# 使用线程 放在十年前，多线程编程可能还是一个少数人才掌握的核心概念，而在今天随着编程语言的不断发展，多线程、多协程、Actor等并发编程方式已经深入人心，同时多线程编程的门槛也在不断降低，本章节我们来看看在Rust中该如何使用多线程。 ## 多线程编程的风险 由于多线程的代码是同时运行的，因此我们无法保证线程间的执行顺序，这会导致一些问题: - 竞态条件(race conditions), 多个线程以非一致性的顺序同时访问数据资源 - 死锁(deadlocks)，两个线程都想使用某个资源，但是又都在等待对方释放资源后才能使用，结果最终都无法继续执行 - 一些因为多线程导致的很隐晦的BUG，且难以复现和解决 虽然Rust已经通过各种机制减少了上述情况的发生，但是依然无法完全避免上述情况，因此我们在编程时需要格外的小心，同时本书也会列出多线程编程时常见的陷阱，让你提前规避可能的风险。 ## 创建线程 使用`thread::spawn`可以创建线程: ```rust use std::thread; use std::time::Duration; fn main() { thread::spawn(|| { for i in 1..10 { println!("hi number {} from the spawned thread!", i); thread::sleep(Duration::from_millis(1)); } }); for i in 1..5 { println!("hi number {} from the main thread!", i); thread::sleep(Duration::from_millis(1)); } } ``` 有几点值得注意： - 线程内部的代码使用闭包来执行 - `main`线程一旦结束，程序就立刻结束，因此需要保持它的存活，直到其它子线程完成自己的任务 - `thread::sleep`会让当前线程休眠指定的时间，随后其它线程会被调度运行(上一节并发与并行中有简单介绍过)，因此就算你的电脑只有一个CPU核心，该程序也会表现的如同多CPU核心一般，这就是并发！ 来看看输出: ```console hi number 1 from the main thread! hi number 1 from the spawned thread! hi number 2 from the main thread! hi number 2 from the spawned thread! hi number 3 from the main thread! hi number 3 from the spawned thread! hi number 4 from the spawned thread! hi number 4 from the main thread! hi number 5 from the spawned thread! ``` 如果多运行几次，你会发现好像每次输出会不太一样，因为: 虽说线程往往是轮流执行的，但是这一点无法被保证！线程调度的方式往往取决于你使用的操作系统。总之，**千万不要依赖线程的执行顺序**! ## 等待子线程的结束 上面的代码你不仅无法让子线程打印到10，因为主线程会提前结束，导致子线程也随之结束，更过分的是，如果当前系统繁忙，甚至该子线程还没被创建，主线程就已经结束了！ 因此我们需要一个方法，让主线程安全、可靠的等所有子线程完成任务后，再kill self: ```rust use std::thread; use std::time::Duration; fn main() { let handle = thread::spawn(|| { for i in 1..5 { println!("hi number {} from the spawned thread!", i); thread::sleep(Duration::from_millis(1)); } }); handle.join().unwrap(); for i in 1..5 { println!("hi number {} from the main thread!", i); thread::sleep(Duration::from_millis(1)); } } ``` 通过调用`handle.join`，可以让当前线程阻塞，直到它等待的子线程的结束，在上面代码中，由于`main`线程会被阻塞，因此它直到子线程结束后才会输出自己的`1..5`: ```console hi number 1 from the spawned thread! hi number 2 from the spawned thread! hi number 3 from the spawned thread! hi number 4 from the spawned thread! hi number 1 from the main thread! hi number 2 from the main thread! hi number 3 from the main thread! hi number 4 from the main thread! ``` 以上输出清晰的展示了线程阻塞的作用，同时如果你将`handle.join`放置在`main`线程中的`for`循环后面，那就是另外一个结果：两个线程交替输出。 ## 在线程闭包中使用move 在[闭包章节](../../advance/functional-programing/closure.md#move和Fn)中，有讲过`move`关键字在闭包中的使用可以让该闭包拿走环境中某个值的所有权，同样的，你可以使用`move`来将所有权从一个线程转移到另外一个线程。 首先，来看看在一个线程中直接使用另一个线程中的数据会如何： ```rust use std::thread; fn main() { let v = vec![1, 2, 3]; let handle = thread::spawn(|| { println!("Here's a vector: {:?}", v); }); handle.join().unwrap(); } ``` 以上代码在子线程的闭包中捕获了环境中的`v`变量，来看看结果： ```console error[E0373]: closure may outlive the current function, but it borrows `v`, which is owned by the current function --> src/main.rs:6:32 | 6 | let handle = thread::spawn(|| { | ^^ may outlive borrowed value `v` 7 | println!("Here's a vector: {:?