共享状态并发
ch16-03-shared-state.md
commit 9df612e93e038b05fc959db393c15a5402033f47
虽然消息传递是一个很好的处理并发的方式，但并不是唯一的一个。再次考虑一下它的口号：
Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.
不要共享内存来通讯；而是要通讯来共享内存。
那么“共享内存来通讯”是怎样的呢？共享内存并发有点像多所有权：多个线程可以同时访问相同的内存位置。第十五章介绍了智能指针如何使得多所有权成为可能，然而这会增加额外的复杂性，因为需要以某种方式管理这些不同的所有者。
不过 Rust 的类型系统和所有权可以很好的帮助我们，正确的管理它们。以共享内存中更常见的并发原语：互斥器（mutexes）为例，让我们看看具体的情况。
互斥器一次只允许一个线程访问数据
互斥器（mutex）是一种用于共享内存的并发原语。它是“mutual exclusion”的缩写，也就是说，任意时间，它只允许一个线程访问某些数据。互斥器以难以使用著称，因为你不得不记住：
- 在使用数据之前尝试获取锁。
- 处理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。
现实中也有互斥器的例子，想象一下在一个会议中，只有一个麦克风。如果一个成员要发言，他必须请求使用麦克风。一旦得到了麦克风，他可以畅所欲言，然后将麦克风交给下一个希望讲话的成员。如果成员在没有麦克风的时候就开始叫喊，或者在其他成员发言结束之前就拿走麦克风，是很不合适的。如果这个共享的麦克风因为此类原因而出现问题，会议将无法正常进行。
正确的管理互斥器异常复杂，这也是许多人之所以热衷于通道的原因。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<T>的 API
让我们看看列表 16-12 中使用互斥器的例子，现在不涉及多线程：
Filename: src/main.rs
use std::sync::Mutex;
fn main() {
let m = Mutex::new(5);
{
let mut num = m.lock().unwrap();
*num = 6;
}
println!("m = {:?}", m);
}
Listing 16-12: Exploring the API of Mutex<T> in a
single threaded context for simplicity
像很多类型一样，我们使用关联函数 new 来创建一个 Mutex<T>。使用lock方法获取锁，以访问互斥器中的数据。这个调用会阻塞，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，则这个调用会失败。类似于列表 16-6 那样，我们暂时使用 unwrap() 进行错误处理，或者使用第九章中提及的更好的工具。
一旦获取了锁，就可以将返回值（在这里是num）作为一个数据的可变引用使用了。观察 Rust 类型系统如何保证使用值之前必须获取锁：Mutex<i32>并不是一个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，因为类型系统不允许。
你也许会怀疑，Mutex<T>是一个智能指针？是的！更准确的说，lock调用返回一个叫做MutexGuard的智能指针。类似我们在第十五章见过的智能指针，它实现了Deref来指向其内部数据。另外MutexGuard有一个用来释放锁的Drop实现。这样就不会忘记释放锁了。这在MutexGuard离开作用域时会自动发生，例如它发生于列表 16-12 中内部作用域的结尾。接着可以打印出互斥器的值并发现能够将其内部的i32改为 6。
在线程间共享Mutex<T>
现在让我们尝试使用Mutex<T>在多个线程间共享值。我们将启动十个线程，并在各个线程中对同一个计数器值加一，这样计数器将从 0 变为 10。注意，接下来的几个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<T>，以及 Rust 又是如何辅助我们以确保正确。列表 16-13 是最开始的例子：
Filename: src/main.rs
use std::sync::Mutex;
use std::thread;
fn main() {
let counter = Mutex::new(0);
let mut handles = vec![];
for _ in 0..10 {
let handle = thread::spawn(|| {
let mut num = counter.lock().unwrap();
*num += 1;
});
handles.push(handle);
}
for handle in handles {
handle.join().unwrap();
}
println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap());
}
Listing 16-13: The start of a program having 10 threads
each increment a counter guarded by a Mutex<T>
这里创建了一个 counter 变量来存放内含 i32 的 Mutex<T>，类似列表 16-12 那样。接下来使用 range 创建了 10 个线程。使用了 thread::spawn 并对所有线程使用了相同的闭包：他们每一个都将调用 lock 方法来获取 Mutex<T> 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，我们像列表 16-2 那样收集了所有的 join 句柄，调用它们的 join 方法来确保所有线程都会结束。之后，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！
error[E0373]: closure may outlive the current function, but it borrows
`counter`, which is owned by the current function
-->
|
9 | let handle = thread::spawn(|| {
| ^^ may outlive borrowed value `counter`
10 | let mut num = counter.lock().unwrap();
| ------- `counter` is borrowed here
|
help: to force the closure to take ownership of `counter` (and any other
referenced variables), use the `move` keyword, as shown:
| let handle = thread::spawn(move || {
这类似于列表 16-5 中解决了的问题。考虑到启动了多个线程，Rust 无法知道这些线程会运行多久，而在每一个线程尝试借用 counter 时它是否仍然有效。帮助信息提醒了我们如何解决它：可以使用 move 来给予每个线程其所有权。尝试在闭包上做一点改动：
thread::spawn(move || {
再次编译。这回出现了一个不同的错误！
error[E0382]: capture of moved value: `counter`
-->
|
9 | let handle = thread::spawn(move || {
| ------- value moved (into closure) here
10 | let mut num = counter.lock().unwrap();
| ^^^^^^^ value captured here after move
|
= note: move occurs because `counter` has type `std::sync::Mutex<i32>`,
which does not implement the `Copy` trait
error[E0382]: use of moved value: `counter`
-->
|
9 | let handle = thread::spawn(move || {
| ------- value moved (into closure) here
...
