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线程同步：并发原语和共享内存(下)

原子类型atomic

Mutex用起来简单，但是无法并发读，RwLock可以并发读，但是复杂且性能不够，那么有没有一种全能性选手呢？ 欢迎我们的Atomic闪亮登场。

从Rust1.34版本后，就正式支持原子类型。原子指的是一系列不可被CPU上下文交换的机器指令，这些指令组合在一起就形成了原子操作。在多核CPU下，都某个CPU核心开始运行原子操作时，会先暂停其它CPU内核对内存的操作，以保证原子操作不会被其它CPU内核所干扰。

由于原子操作是通过指令提供的支持，因此它的性能相比锁和消息传递会好很多。相比较于锁而言，原子类型不需要开发者处理加锁和释放锁的问题，同时支持修改，读取等操作，还具备较高的并发性能，几乎所有的语言都支持原子类型。

可以看出原子类型是无锁类型，但是无锁不代表无需等待，因为原子类型内部使用了CAS循环，当大量的冲突发生时，该等待还是得等待！但是总归比锁要好。

使用原子类型作为全局变量

原子类型的一个常用场景，就是作为全局变量来使用:

use std::thread::{self, JoinHandle};
use std::sync::atomic::{Ordering, AtomicU64};
 
const N_TIMES: u64 = 100000;
const N_THREADS: usize = 10;
 
static R: AtomicU64 = AtomicU64::new(0);
 
fn reset() {
    R.store(0, Ordering::Relaxed);
}
 
fn add_n_times(n: u64) -> JoinHandle<()> {
    thread::spawn(move || {
        for _ in 0..n {
            R.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);
        }
    })
}
 
fn main() {
    loop {
        reset();
 
        let mut threads = Vec::with_capacity(N_THREADS);
 
        for _ in 0..N_THREADS {
            threads.push(add_n_times(N_TIMES));
        }
 
        for thread in threads {
            thread.join().unwrap();
        }
 
        assert_eq!(N_TIMES * N_THREADS as u64, R.load(Ordering::Relaxed));
    }
}

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操作数进行比较，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。

在多线程环境中要使用Atomic需要配合Arc：

use std::sync::Arc;
use std::sync::atomic::{AtomicUsize, Ordering};
use std::{hint, thread};

fn main() {
    let spinlock = Arc::new(AtomicUsize::new(1));

    let spinlock_clone = Arc::clone(&spinlock);
    let thread = thread::spawn(move|| {
        spinlock_clone.store(0, Ordering::SeqCst);
    });

    // 等待其它线程释放锁
    while spinlock.load(Ordering::SeqCst) != 0 {
        hint::spin_loop();
    }

    if let Err(panic) = thread.join() {
        println!("Thread had an error: {:?}", panic);
    }
}

能替代锁吗

那么原子类型既然这么全能，它可以替代锁吗？答案是不行：

• std::sync::atomic包中仅提供了数值类型的原子操作：AtomicBool, AtomicIsize, AtomicUsize, AtomicI8, AtomicU16等，而锁可以应用于各种类型
• 在有些情况下，必须使用锁来配合，例如下面的Condvar