印输出。这是由于子线程的初始化顺序和执行速度并不确定，我们无法确定哪个线程中的锁先被执行，因此也无法确定两个线程对锁的具体使用顺序。
但是，可以简单的说明下死锁发生的必然条件：线程 1 锁住了`MUTEX1`并且线程`2`锁住了`MUTEX2`，然后线程 1 试图去访问`MUTEX2`，同时线程`2`试图去访问`MUTEX1`，就会死锁。 因为线程 2 需要等待线程 1 释放`MUTEX1`后，才会释放`MUTEX2`，而与此同时，线程 1 需要等待线程 2 释放`MUTEX2`后才能释放`MUTEX1`，这种情况造成了两个线程都无法释放对方需要的锁，最终死锁。
那么为何某些时候，死锁不会发生？原因很简单，线程 2 在线程 1 锁`MUTEX1`之前，就已经全部执行完了，随之线程 2 的`MUTEX2`和`MUTEX1`被全部释放，线程 1 对锁的获取将不再有竞争者。 同理，线程 1 若全部被执行完，那线程 2 也不会被锁，因此我们在线程 1 中间加一个睡眠，增加死锁发生的概率。如果你在线程 2 中同样的位置也增加一个睡眠，那死锁将必然发生!
运行这段代码，如果你看到了类似如下的输出，则证明发生了死锁
```
第一个线程获取了锁1
第二个线程获取了锁2
第二个线程开始等待了锁1
第一个线程开始等待了锁2
```
#### try_lock
与`lock`方法不同，`try_lock`会**尝试**去获取一次锁，如果无法获取会返回一个错误，因此**不会发生阻塞**:
```rust
use std::{sync::{Mutex, MutexGuard}, thread};
use std::thread::sleep;
use std::time::Duration;
use std::{sync::Mutex, thread};
use lazy_static::lazy_static;
lazy_static! {
static ref MUTEX1: Mutex<i64> = Mutex::new(0);
static ref MUTEX2: Mutex<i64> = Mutex::new(0);
static ref COUNTER1: Mutex<i32> = Mutex::new(0);
static ref COUNTER2: Mutex<i32> = Mutex::new(0);
}
fn main() {
// 存放子线程的句柄
let mut children = vec![];
for i_thread in 0..2 {
children.push(thread::spawn(move || {
for _ in 0..1 {
// 线程1
if i_thread % 2 == 0 {
// 锁住MUTEX1
let guard: MutexGuard<i64> = MUTEX1.lock().unwrap();
println!("线程 {} 锁住了MUTEX1，接着准备去锁MUTEX2 !", i_thread);
// 当前线程睡眠一小会儿，等待线程2锁住MUTEX2
sleep(Duration::from_millis(10));
// 去锁MUTEX2
let guard = MUTEX2.try_lock();
println!("线程1获取MUTEX2锁的结果: {:?}",guard);
// 线程2
} else {
// 锁住MUTEX2
let _guard = MUTEX2.lock().unwrap();
println!("线程 {} 锁住了MUTEX2, 准备去锁MUTEX1", i_thread);
sleep(Duration::from_millis(10));
let guard = MUTEX1.try_lock();
println!("线程2获取MUTEX1锁的结果: {:?}",guard);
}
}
}));
}
let handle1 = thread::spawn(move || {
let mut num1 = COUNTER1.lock().unwrap();
*num1 += 1;
// 等子线程完成
for child in children {
let _ = child.join();
}
println!("第一个线程获取了锁1");
println!("第一个线程开始等待了锁2");
let num2 = COUNTER2.try_lock(); // lock 换成 try_lock
println!("第一个线程获取锁2的结果是: {:?}", num2);
});
let handle2 = thread::spawn(move || {
let mut num2 = COUNTER2.lock().unwrap();
*num2 += 1;
println!("第二个线程获取了锁2");
println!("第二个线程开始等待了锁1");
let num1 = COUNTER1.try_lock(); // lock 换成 try_lock
println!("第二个线程获取锁1的结果是: {:?}", num1);
});
// 主线程等待这两个线程执行完在结束
let _ = handle1.join();
let _ = handle2.join();
println!("死锁没有发生");
}
```
为了演示`try_lock`的作用，我们特定使用了之前必定会死锁的代码，并且将`lock`替换成`try_lock`，与之前的结果不同，这段代码将不会再有死锁发生：
为了演示`try_lock`的作用，我们特定使用了之前必定会死锁的代码，并且将`lock`替换成`try_lock`，与之前的结果不同，这段代码无论如何将不会再有死锁发生：
```console
线程 0 锁住了MUTEX1，接着准备去锁MUTEX2 !