21 | println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap());
| ^^^^^^^ value used here after move
|
= note: move occurs because `counter` has type `std::sync::Mutex<i32>`,
which does not implement the `Copy` trait
error: aborting due to 2 previous errors
move 并没有像列表 16-5 中那样解决问题。为什么呢？错误信息有点难懂，因为它表明 counter 被移动进了闭包，接着它在调用 lock 时被捕获。这似乎是我们希望的，然而不被允许。
让我们推理一下。这次不再使用 for 循环创建 10 个线程，只创建两个线程，看看会发生什么。将列表 16-13 中第一个for循环替换为如下代码：
let handle = thread::spawn(move || {
let mut num = counter.lock().unwrap();
*num += 1;
});
handles.push(handle);
let handle2 = thread::spawn(move || {
let mut num2 = counter.lock().unwrap();
*num2 += 1;
});
handles.push(handle2);
这里创建了两个线程，并将第二个线程所用的变量改名为 handle2 和 num2。我们简化了例子，看是否能理解错误信息。此次编译给出如下信息：
error[E0382]: capture of moved value: `counter`
-->
|
8 | let handle = thread::spawn(move || {
| ------- value moved (into closure) here
...
16 | let mut num = counter.lock().unwrap();
| ^^^^^^^ value captured here after move
|
= note: move occurs because `counter` has type `std::sync::Mutex<i32>`,
which does not implement the `Copy` trait
error[E0382]: use of moved value: `counter`
-->
|
8 | let handle = thread::spawn(move || {
| ------- value moved (into closure) here
...
26 | println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap());
| ^^^^^^^ value used here after move
|
= note: move occurs because `counter` has type `std::sync::Mutex<i32>`,
which does not implement the `Copy` trait
error: aborting due to 2 previous errors
啊哈！第一个错误信息中说，counter 被移动进了 handle 所代表线程的闭包中。因此我们无法在第二个线程中对其调用 lock，并将结果储存在 num2 中时捕获counter！所以 Rust 告诉我们不能将 counter 的所有权移动到多个线程中。这在之前很难看出，因为我们在循环中创建了多个线程，而 Rust 无法在每次迭代中指明不同的线程（没有临时变量 num2）。
多线程和多所有权
在第十五章中，我们通过使用智能指针 Rc<T> 来创建引用计数的值，以便拥有多所有权。同时第十五章提到了 Rc<T> 只能在单线程环境中使用，不过还是在这里试用 Rc<T> 看看会发生什么。列表 16-14 将 Mutex<T> 装进了 Rc<T> 中，并在移入线程之前克隆了 Rc<T>。再用循环来创建线程，保留闭包中的 move 关键字：
Filename: src/main.rs
use std::rc::Rc;
use std::sync::Mutex;
use std::thread;
fn main() {
let counter = Rc::new(Mutex::new(0));
let mut handles = vec![];
for _ in 0..10 {
let counter = counter.clone();
let handle = thread::spawn(move || {
let mut num = counter.lock().unwrap();
*num += 1;
});
handles.push(handle);
}
for handle in handles {
handle.join().unwrap();
}
println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap());
}
Listing 16-14: Attempting to use Rc<T> to allow
multiple threads to own the Mutex<T>
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！
error[E0277]: the trait bound `std::rc::Rc<std::sync::Mutex<i32>>:
std::marker::Send` is not satisfied
