upadte多线程

book/contents/SUMMARY.md

@@ -76,8 +76,7 @@
     - [多线程并发编程 doing](advance/concurrency-with-threads/intro.md)
         - [并发和并行](advance/concurrency-with-threads/concurrency-parallelism.md)
         - [使用多线程](advance/concurrency-with-threads/thread.md)
-        - [消息传递 todo](advance/concurrency-with-threads/message-passing.md)
-        - [数据共享Mutex、Rwlock todo](advance/concurrency-with-threads/ref-counter-lock.md)
+        - [消息与锁](advance/concurrency-with-threads/message-passing.md)
         - [Send、Sync todo](advance/multi-threads/send-sync.md)
         - [一个综合例子](advance/multi-threads/example.md)
     - [async/await并发编程 todo](advance/async/intro.md)

book/contents/advance/concurrency-with-threads/message-passing.md

@@ -1 +1 @@
-# 消息传递(todo)
+# 消息与锁

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

@@ -261,6 +261,219 @@ for handle in handles {
 
 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。
 
+## 线程屏障(Barrier)
+在Rust中，可以使用`Barrier`让多个线程都执行到某个点后，才继续一起往后执行:
+```rust
+use std::sync::{Arc, Barrier};
+use std::thread;
+
+fn main() {
+    let mut handles = Vec::with_capacity(6);
+    let barrier = Arc::new(Barrier::new(6));
+
+    for _ in 0..6 {
+        let b = barrier.clone();
+        handles.push(thread::spawn(move|| {
+            println!("before wait");
+            b.wait();
+            println!("after wait");
+        }));
+    }
+
+    for handle in handles {
+        handle.join().unwrap();
+    }
+}
+```
+
+上面代码，我们在线程打印出`before wait`后增加了一个屏障，目的就是等所有的线程都打印出**before wait**后，各个线程再继续执行:
+```console
+before wait
+before wait
+before wait
+before wait
+before wait
+before wait
+after wait
+after wait
+after wait
+after wait
+after wait
+after wait
+```
+
+## 线程局部变量(Thread Loval Variable)
+对于多线程编程，线程局部变量在一些场景下非常有用，而Rust通过标准库和三方库对此进行了支持。
+
+#### 标准库thread_local
+使用`thread_local`宏可以初始化线程局部变量，然后在线程内部使用该变量的`with`方法获取变量值：
+```rust
+use std::cell::RefCell;
+use std::thread;
+
+thread_local!(static FOO: RefCell<u32> = RefCell::new(1));
+
+FOO.with(|f| {
+    assert_eq!(*f.borrow(), 1);
+    *f.borrow_mut() = 2;
+});
+
+// 每个线程开始时都会拿到线程局部变量的FOO的初始值
+let t = thread::spawn(move|| {
+    FOO.with(|f| {
+        assert_eq!(*f.borrow(), 1);
+        *f.borrow_mut() = 3;
+    });
+});
+
+// 等待线程完成
+t.join().unwrap();
+
+// 尽管子线程中修改为了3，我们在这里依然拥有main线程中的局部值：2
+FOO.with(|f| {
+    assert_eq!(*f.borrow(), 2);
+});
+```
+
+上面代码中，`FOO`即是我们创建的**线程局部变量**，每个新的线程访问它时，都会使用它的初始值作为开始，各个线程中的`FOO`值彼此互不干扰。
+
+可以注意到，线程中对`FOO`的使用是通过借用的方式，但是若我们需要每个线程独自获取它的拷贝，最后进行汇总，就有些强人所难了。
+
+你还可以在结构体中使用线程局部变量：
+```rust
+use std::cell::RefCell;
+
+struct Foo;
+impl Foo {
+    thread_local! {
+        static FOO: RefCell<usize> = RefCell::new(0);
+    }
+}
+
+fn main() {
+    Foo::FOO.with(|x| println!("{:?}", x));