线程 1 锁住了MUTEX2, 准备去锁MUTEX1
线程2获取MUTEX1锁的结果: Err("WouldBlock")
线程1获取MUTEX2锁的结果: Ok(0)
第一个线程获取了锁1
第一个线程开始等待了锁2
第一个线程获取锁2的结果是: Err("WouldBlock")
第二个线程获取了锁2
第二个线程开始等待了锁1
第二个线程获取锁1的结果是: Ok(1)
死锁没有发生
```
@ -502,6 +487,109 @@ inner counter: 3
Mutex { data: true, poisoned: false, .. }
```
例子2，`生产者消费者`模型
我们有一个生产者线程(铁匠)，他生产(打造)一件装备后，通知消费者线程(玩家)消费(购买)
消费者线程(玩家)消费(购买)后，通知生产者线程(铁匠)继续生产(打造)，直到生产者线程退出
```rust
use std::{
sync::{Arc, Condvar, Mutex},
thread,
};
fn main() {
// 条件变量，它可以让一个线程进入等待(锁)，直至被其他线程唤醒
let cond = Arc::new(Condvar::new());
let cond_clone = cond.clone();
// 互斥锁和条件变量组合使用时，一般用于条件判断依据
let mutex_lock = Arc::new(Mutex::new(false));
let mutex_lock_clone = mutex_lock.clone();
let mut total_count = 10;
thread::spawn(move || loop {
// 这里利用作用域获取了锁(MutexGuard<T>)的值后直接让它释放
let mut lock = { *mutex_lock_clone.lock().unwrap() };
// 如果 lock == false 表示铁匠(生产者)还没有打造出装备，因此进入等待，等待铁匠(生产者)打造装备
while lock == false {
// 这里进入等待前一定要释放 lock，否则你拿着锁进入等待，其他线程就无法获得锁了
// 这就是为什么上面要用作用域释放 lock 的原因
lock = *cond_clone.wait(mutex_lock_clone.lock().unwrap()).unwrap(); // 进入等待
}
// 如果 lock == true 表示铁匠(生产者)已经打造出了一件装备，因此我们就可以购买(消费)了
println!("玩家(消费者)，购买了一件装备");
// 这里用用作用域包起来的原因，也是为了释放 lock
// 因为如果你拿着锁去唤醒铁匠(生产者)线程，它也肯定无法获得锁
{
// 消费完后，把 lock 的值改成 false
*mutex_lock_clone.lock().unwrap() = false;
}
// 唤醒生产者线程(其实这里是唤醒一个等待中的线程，只不过此时只有一个线程在等待，就是我们的生产者线程)
cond_clone.notify_one();
});
while total_count > 0 {
// 这里利用作用域获取了锁(MutexGuard<T>)的值后直接让它释放
let mut lock = { *mutex_lock.lock().unwrap() };
// 如果 lock == true 表示已经打造了一件装备，因此暂停生产，等待玩家(消费者)购买(消费)
while lock == true {
// 这里进入等待前一定要释放 lock，否则你拿着锁进入等待，其他线程就无法获得锁了
// 这就是为什么上面要用作用域释放 lock 的原因
lock = *cond.wait(mutex_lock.lock().unwrap()).unwrap(); // 进入等待
}
// 否则如果 lock == false 表示还没有打造装备，因此需要打造一件装备
total_count -= 1;
println!(
"铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: {}",
total_count
);
// 这里用用作用域包起来的原因，也是为了释放 lock
// 因为如果你拿着锁去唤醒玩家(消费者)线程，它也肯定无法获得锁
{
// 打造完后，把 lock 的值改成 true
*mutex_lock.lock().unwrap() = true;
}
// 唤醒消费者线程(其实这里是唤醒一个等待中的线程，只不过此时只有一个线程在等待，就是我们的消费者线程)
cond.notify_one();
}
}
```
运行这段代码
```console
铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: 9
玩家(消费者)，购买了一件装备
铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: 8
玩家(消费者)，购买了一件装备
铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: 7
玩家(消费者)，购买了一件装备
铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: 6
玩家(消费者)，购买了一件装备
铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: 5
玩家(消费者)，购买了一件装备
铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: 4
玩家(消费者)，购买了一件装备
铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: 3
玩家(消费者)，购买了一件装备
铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: 2
玩家(消费者)，购买了一件装备
铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: 1
玩家(消费者)，购买了一件装备
铁匠(生产者)，打造了一件装备，剩余材料总数: 0
玩家(消费者)，购买了一件装备
```
## 信号量 Semaphore
在多线程中，另一个重要的概念就是信号量，使用它可以让我们精准的控制当前正在运行的任务最大数量。想象一下，当一个新游戏刚开服时(有些较火的老游戏也会，比如`wow`)，往往会控制游戏内玩家的同时在线数，一旦超过某个临界值，就开始进行排队进服。而在实际使用中，也有很多时候，我们需要通过信号量来控制最大并发数，防止服务器资源被撑爆。

80
src/advance/concurrency-with-threads/sync2.md