-->
|
11 | let handle = thread::spawn(move || {
| ^^^^^^^^^^^^^ the trait `std::marker::Send` is not
implemented for `std::rc::Rc<std::sync::Mutex<i32>>`
|
= note: `std::rc::Rc<std::sync::Mutex<i32>>` cannot be sent between threads
safely
= note: required because it appears within the type
`[closure@src/main.rs:11:36: 15:10
counter:std::rc::Rc<std::sync::Mutex<i32>>]`
= note: required by `std::thread::spawn`
哇哦，太长不看！说重点：第一个提示表明 Rc<Mutex<i32>> 不能安全的在线程间传递。理由也在错误信息中，“不满足 Send trait bound”（the trait bound Send is not satisfied）。下一部分将会讨论 Send，它是确保许多用在多线程中的类型，能够适合并发环境的 trait 之一。
不幸的是，Rc<T> 并不能安全的在线程间共享。当 Rc<T> 管理引用计数时，它必须在每一个 clone 调用时增加计数，并在每一个克隆被丢弃时减少计数。Rc<T> 并没有使用任何并发原语，来确保改变计数的操作不会被其他线程打断。在计数出错时可能会导致诡异的 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。如果有一个类型与 Rc<T> 相似，又以一种线程安全的方式改变引用计数，会怎么样呢？
原子引用计数 Arc<T>
答案是肯定的，确实有一个类似Rc<T>并可以安全的用于并发环境的类型：Arc<T>。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。原子性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的文档来获取更多细节。其中的要点就是：原子性类型工作起来类似原始类型，不过可以安全的在线程间共享。
为什么不是所有的原始类型都是原子性的？为什么不是所有标准库中的类型都默认使用Arc<T>实现？线程安全带来性能惩罚，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，代码可以因此运行的更快。
回到之前的例子：Arc<T>和Rc<T>除了Arc<T>内部的原子性之外没有区别。其 API 也相同，所以可以修改use行和new调用。列表 16-15 中的代码最终可以编译和运行：
Filename: src/main.rs
use std::sync::{Mutex, Arc};
use std::thread;
fn main() {
let counter = Arc::new(Mutex::new(0));
let mut handles = vec![];
for _ in 0..10 {
let counter = counter.clone();
let handle = thread::spawn(move || {
let mut num = counter.lock().unwrap();
*num += 1;
});
handles.push(handle);
}
for handle in handles {
handle.join().unwrap();
}
println!("Result: {}", *counter.lock().unwrap());
}
Listing 16-15: Using an Arc<T> to wrap the Mutex<T>
to be able to share ownership across multiple threads
这会打印出：
Result: 10
成功了！我们从 0 数到了 10，这可能并不是很显眼，不过一路上我们学习了很多关于Mutex<T>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。能够被分解为独立部分的计算可以像这样被分散到多个线程中，并可以使用Mutex<T>来允许每个线程在他们自己的部分更新最终的结果。
你可能注意到了，因为counter是不可变的，不过可以获取其内部值的可变引用，这意味着Mutex<T>提供了内部可变性，就像Cell系列类型那样。正如第十五章中使用RefCell<T>可以改变Rc<T>中的内容那样，同样的可以使用Mutex<T>来改变Arc<T>中的内容。
回忆一下Rc<T>并没有避免所有可能的问题：我们也讨论了当两个Rc<T>相互引用时的引用循环的可能性，这可能造成内存泄露。Mutex<T>有一个类似的 Rust 同样也不能避免的问题：死锁。死锁（deadlock）是一个场景中操作需要锁定两个资源，而两个线程分别拥有一个锁并永远相互等待的问题。如果你对这个主题感兴趣，尝试编写一个带有死锁的 Rust 程序，接着研究任何其他语言中使用互斥器的死锁规避策略并尝试在 Rust 中实现他们。标准库中Mutex<T>和MutexGuard的 API 文档会提供有用的信息。
Rust 的类型系统和所有权规则，确保了线程在更新共享值时拥有独占的访问权限，所以线程不会以不可预测的方式覆盖彼此的操作。虽然为了使一切正确运行而在编译器上花了一些时间，但是我们节省了未来的时间，尤其是线程以特定顺序执行才会出现的诡异错误难以重现。
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他们。