无畏并发: Rust Mutex的基本使用

2024-05-26 20:28

本文主要是介绍无畏并发: Rust Mutex的基本使用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

并发是很多编程语言避不开的一块主要内容,主打一个无畏并发的Rust自然也面临这样的挑战。Rust中的Mutex提供了强大的同步原语,确保共享数据的线程安全,这篇文章中,我们会探讨Mutex的使用,从基础的用法到一些高阶内容。
在这里插入图片描述


1. Rust中的互斥锁

Mutex作为Rust中的一种互斥锁,它一次只允许一个线程访问共享资源。

  • 提供了一种同步可变数据访问的机制,防止数据竞争、确保线程安全;

  • 位于Rust标准库std::sync::Mutex中,支持对共享可变状态的安全并发访问。

  • 互斥锁允许一个线程在访问共享数据时获取锁,而其他线程必须等待该线程释放锁后才能访问共享数据,从而确保数据的安全性和一致性。


2. 基本用法体验

下面以使用Mutex保护共享数据为例演示Mutex的基础用法。

use std::{sync::Mutex, thread};
fn main() {let counter = Mutex::new(0);let handle = thread::spawn(move || {let mut value = counter.lock().unwrap();*value += 1;});handle.join().expect("thread panicked!");let value = counter.lock().unwrap();println!("Counter:{}", *value);
}

这段代码演示了Mutex的基本用法,但它是无法通过编译的,尽管如此,这里还是对上述代码进行解释一下:

  1. let counter = Mutex::new(0);

    • 在这行代码中,创建了一个名为 counterMutex,其中包含一个整数值初始为 0。这个 Mutex 将用于保护共享的整数值,以确保线程安全访问。
  2. let handle = thread::spawn(move || { ... });

    • 使用 thread::spawn 创建一个新线程,并在该线程中执行一个闭包。这个闭包中的内容将在新线程中运行。
    • move 关键字用于将 counter 的所有权转移给闭包,确保闭包可以在新线程中使用 counter
  3. let mut val = counter.lock().unwrap();

    • 在闭包中,通过调用 lock() 方法获取 counter 的锁,并使用 unwrap() 处理可能的锁获取失败的情况。这里的 val 是一个 MutexGuard,它允许我们安全地访问被 Mutex 保护的数据。
  4. *val += 1;

    • 在获取了 counter 的锁之后,对共享数据进行递增操作。
  5. handle.join().expect("thread panicked!");

    • 等待新线程执行完毕。join() 方法会阻塞当前线程,直到新线程执行完毕。
    • 如果新线程发生了 panic,expect() 方法会打印指定的错误信息。
  6. let val = counter.lock().unwrap();

    • 在主线程中,再次获取 counter 的锁,以确保安全地访问共享数据。
  7. println!("Counter:{}", *val);

    • 打印最终的共享数据值。

那么问题来了,为什么无法通过编译:

  • 在这段代码在编译阶段会出现 borrow of moved value 的错误,因为我们在 thread::spawn 的闭包中移动了 counter,而后又在闭包外部尝试再次使用它。

  • 为了解决这个问题,我们需要使用 Arc (原子引用计数) 来在多线程之间安全地共享 counter

use std::{sync::{Arc, Mutex},thread,
};
fn main() {let counter = Arc::new(Mutex::new(0));let counter_clone = Arc::clone(&counter);let handle = thread::spawn(move || {let mut value = counter_clone.lock().unwrap();*value += 1;});match handle.join() {Ok(_) => {let value = counter.lock().unwrap();println!("Counter: {}", *value);}Err(_) => {println!("Thread panicked!");}}
}

修复之后的代码中,使用了Arcmutex进行了调整,通过使用 Arc 来创建一个引用计数的 Mutex,并在闭包中使用 Arc 的克隆。这样可以确保在多线程环境中安全地共享 counter,避免了 borrow of moved value 的问题。同时使用match表达式进一步对错误进行了处理。


3. 多个锁的使用

有时,我们可能需要独立保护多个共享资源。 Rust 允许您使用多个锁来实现这一点:

use std::{sync::{Arc, Mutex},thread,
};fn main() {let cnt1 = Arc::new(Mutex::new(0));let cnt2 = Arc::new(Mutex::new(0));let cnt1_clone = Arc::clone(&cnt1);let handle1 = thread::spawn(move || {let mut value = cnt1_clone.lock().unwrap();*value += 1;});let cnt2_clone = Arc::clone(&cnt2);let handle2 = thread::spawn(move || {let mut value2 = cnt2_clone.lock().unwrap();*value2 += 1;});match handle1.join() {Ok(_) => {let value1 = cnt1.lock().unwrap();println!("cnt1:{}", *value1);}Err(_) => {println!("Thread panicked!");}}match handle2.join() {Ok(_) => {let value2 = cnt2.lock().unwrap();println!("cnt2:{}", *value2);}Err(_) => {println!("Thread panicked!");}}
}