}", v); | - `v` is borrowed here | note: function requires argument type to outlive `'static` --> src/main.rs:6:18 | 6 | let handle = thread::spawn(|| { | __________________^ 7 | | println!("Here's a vector: {:?}", v); 8 | | }); | |______^ help: to force the closure to take ownership of `v` (and any other referenced variables), use the `move` keyword | 6 | let handle = thread::spawn(move || { | ++++ ``` 其实代码本身并没有什么问题，问题在于Rust无法确定新的线程会活多久(多个线程的结束顺序并不是固定的)，所以也无法确定新线程所引用的`v`是否在使用过程中一直合法: ```rust use std::thread; fn main() { let v = vec![1, 2, 3]; let handle = thread::spawn(|| { println!("Here's a vector: {:?}", v); }); drop(v); // oh no! handle.join().unwrap(); } ``` 大家要记住，线程的启动时间点和结束时间点是不确定的，因此假设上述代码可以正常运行，那么当`v`被释放掉时，新的线程很可能还没有结束甚至还没有被创建成功，此时新线程对`v`的引用立刻就不再合法！ 好在报错里进行了提示：`to force the closure to take ownership of v (and any other referenced variables), use the move keyword`,让我们使用`move`关键字拿走`v`的所有权即可: ```rust use std::thread; fn main() { let v = vec![1, 2, 3]; let handle = thread::spawn(move || { println!("Here's a vector: {:?}", v); }); handle.join().unwrap(); // 下面代码会报错borrow of moved value: `v` // println!("{:?}",v); } ``` 如上所示，很简单的代码，而且Rust的所有权机制保证了数据使用上的安全：`v`的所有权被转移给新的线程后，`main`线程将无法继续使用：最后一行代码将报错。 ## 线程是如何结束的 之前我们提到`main`线程是程序的主线程，一旦结束，则程序随之结束，同时各个子线程也将被强行终止。那么有一个问题，如果不是`main`线程，那么父线程的结束会导致什么？自生自灭还是被干掉？ 在系统编程中，操作系统提供了直接杀死线程的接口，简单粗暴，但是Rust并没有提供这样的接口，原因在于，粗暴地终止一个线程可能会导致资源没有释放、状态混乱等不可预期的结果，一向以安全自称的Rust, 自然不会砸自己的饭碗。 那么Rust中线程是如何结束的呢？答案很简单：线程的代码执行完，线程就会自动结束。但是如果线程中的代码不会执行完呢？那么情况可以分为两种进行讨论: - 线程的任务是一个循环IO读取，任务流程类似: IO阻塞，等待读取新的数据 -> 读到数据，处理完成 -> 继续阻塞等待 ··· -> 收到socket关闭的信号 -> 结束线程, 在此过程中，绝大部分时间线程都处于阻塞的状态，因此虽然看上去是循环，CPU占用其实很小，也是网络服务中最最常见的模型 - 线程的任务是一个循环，里面没有任何阻塞，包括休眠这种操作也没有，此时cpu很不幸的会被跑满，而且你如果没有设置终止条件，该线程将持续跑满一个cpu核心, 并且不会被终止，直到`main`线程的结束 第一情况很常见，我们来模拟看看第二种情况: ```rust use std::thread; use std::time::Duration; fn main() { // 创建一个线程 let new_thread = thread::spawn(move || { // 再创建一个线程 thread::spawn(move || { loop { println!("I am a new thread."); } }) }); // 等待新创建的线程执行完成 new_thread.join().unwrap(); println!("Child thread is finish!"); // 睡眠一段时间，看子线程创建的子线程是否还在运行 thread::sleep(Duration::from_millis(100)); } ``` 以上代码中，`main`线程创建了一个新的线程A，同时该新线程又创建了一个新的线程`B`，可以看到`A`线程在创建完`B`线程后就立即结束了，而`B`线程则在不停的循环输出。 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，随着线程的变多，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 下面的代码是一个无锁实现的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::(); let value = thread_rng().gen::(); ht.set_item(key, value); } }); handles.push(handle); } for handle in handles { handle.join().unwrap(); } ``` 按理来说，既然是无锁实现了，那么锁的开销应该几乎没有，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： 从图上可以明显的看出： 吞吐并不是线性增长，尤其从16核开始，甚至开始肉眼可见的下降，这是为什么呢？ 限于书本的篇幅有限，我们只能给出大概的原因： - 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。 我们可以使用`thread::spawn`来创建线程，创建出的多个线程之间并不存在执行顺序关系，因此代码逻辑千万不要依赖于线程间的执行顺序。 `main`线程若是结束，则所有子线程都将被终止，如果希望等待子线程结束后，再结束`main`线程，你需要使用创建线程时返回的句柄的`join`方法。 在线程中无法直接借用外部环境中的变量值，因为新线程的启动时间点和结束时间点是不确定的，这样Rust就无法保证该线程中借用的变量在使用过程中依然是合法的。你可以使用`move`关键字将变量的所有权转移给新的线程，来解决此问题。 父线程结束后，子线程仍在持续运行，直到子线程的代码运行完成或者`main`线程的结束。