## 共享状态的并发
> [ch16-03-shared-state.md](https://github.com/rust-lang/book/blob/main/src/ch16-03-shared-state.md)
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> commit 856d89c53a6d69470bb5669c773fdfe6aab6fcc9
消息传递是一个很好的处理并发的方式,但并不是唯一一个。另一种方式是让多个线程访问同一块内存中的数据(共享状态)。再考虑一下 Go 语言文档中的这句口号:“不要通过共享内存来通讯”(“do not communicate by sharing memory.”
通过共享内存进行通信,会是什么样的代码?此外,为什么喜欢消息传递的人会警告:谨慎使用内存共享?
在某种程度上,任何编程语言中的信道都类似于单所有权,因为一旦将一个值传送到信道中,将无法再使用这个值。共享内存类似于多所有权:多个线程可以同时访问相同的内存位置。在 15 章中,我们介绍了智能指针可以实现多所有权,然而这会增加额外的复杂性,因为需要管理多个所有者。Rust 的类型系统和所有权规则在正确管理这些问题上提供了极大的帮助:举个例子,让我们来看看 **互斥器**,一个较常见的共享内存并发原语。
### 使用互斥器,实现同一时刻只允许一个线程访问数据
**互斥器**(_mutex_)是 互相排斥(_mutual exclusion_)的缩写。在同一时刻,其只允许一个线程对数据拥有访问权。为了访问互斥器中的数据,线程首先需要通过获取互斥器的 **锁**(_lock_)来表明其希望访问数据。锁是一个数据结构,作为互斥器的一部分,它记录谁有数据的专属访问权。因此我们讲,互斥器通过锁系统 **保护**(_guarding_)其数据。
互斥器以难以使用著称(译注:原文指互斥器在其他编程语言中难以使用),因为你必须记住:
1. 在使用数据之前,必须获取锁。
2. 使用完被互斥器所保护的数据之后,必须解锁数据,这样其他线程才能够获取锁。
作为一个现实中互斥器的例子,想象一下在某个会议的一次小组座谈会中,只有一个麦克风。如果一位成员要发言,他必须请求或表示希望使用麦克风。得到了麦克风后,他可以畅所欲言,讲完后再将麦克风交给下一位希望讲话的成员。如果一位成员结束发言后忘记将麦克风交还,其他人将无法发言。如果对共享麦克风的管理出现了问题,座谈会将无法正常进行!
正确的管理互斥器异常复杂,这也是许多人之所以热衷于信道的原因。然而,在 Rust 中,得益于类型系统和所有权,我们不会在锁和解锁上出错。
### `Mutex`的 API
我们先从在单线程环境中使用互斥器开始,作为展示其用法的一个例子,如示例 16-12 所示:
文件名:src/main.rs
```rust
{{#rustdoc_include ../listings/ch16-fearless-concurrency/listing-16-12/src/main.rs}}
```
示例 16-12: 出于简单的考虑,在一个单线程上下文中探索 `Mutex` 的 API
像很多类型一样,我们使用关联函数 `new` 来创建一个 `Mutex`。使用 `lock` 方法来获取锁,从而可以访问互斥器中的数据。这个调用会阻塞当前线程,直到我们拥有锁为止。
如果另一个线程拥有锁,并且那个线程 panic 了,则 `lock` 调用会失败。在这种情况下,没人能够再获取锁,所以我们调用 `unwrap`,使当前线程 panic。
