簡單介紹一下什麼是 thread (執行緒)

• 是cpu最小的執行單位
• 每個 process 一定會有一個 thread，所以也可以有很多個 thread
• 每個 thread 自己的記憶體空間 stack 只有自己可以使用無法與別的 thread 共用
• 若要共用資料需要使用在同個 process 底下的 heap 區塊

可以使用 std::thread::spawn 來建立一個 thread

use std::thread;

fn main() {
    let thread = thread::spawn(move || {
        // do something
    });
}

假設一個情境，我們需要計算出所有出所有出現過字母的次數

const CASE: [&str; 8] = [
    "freude schöner götterfunken",
    "tochter aus elysium,",
    "wir betreten feuertrunken,",
    "himmlische, dein heiligtum!",
    "deine zauber binden wieder",
    "was die mode streng geteilt;",
    "alle menschen werden brüder,",
    "wo dein sanfter flügel weilt.",
];

可以使用最簡單的 for 迴圈來達成

fn frequency(input: &[&str]) -> HashMap<char, usize> {
    let mut map = HashMap::new();

    for line in input {
        for c in line.chars().filter(|c| c.is_alphabetic()) {
            *map.entry(c.to_ascii_lowercase()).or_default() += 1;
        }
    }

    map
}

這邊的結果會是下圖

使用multithreading來實作

pub fn frequency(input: &[&str], worker_count: usize) -> HashMap<char, usize> {
    let mut result: HashMap<char, usize> = HashMap::new();
    let chunks = input.chunks((input.len() / worker_count).max(1)); // 使用chunk拆分
    let mut handles = Vec::new();

    for chunk in chunks {
        let string = chunk.join(""); // 轉成string
        let handle = thread::spawn(move || { // 一個chunk 一個thread
            let mut map: HashMap<char, usize> = HashMap::new();
            for c in string.chars().filter(|c| c.is_alphabetic()) {
                *map.entry(c.to_ascii_lowercase()).or_default() += 1;
            }
            map
        });
        handles.push(handle);
    }

    for handle in handles {
        let map = handle.join().unwrap();
        for (key, value) in map {
            *result.entry(key).or_default() += value;
        }
    }

    result
}

這邊先介紹筆者用的壓測工具， criterion，這是一個非官方提供的工具，那不用Rust自己提供工具的原因是因為必需要使用Nightly版本以外顯示的資訊也沒有比這個criterion還詳細。

Single thread

multi thread (2 thread)

這邊可以發現其實使用兩個thread的速度是比單個的還慢很多的，原因是因為multithreading比較適合跑在需要大量I/O的情境底下。舉個實際例子，大量發送EDM信件就很適合。

建立多個thread的缺點

• 建立thread越多，開銷越大
• 需要大量的Context Switch
• Data Racing

如果把thread數量往上加會越來越慢

multi thread (4 thread)