在并發編程中，鎖（Lock）是一種常用的同步機制，用于保護共享數據免受多個線程同時訪問造成的競態條件（Race Condition）。然而，不合理的鎖使用會導致嚴重的性能瓶頸，特別是在高并發場景下。本文將探討如何通過減少鎖競爭和細化鎖粒度來提升 Rust 多線程程序的性能。

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一、什么是鎖競爭？

鎖競爭（Lock Contention）指的是多個線程嘗試同時獲取同一個鎖時發生的沖突。當一個線程持有鎖時，其他線程必須等待該鎖釋放，這會導致線程阻塞或自旋，從而降低程序吞吐量和響應速度。

示例：粗粒度鎖導致的性能問題

use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::thread;fn main() {let data = Arc::new(Mutex::new(vec![0; 10000]));let mut handles = vec![];for _ in 0..4 {let data = Arc::clone(&data);let handle = thread::spawn(move || {for i in 0..10000 {let mut d = data.lock().unwrap();d[i % 10000] += 1;}});handles.push(handle);}for handle in handles {handle.join().unwrap();}println!("{:?}", data.lock().unwrap());
}

在這個例子中，我們使用了一個全局的 Mutex 來保護整個數組。雖然保證了安全性，但由于所有線程都爭搶同一把鎖，造成了嚴重的鎖競爭，性能會顯著下降。

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二、鎖粒度的概念與優化思路

鎖粒度（Lock Granularity）是指每次加鎖所保護的數據范圍大小。鎖粒度越細，意味著每個鎖保護的數據越少，從而減少不同線程之間的沖突，提高并發效率。

粗粒度 vs 細粒度鎖對比：

類型	描述	優點	缺點
粗粒度鎖	一把鎖保護大量共享資源	實現簡單	高競爭，低并發性
細粒度鎖	每個子資源都有獨立鎖	減少競爭，提高并發	實現復雜，內存開銷大

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三、Rust 中的鎖類型與選擇建議

在 Rust 中，常見的鎖包括：

• std::sync::Mutex<T>：標準庫提供的互斥鎖。
• parking_lot::Mutex<T>：第三方庫 parking_lot 提供的更高效的互斥鎖，適用于大多數高性能場景。
• RwLock<T>：讀寫鎖，允許多個讀操作同時進行。

推薦優先使用 parking_lot::Mutex，其性能通常優于標準庫的 Mutex，并且支持遞歸鎖等高級特性。

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四、如何細化鎖粒度？

方法一：對數據結構分片（Sharding）

對于大型共享數據結構（如哈希表、數組），可以將其拆分成多個部分，每個部分由獨立的鎖保護。

示例：將數組分片為多個 Mutex

use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::thread;fn main() {const NUM_SHARDS: usize = 16;let data: Vec<_> = (0..NUM_SHARDS).map(|_| Arc::new(Mutex::new(0))).collect();let mut handles = vec![];for _ in 0..4 {let data = data.clone();let handle = thread::spawn(move || {for _ in 0..10000 {let index = rand::random::<usize>() % NUM_SHARDS;let mut val = data[index].lock().unwrap();*val += 1;}});handles.push(handle);}for handle in handles {handle.join().unwrap();}for (i, shard) in data.iter().enumerate() {println!("Shard {}: {}", i, *shard.lock().unwrap());}
}

在這個例子中，我們將共享計數器分成了 16 個片段，每個片段都有自己的鎖。這樣大大減少了鎖競爭的概率。

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方法二：使用讀寫鎖（RwLock）

如果你的數據結構有“讀多寫少”的特點，可以考慮使用 RwLock，它允許多個讀線程同時訪問，但只允許一個寫線程獨占。

示例：使用 RwLock 提高讀取并發

use std::sync::{Arc, RwLock};
use std::thread;fn main() {let data = Arc::new(RwLock::new(vec![0; 1000]));for _ in 0..4 {let data = Arc::clone(&data);thread::spawn(move || {for _ in 0..100 {let read = data.read().unwrap();// 只讀操作assert!(read.len() == 1000);}});}// 寫操作較少let mut write = data.write().unwrap();write[0] = 1;
}

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方法三：避免不必要的鎖 —— 使用無鎖數據結構或原子變量

在某些情況下，我們可以完全避免使用鎖，改用無鎖（Lock-Free）算法或原子操作（Atomic Types）。

例如，使用 AtomicUsize 替代簡單的計數器：

use std::sync::Arc;
use std::sync::atomic::{AtomicUsize, Ordering};
use std::thread;fn main() {let counter = Arc::new(AtomicUsize::new(0));let mut handles = vec![];for _ in 0..4 {let counter = Arc::clone(&counter);let handle = thread::spawn(move || {for _ in 0..10000 {counter.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);}});handles.push(handle);}for handle in handles {handle.join().unwrap();}println!("Counter value: {}", counter.load(Ordering::Relaxed));
}

這種方法不僅避免了鎖競爭，還提高了執行效率。

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五、進階技巧：使用 Rayon 并行迭代器簡化并發邏輯

如果你的程序是 CPU 密集型任務，且不需要頻繁訪問共享狀態，可以考慮使用 Rayon，這是一個 Rust 的并行迭代器庫，能夠自動將迭代操作并行化，而無需手動管理鎖。

示例：使用 Rayon 進行并行求和

use rayon::prelude::*;fn main() {let v: Vec<i32> = (0..100000).collect();let sum: i32 = v.par_iter().sum();println!("Sum: {}", sum);
}

Rayon 內部使用工作竊取（Work Stealing）調度算法，能高效地利用多核 CPU 資源。

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六、總結

優化多線程程序的關鍵在于：

• 減少鎖競爭：盡量避免多個線程頻繁爭搶同一把鎖。
• 細化鎖粒度：將共享資源劃分為多個小塊，各自加鎖。
• 合理選擇鎖類型：根據讀寫模式選擇合適的鎖（Mutex / RwLock）。
• 盡可能避免鎖：使用原子變量、無鎖結構或并行庫（如 Rayon）。

在 Rust 中，得益于其強大的類型系統和所有權模型，我們可以安全地編寫高性能的并發代碼。希望這篇文章能幫助你在開發多線程程序時做出更好的設計決策！

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參考資料

• Rust 標準庫文檔 - Mutex
• parking_lot 文檔
• Rust 并發指南
• Rayon 官方文檔

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