一旦获取了锁,就可以将返回值(命名为 `num`)视为一个其内部数据(`i32`)的可变引用了。类型系统确保了我们在使用 `m` 中的值之前获取锁。`m` 的类型是 `Mutex` 而不是 `i32`,所以 **必须** 获取锁才能使用这个 `i32` 值。我们是不会忘记这么做的,因为如果没有获取锁,类型系统就不允许访问内部的 `i32` 值。
正如你所猜想的,`Mutex` 是一个智能指针。更准确的说,`lock` 调用 **返回** 一个叫做 `MutexGuard` 的智能指针。这个智能指针实现了 `Deref` 来指向其内部数据;它也实现了 `Drop`,当 `MutexGuard` 离开作用域时,自动释放锁(发生在示例 16-12 内部作用域的结尾)。有了这个特性,就不会有忘记释放锁的潜在风险(忘记释放锁会使互斥器无法再被其它线程使用),因为锁的释放是自动发生的。
释放锁之后,我们可以打印出互斥器内部的 `i32` 值,并发现我们刚刚已经将其值改为 6。
#### 在线程间共享 `Mutex`
现在让我们尝试使用 `Mutex` 在多个线程间共享同一个值。我们将启动 10 个线程,并在各个线程中对同一个计数器值加 1,这样计数器将从 0 变为 10。示例 16-13 中的例子会出现编译错误,而我们将通过这些错误来学习如何使用 `Mutex`,以及 Rust 又是如何帮助我们正确使用的。
文件名:src/main.rs
```rust,ignore,does_not_compile
{{#rustdoc_include ../listings/ch16-fearless-concurrency/listing-16-13/src/main.rs}}
```
示例 16-13: 程序启动了 10 个线程,每个线程都通过 `Mutex` 来增加计数器的值
这里创建了一个 `counter` 变量来存放内含 `i32` 的 `Mutex`,类似示例 16-12 那样。接下来我们遍历整数区间,创建了 10 个线程。我们使用了 `thread::spawn`,并为所有线程传入了相同的闭包:它们每一个都将调用 `lock` 方法来获取 `Mutex` 上的锁,接着将互斥器中的值加一。当一个线程结束执行,`num` 会离开闭包作用域并释放锁,这样另一个线程就可以获取它了。
在主线程中,我们像示例 16-2 那样收集了所有的 `JoinHandle`,并调用它们的 `join` 方法来等待所有线程结束。然后,主线程会获取锁,并打印出程序的结果。
之前提示过,这个例子不能编译,让我们看看为什么!
```console
{{#include ../listings/ch16-fearless-concurrency/listing-16-13/output.txt}}
```
错误信息表明 `counter` 值在上一次循环中被移动了。所以 Rust 告诉我们,不能将 `counter` 锁的所有权移动到多个线程中。让我们通过一个第 15 章讨论过的多所有权手段,来修复这个编译错误。
#### 多线程和多所有权
在第 15 章中,我们用智能指针 `Rc` 来创建引用计数,使得一个值有了多个所有者。让我们做同样的事,看看会发生什么。将示例 16-14 中的 `Mutex` 封装进 `Rc` 中,并在将所有权移入线程之前克隆(clone) `Rc`。
文件名:src/main.rs
```rust,ignore,does_not_compile
{{#rustdoc_include ../listings/ch16-fearless-concurrency/listing-16-14/src/main.rs}}
```
示例 16-14: 尝试使用 `Rc` 来允许多个线程拥有 `Mutex`
再一次编译并...出现了不同的错误!编译器真是教会了我们很多!
