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DAY 16
1
Software Development

30 天深入淺出 Rust系列 第 16

程序與執行緒

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偶爾我們要呼叫外部的程式來幫我們處理一些東西,這個時候就是 std::process 下的東西登場的時候了。

Command

Command 可以讓我們呼叫外部的程式:

use std::process::Command;

let mut cmd = Command::new("ls").spawn().expect("Fail to spawn");
cmd.wait().expect("Fail to wait");

這會呼叫 ls 列出目前目錄下的檔案,並等待子程序結束。

如果你想要像 C 或其它語言的 system 一樣,你需要呼叫 shell 。

執行緒 (Thread)

現在的電腦大多是多核心的,如果建立執行緒,讓多個執行緒一起處理資料的話理論上就能加快速度了:

use std::thread;
use std::time::Duration;

fn main() {
  // 建立執行緒
  let handle = thread::spawn(move || {
    let half_sec = Duration::from_millis(500);
    for _ in 0..10 {
      println!("Thread");
      // 休息半秒
      thread::sleep(half_sec);
    }
  });
  let one_sec = Duration::from_secs(1);
  for _ in 0..5 {
    println!("Main");
    // 休息 1 秒
    thread::sleep(one_sec);
  }
  // 等待子執行緒結束
  handle.join().unwrap();
}

這個與接下來的範例都請在自己的電腦上執行,這邊你應該會看到它們兩個以不同的速度在輸出。

Arc 與 Mutex

還記得之前介紹 Rc 時提過 Arc 嗎? RcArc 很像,只是 Arc 能跨執行緒的共享資料,在使用多執行緒時我們必須要使用 Arc ,而 Mutex 是什麼? Mutex 中文為互斥鎖,功能是保護資料不會因為多個執行緒修改而發生資料競爭 (data racing) 或是其它競爭情況,這邊並不詳細解釋,有興趣可以看一下維基的說明, Rust 中跟其它語言不同,一個有趣的地方是 Mutex 也是個容器,讓你直接包裝需要保護的資料:

use std::thread;
use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::time::Duration;

fn main() {
  // 這邊使用 Arc 來包裝 Mutex 這樣才能在執行緒間共享同一個 Mutex
  let data = Arc::new(Mutex::new(0));
  let mut children = Vec::new();
  let one_sec = Duration::from_secs(1);
  // 開 4 個執行緒,因為我的電腦是 4 核的,你可以自己決定要不要修改
  // 另外你也可以把數字改成 1 ,這樣就跟沒有平行化是一樣的,你可以比較一下速度的差別
  for i in 0..4 {
    // 使用 clone 來共享 Arc
    let data = data.clone();
    children.push(thread::spawn(move || loop {
      {
        // 鎖定資料
        let mut guard = data.lock().unwrap();
        // 如果大於 10 就結束
        if *guard >= 10 {
          println!("Thread[{}] exit", i);
          break;
        } else {
          // 處理資料
          *guard += 1;
        }
        println!("Thread[{}] data: {}", i, *guard);
        // 離開 scope 時會自動解鎖 Mutex
      }
      // 模擬處理的耗時
      thread::sleep(one_sec);
    }));
  }
  // 等所有執行緒結束
  for child in children {
    child.join().unwrap();
  }
}

一般都會盡可能減少鎖定資料的範圍,這樣才能盡量的平行化。

rayon

rayon 是個很方便的平行化的 crate ,它可以讓原本迭代器做的事情變成平行化處理,而且使用非常簡單:

extern crate rayon;

// 引入必要的東西
use rayon::prelude::*;

fn main() {
    let mut data = Vec::new();
    for i in 1..=1000000 {
        data.push(i);
    }
    // 只要在原本的 iter 前加上 par_ 就行了
    data.par_iter_mut().for_each(|x| *x *= 2);
}

下一篇要再來介紹更多跟執行緒與平行處理有關的東西。


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