这段代码演示了如何使用 ArcMutex 在 Rust 中实现多线程并发访问共享数据:

  1. 首先,通过 use 关键字引入了需要使用的标准库中的一些模块,包括 ArcMutexthread

  2. main 函数中,创建了两个计数器 cnt1cnt2,它们分别被包装在 ArcMutex 中。这样做是为了确保在多线程环境中安全地访问这两个计数器。

  3. 使用 Arc::clone(&cnt1)Arc::clone(&cnt2) 创建了两个 Arc 的克隆,分别赋值给 cnt1_clonecnt2_clone。这样做是为了将计数器的所有权移动到新的线程中。

  4. 通过 thread::spawn 创建了两个线程 handle1handle2,分别对 cnt1_clonecnt2_clone 所指向的计数器进行操作。在每个线程中,首先获取了计数器的锁,然后对计数器的值进行加一操作。

  5. 使用 handle1.join()handle2.join() 分别等待两个线程的执行结果。如果线程执行成功,就获取相应计数器的锁并打印计数器的值;如果线程执行失败(比如发生了 panic),则打印出相应的错误信息。


这篇关于无畏并发: Rust Mutex的基本使用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1005506

相关文章

Python常用命令提示符使用方法详解

《Python常用命令提示符使用方法详解》在学习python的过程中,我们需要用到命令提示符(CMD)进行环境的配置,:本文主要介绍Python常用命令提示符使用方法的相关资料,文中通过代码介绍的... 目录一、python环境基础命令【Windows】1、检查Python是否安装2、 查看Python的安

Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算

《Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算》Python提供了多种并行处理的方式,其中concurrent.futures模块的ProcessPoolExecu... 目录简介完整代码示例代码解释1. 导入必要的模块2. 定义处理函数3. 主函数4. 生成数字列表5.

Python中help()和dir()函数的使用

《Python中help()和dir()函数的使用》我们经常需要查看某个对象(如模块、类、函数等)的属性和方法,Python提供了两个内置函数help()和dir(),它们可以帮助我们快速了解代... 目录1. 引言2. help() 函数2.1 作用2.2 使用方法2.3 示例(1) 查看内置函数的帮助(

Linux脚本(shell)的使用方式

《Linux脚本(shell)的使用方式》:本文主要介绍Linux脚本(shell)的使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录概述语法详解数学运算表达式Shell变量变量分类环境变量Shell内部变量自定义变量:定义、赋值自定义变量:引用、修改、删

mapstruct中的@Mapper注解的基本用法

《mapstruct中的@Mapper注解的基本用法》在MapStruct中,@Mapper注解是核心注解之一,用于标记一个接口或抽象类为MapStruct的映射器(Mapper),本文给大家介绍ma... 目录1. 基本用法2. 常用属性3. 高级用法4. 注意事项5. 总结6. 编译异常处理在MapSt

Java使用HttpClient实现图片下载与本地保存功能

《Java使用HttpClient实现图片下载与本地保存功能》在当今数字化时代,网络资源的获取与处理已成为软件开发中的常见需求,其中,图片作为网络上最常见的资源之一,其下载与保存功能在许多应用场景中都... 目录引言一、Apache HttpClient简介二、技术栈与环境准备三、实现图片下载与保存功能1.

Python中使用uv创建环境及原理举例详解

《Python中使用uv创建环境及原理举例详解》uv是Astral团队开发的高性能Python工具,整合包管理、虚拟环境、Python版本控制等功能,:本文主要介绍Python中使用uv创建环境及... 目录一、uv工具简介核心特点:二、安装uv1. 通过pip安装2. 通过脚本安装验证安装:配置镜像源(可

LiteFlow轻量级工作流引擎使用示例详解

《LiteFlow轻量级工作流引擎使用示例详解》:本文主要介绍LiteFlow是一个灵活、简洁且轻量的工作流引擎,适合用于中小型项目和微服务架构中的流程编排,本文给大家介绍LiteFlow轻量级工... 目录1. LiteFlow 主要特点2. 工作流定义方式3. LiteFlow 流程示例4. LiteF

使用Python开发一个现代化屏幕取色器

《使用Python开发一个现代化屏幕取色器》在UI设计、网页开发等场景中,颜色拾取是高频需求,:本文主要介绍如何使用Python开发一个现代化屏幕取色器,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录一、项目概述二、核心功能解析2.1 实时颜色追踪2.2 智能颜色显示三、效果展示四、实现步骤详解4.1 环境配置4.

使用jenv工具管理多个JDK版本的方法步骤

《使用jenv工具管理多个JDK版本的方法步骤》jenv是一个开源的Java环境管理工具,旨在帮助开发者在同一台机器上轻松管理和切换多个Java版本,:本文主要介绍使用jenv工具管理多个JD... 目录一、jenv到底是干啥的?二、jenv的核心功能(一)管理多个Java版本(二)支持插件扩展(三)环境隔