```console
{{#include ../listings/ch16-fearless-concurrency/listing-16-14/output.txt}}
```
哇哦,错误信息太长不看!划重点:第一行错误表明 `Rc>` 不能在线程间安全传递(`` `Rc>` cannot be sent between threads safely ``);编译器也指出了原因:`Rc>` 没有实现 `Send` trait(`` the trait `Send` is not implemented for `Rc>` ``)。下一节我们会讲到 `Send`:这是一个确保所使用的类型可以用于并发环境的 trait。
不幸的是,`Rc` 并不能安全的在线程间共享。当 `Rc` 管理引用计数时,它必须在每一个 `clone` 调用时增加计数,并在每一个克隆体被丢弃时减少计数。`Rc` 并没有使用任何并发原语,无法确保改变计数的操作不会被其他线程打断。这可能使计数出错,并导致诡异的 bug,比如可能会造成内存泄漏,或在使用结束之前就丢弃一个值。我们所需要的是一个与 `Rc` 完全一致,又以线程安全的方式改变引用计数的类型。
#### 原子引用计数 `Arc`
所幸 `Arc` 正是这么一个类似 `Rc` 并可以安全的用于并发环境的类型。字母 “a” 代表 **原子性**(_atomic_),所以这是一个 **原子引用计数**(_atomically reference counted_)类型。**原子类型** (Atomics) 是另一类这里还未涉及到的并发原语:请查看标准库中 [`std::sync::atomic`][atomic] 的文档来获取更多细节。目前我们只需要知道:原子类型就像基本类型一样,可以安全的在线程间共享。
你可能会好奇,为什么不是所有的基本类型都是原子性的?为什么标准库中的类型没有全部默认使用 `Arc` 实现?原因在于,线程安全会造成性能损失,我们希望只在必要时才为此买单。如果只是在单线程中对值进行操作,原子性提供的保证并无必要,而不加入原子性可以使代码运行得更快。
回到之前的例子:`Arc` 和 `Rc` 有着相同的 API,所以我们只需修改程序中的 `use` 行、`new` 调用和 `clone` 调用。示例 16-15 中的代码最终可以编译和运行:
文件名:src/main.rs
```rust
{{#rustdoc_include ../listings/ch16-fearless-concurrency/listing-16-15/src/main.rs}}
```
示例 16-15: 使用 `Arc` 包装一个 `Mutex` 能够实现在多线程之间共享所有权
这会打印出:
```text
Result: 10
```
成功了!我们从 0 数到了 10,这好像没啥大不了的,不过一路上我们确实学习了很多关于 `Mutex` 和线程安全的内容!这个例子中构建的结构可以用于比增加计数更为复杂的操作。使用这个策略,我们可将计算任务分成独立的部分,并分散到多个线程中,接着使用 `Mutex` 使用各自的运算结果来更新最终的结果。
注意,对于简单的数值运算,[标准库中 `std::sync::atomic` 模块][atomic] 提供了比 `Mutex` 更简单的类型。针对基本类型,这些类型提供了安全、并发、原子的操作。在上面的例子中,为了专注于讲明白 `Mutex` 的用法,我们才选择在基本类型上使用 `Mutex`。(译注:对于上面例子中出现的 `i32` 加法操作,更好的做法是使用 `AtomicI32` 类型来完成。具体参考文档。)
### `RefCell`/`Rc` 与 `Mutex`/`Arc` 的相似性
你可能注意到了,尽管 `counter` 是不可变的,我们仍然可以获取其内部值的可变引用;这意味着 `Mutex` 提供了内部可变性,就像 `Cell` 系列类型那样。使用 `RefCell` 可以改变 `Rc` 中内容(在 15 章中讲到过),同样地,使用 `Mutex` 我们也可以改变 `Arc` 中的内容。
另一个值得注意的细节是,Rust 不能完全避免使用 `Mutex` 所带来的逻辑错误。回忆一下,第 15 章中讲过,使用 `Rc` 就有造成引用循环的风险:两个 `Rc` 值相互引用,造成内存泄漏。同理,`Mutex` 也有造成 **死锁**(_deadlock_)的风险:当某个操作需要锁住两个资源,而两个线程分别持有两个资源的其中一个锁时,它们会永远相互等待。如果你对这个话题感兴趣,尝试编写一个带有死锁的 Rust 程序,接着研究别的语言中使用互斥器的死锁规避策略,并尝试在 Rust 中实现它们。标准库中 `Mutex` 和 `MutexGuard` 的 API 文档会提供有用的信息。
接下来,为了丰富本章的内容,让我们讨论一下 `Send`和 `Sync` trait,以及如何对自定义类型使用它们。
[atomic]: https://doc.rust-lang.org/std/sync/atomic/index.html