掌握Rust并行编程（从零开始的Rust并发算法与多线程教程）

基础：使用 std::thread 创建线程

最简单的并行方式是使用 Rust 标准库中的 std::thread 模块。下面是一个基本示例：

use std::thread;use std::time::Duration;fn main() {    // 主线程    println!("主线程开始");    // 创建一个新线程    let handle = thread::spawn(|| {        for i in 1..=5 {            println!("子线程打印: {}", i);            thread::sleep(Duration::from_millis(500));        }    });    // 主线程继续执行    for i in 1..=3 {        println!("主线程打印: {}", i);        thread::sleep(Duration::from_millis(300));    }    // 等待子线程完成    handle.join().unwrap();    println!("程序结束");}

在这个例子中，主线程和子线程会同时运行，输出结果会交错出现。注意 handle.join() 的作用是等待子线程执行完毕，否则主线程可能在子线程完成前就退出了。

共享数据：使用 Arc 和 Mutex

当多个线程需要访问同一份数据时，Rust 提供了 Arc（原子引用计数）和 Mutex（互斥锁）来安全地共享数据。

use std::sync::{Arc, Mutex};use std::thread;fn main() {    // 使用 Arc 包装 Mutex，使多个线程可以共享所有权    let counter = Arc::new(Mutex::new(0));    let mut handles = vec![];    for _ in 0..10 {        let counter = Arc::clone(&counter);        let handle = thread::spawn(move || {            // 获取锁并修改值            let mut num = counter.lock().unwrap();            *num += 1;        });        handles.push(handle);    }    // 等待所有线程完成    for handle in handles {        handle.join().unwrap();    }    println!("最终计数: {}", *counter.lock().unwrap());}

这里我们创建了10个线程，每个线程都将共享计数器加1。由于使用了 Mutex，即使多个线程同时尝试修改，也不会发生数据竞争。

更高效的并行：Rayon 库

对于常见的并行模式（如并行遍历、映射、归约等），推荐使用 rayon 库。它提供了非常简洁的 API 来实现Rust高性能计算。

首先，在 Cargo.toml 中添加依赖：

[dependencies]rayon = "1.7"

然后就可以轻松实现并行计算：

use rayon::prelude::*;fn main() {    let numbers: Vec = (1..=1000000).collect();    // 串行求和    let sum_serial: i32 = numbers.iter().sum();    // 并行求和    let sum_parallel: i32 = numbers.par_iter().sum();    println!("串行结果: {}", sum_serial);    println!("并行结果: {}", sum_parallel);}

只需将 .iter() 改为 .par_iter()，就能自动利用多核并行处理！这就是 Rust多线程教程中最实用的技巧之一。

常见陷阱与最佳实践

• 避免过度并行化：创建线程有开销，对小任务使用线程池（如 rayon 内部使用的）更高效。
• 小心死锁：当多个线程互相等待对方释放锁时会发生死锁。尽量按固定顺序获取多个锁。
• 优先使用无锁数据结构：如 crossbeam 库提供的无锁队列，性能更高。
• 测试并发代码：使用 loom 等工具专门测试并发逻辑。

总结

通过本教程，你已经掌握了 Rust 并行编程的基础知识，包括线程创建、数据共享、以及使用 Rayon 进行高效并行计算。记住，Rust 的设计哲学是在保证安全的前提下提供高性能，这使得它成为开发并发系统的理想选择。

继续练习这些概念，尝试实现自己的并行算法，比如并行快速排序、并行矩阵乘法等。随着经验的积累，你将能充分利用多核 CPU 的能力，构建真正高性能的应用程序。

关键词回顾：Rust并行编程、Rust并发算法、Rust多线程教程、Rust高性能计算。