Unescape View File

@ -12,33 +12,76 @@
## 使用 Atomic 作为全局变量
原子类型的一个常用场景，就是作为全局变量来使用:
我们先看看下面的代码
```rust
use std::ops::Sub;
use std::sync::atomic::{AtomicU64, Ordering};
use std::thread::{self, JoinHandle};
use std::time::Instant;
use std::{sync::Mutex, thread, time::Instant, ops::Sub};
use lazy_static::lazy_static;
lazy_static! {
static ref R: Mutex<u64> = Mutex::new(0);
}
const N_TIMES: u64 = 10000000;
const N_THREADS: usize = 10;
static R: AtomicU64 = AtomicU64::new(0);
fn main() {
let s = Instant::now(); // 用于记录开始时间
fn add_n_times(n: u64) -> JoinHandle<()> {
thread::spawn(move || {
for _ in 0..n {
R.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);
let mut threads = Vec::with_capacity(N_THREADS); // 创建一个容量为 N_THREADS(10) 长度的 Vector
// 循环创建线程，并添加到threads中
for _ in 0..N_THREADS {
let handle = thread::spawn(move || {
let mut r = R.lock().unwrap();
// 对共享变量R + 1 N_TIMES次(10000000)
for _ in 0..N_TIMES {
*r += 1;
}
})
});
threads.push(handle);
}
// 等待所有线程结束
for thread in threads {
thread.join().unwrap();
}
let r = R.lock().unwrap();
// 断言R的结果是否是 N_TIMES * N_THREADS
assert_eq!(N_TIMES * N_THREADS as u64, *r);
// 打印从开始到结束消耗的时间
println!("{:?}", Instant::now().sub(s));
}
```
以上代码启动了数个线程，每个线程都在疯狂对全局变量进行加 1 操作, 最后将它与`线程数 * 加1次数`进行比较，如果发生了因为多个线程同时修改导致了脏数据，那么这两个必将不相等。好在，它没有让我们失望，不仅快速的完成了任务，而且保证了 100%的并发安全性。
现在让我们来看看用`Atomic`来实现这个程序
```rust
use std::ops::Sub;
use std::sync::atomic::{AtomicU64, Ordering};
use std::thread;
use std::time::Instant;
const N_TIMES: u64 = 10000000;
const N_THREADS: usize = 10;
static R: AtomicU64 = AtomicU64::new(0); // u64类型的原子类型
fn main() {
let s = Instant::now();
let mut threads = Vec::with_capacity(N_THREADS);
for _ in 0..N_THREADS {
threads.push(add_n_times(N_TIMES));
let handle = thread::spawn(move || {
for _ in 0..N_TIMES {
R.fetch_add(1, Ordering::Relaxed); // +1 操作
}
});
threads.push(handle);
}
for thread in threads {
@ -47,14 +90,11 @@ fn main() {
assert_eq!(N_TIMES * N_THREADS as u64, R.load(Ordering::Relaxed));
println!("{:?}",Instant::now().sub(s));
println!("{:?}", Instant::now().sub(s));
}
```
以上代码启动了数个线程，每个线程都在疯狂对全局变量进行加 1 操作, 最后将它与`线程数 * 加1次数`进行比较，如果发生了因为多个线程同时修改导致了脏数据，那么这两个必将不相等。好在，它没有让我们失望，不仅快速的完成了任务，而且保证了 100%的并发安全性。
当然以上代码的功能其实也可以通过`Mutex`来实现，但是后者的强大功能是建立在额外的性能损耗基础上的，因此性能会逊色不少:
运行这两段代码
```console
Atomic实现：673ms
Mutex实现: 1136ms
@ -62,6 +102,8 @@ Mutex实现: 1136ms
可以看到`Atomic`实现会比`Mutex`快**41%**，实际上在复杂场景下还能更快(甚至达到 4 倍的性能差距)！
因此，可以看出，虽然`Mutex`也能轻松实现上诉功能，但它的强大功能是建立在额外的性能损耗基础上的，因此性能会逊色不少
还有一点值得注意: **和`Mutex`一样，`Atomic`的值具有内部可变性**，你无需将其声明为`mut`：
```rust
@ -229,6 +271,10 @@ fn main() {
}
```
线程`producer`和`consumer`如果不设置`内存屏障`，那么`DATA`的值可能由于`CPU 缓存导致内存顺序的改变`
举个例子，假如`reset`中将`DATA = 0`，此时，`producer`线程中将`DATA = 100`，但由于`CPU 缓存`的原因，`DATA = 100`还没有被同步到其它`CPU 缓存`中，
此时`consumer`线程中开始读取`DATA`，结果读到了值`0`，这也就造成了`断言失败`，因此这种情况下`内存屏障`是很有必要的
原则上，`Acquire`用于读取，而`Release`用于写入。但是由于有些原子操作同时拥有读取和写入的功能，此时就需要使用`AcqRel`来设置内存顺序了。在内存屏障中被写入的数据，都可以被其它线程读取到，不会有 CPU 缓存的问题。
**内存顺序的选择**

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