+}
+```
+
+或者通过引用的方式使用它:
+```rust
+use std::cell::RefCell;
+use std::thread::LocalKey;
+
+thread_local! {
+    static FOO: RefCell<usize> = RefCell::new(0);
+}
+struct Bar {
+    foo: &'static LocalKey<RefCell<usize>>,
+}
+impl Bar {
+    fn constructor() -> Self {
+        Self {
+            foo: &FOO,
+        }
+    }
+}
+```
+
+#### 三方库thread-local
+除了标准库外，一位大神还开发了[thread-local](https://github.com/Amanieu/thread_local-rs)库，它允许每个线程持有值的独立拷贝:
+```rust
+use thread_local::ThreadLocal;
+use std::sync::Arc;
+use std::cell::Cell;
+use std::thread;
+
+let tls = Arc::new(ThreadLocal::new());
+
+// 创建多个线程
+for _ in 0..5 {
+    let tls2 = tls.clone();
+    thread::spawn(move || {
+        // 将计数器加1
+        let cell = tls2.get_or(|| Cell::new(0));
+        cell.set(cell.get() + 1);
+    }).join().unwrap();
+}
+
+// 一旦所有子线程结束，收集它们的线程局部变量中的计数器值，然后进行求和
+let tls = Arc::try_unwrap(tls).unwrap();
+let total = tls.into_iter().fold(0, |x, y| x + y.get());
+
+// 和为5
+assert_eq!(total, 5);
+```
+
+该库不仅仅使用了值的拷贝，而且还能自动把多个拷贝汇总到一个迭代器中，最后进行求和，非常好用。
+
+
+## 用条件控制线程的挂起和执行
+条件变量(Condition Variables)经常和`Mutex`一起使用，可以让线程挂起，直到某个条件发生后再继续执行:
+```rust
+use std::thread;
+use std::sync::{Arc, Mutex, Condvar};
+
+fn main() {
+    let pair = Arc::new((Mutex::new(false), Condvar::new()));
+    let pair2 = pair.clone();
+
+    thread::spawn(move|| {
+        let &(ref lock, ref cvar) = &*pair2;
+        let mut started = lock.lock().unwrap();
+        println!("changing started");
+        *started = true;
+        cvar.notify_one();
+    });
+
+    let &(ref lock, ref cvar) = &*pair;
+    let mut started = lock.lock().unwrap();
+    while !*started {
+        started = cvar.wait(started).unwrap();
+    }
+
+    println!("started changed");
+}
+```
+
+上述代码流程如下：
+
+1. `main`线程首先进入`while`循环，并释放了锁`started`，然后开始挂起等待子线程的通知
+2. 子线程获取到锁，并将其修改为true, 然后调用条件的方法来通知主线程继续执行：`cvar.notify_one`
+
+## 只被调用一次的函数
+有时，我们会需要某个函数在多线程环境下只被调用一次，例如初始化全局变量，无论是哪个线程先调用函数来初始化，都会保证全局变量只会被初始化一次，随后的其它线程调用就会忽略该函数:
+```rust
+use std::thread;
+use std::sync::{Once, ONCE_INIT};
+
+static mut VAL: usize = 0;
+static INIT: Once = ONCE_INIT;
+
+fn main() {
+    let handle1 = thread::spawn(move || {
+        INIT.call_once(|| {
+            unsafe {
+                VAL = 1;
+            }
+        });
+    });
+
+    let handle2 = thread::spawn(move || {
+        INIT.call_once(|| {
+            unsafe {
+                VAL = 2;
+            }
+        });
+    });
+
+    handle1.join().unwrap();
+    handle2.join().unwrap();
+
+    println!("{}", unsafe { VAL });
+}
+```
+
+代码运行的结果取决于哪个线程先调用`INIT.call_once`(虽然代码具有先后顺序，但是线程的初始化顺序并无法被保证！因为线程初始化是异步的，且耗时较久)，若`handle1`先，则输出`1`，否则输出`2`。
+
 
 ## 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。