add多线程使用

book/contents/advance/concurrency-with-threads/thread.md

@@ -208,6 +208,59 @@ fn main() {
 从之前的线程结束规则，我们可以猜测程序将这样执行：`A`线程结束后，由它创建的`B`线程仍在疯狂输出，直到`main`线程在100毫秒后结束。如果你把该时间增加到几十秒，就可以看到你的CPU核心100%的盛况了-，-
 
 
+## 多线程的性能
+下面我们从多个方面来看看多线程的性能大概是怎么样的。
+
+#### 创建线程的性能
+据不精确估算，创建一个线程大概需要0.24毫秒，随着线程快速创建时，这个值会变得更大，因此线程的创建耗时并不是不可忽略的，只有当真的需要处理一个值得用线程去处理的任务时，才使用线程。一些鸡毛蒜皮的任务，就无需创建线程了。
+
+#### 创建多少线程合适
+因为CPU的核心数限制，当任务是密集型时，就算线程数超过了CPU核心数，也并不能帮你获得更好的性能，因为每个线程的任务都可以轻松让CPU的某个核心跑满，既然如此，让线程数等于CPU核心数是最好的。
+
+但是当你的任务大部分时间都处于阻塞状态时，就可以考虑增多线程数量，这样当某个线程处于阻塞状态时，会被切走，进而运行其它的线程，典型就是网络IO操作，我们可以为每一个进来的用户连接创建一个线程去处理，该连接绝大部分时间都是处于IO读取阻塞状态，因此有限的CPU核心完全可以处理成百上千的用户连接线程，但是事实上，对于这种网络IO情况，一般都不再使用多线程的方式了，毕竟操作系统的线程数是有限的，意味着并发数也很容易达到上限，使用async/await的`M:N`并发模型，就没有这个烦恼。
+
+#### 多线程的开销
+下面的代码是一个lock-free的hashmap在多线程下的使用:
+```rust
+for i in 0..num_threads {
+    //clone the shared data structure
+    let ht = Arc::clone(&ht);
+
+    let handle = thread::spawn(move || {
+        for j in 0..adds_per_thread {
+            //randomly generate and add a (key, value)
+            let key = thread_rng().gen::<u32>();
+            let value = thread_rng().gen::<u32>();
+            ht.set_item(key, value);
+        }
+    });
+
+    handles.push(handle);
+}
+
+for handle in handles {
+    handle.join().unwrap();
+}
+```
+
+按理来说，既然是`lock-free`了，那么锁的开销应该很小，性能会随着线程数的增加几近线程增长，但是真的是这样吗？
+
+下图是该代码在`48`核机器上的运行结果：
+
+<img alt="" src="/img/threads-02.png" class="center"  />
+
+从图上可以明显的看出： 吞吐并不是线性增长，其次从16核开始，甚至开始肉眼可见的下降，这是为什么呢？
+
+大概原因如下：
+
+- 虽然是无锁，但是内部是CAS实现，大量线程的同时访问，会让CAS重试次数大幅增加
+- 线程过多时，CPU缓存的命中率会显著下降, 同时多个线程竞争一个CPU Cache-line的情况也会经常发生
+- 大量读写可能会让内存带宽也成为瓶颈
+- 读和写不一样，无锁数据结构的读往往可以很好的线性增长，但是写不行，因为写竞争太大
+
+总之，多线程的开销往往是在锁、数据竞争、缓存失效上，这些限制了现代化软件系统随着CPU核心的增多性能也线性增加的野心。
+
+
 ## 总结
 [Rust的线程模型](./intro.md)是`1:1`模型，因为Rust要保持尽量小的运行时。
 

book/contents/performance/intro.md

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 ##  How do I profile a Rust web application in production?
 https://www.reddit.com/r/rust/comments/rupcux/how_do_i_profile_a_rust_web_application_in/
+
+https://zhuanlan.zhihu.com/p/191655266