精通 Rust 并行：使用 Rayon 编写安全、高速的并发代码，实现零竞争条件

发布: 19小时前 (2025年12月25日 GMT+8 06:31)

19 min read

Source: Dev.to

掌握 Rust 并行编程

使用 Rayon 编写安全、快速且零竞争的并发代码

在现代硬件上，CPU 核心数量不断增加，单线程程序已经难以充分利用这些资源。Rust 以其所有权系统和编译时检查而闻名，能够帮助我们在不牺牲安全性的前提下实现高效的并行计算。本文将带你一步步了解如何使用 Rayon——Rust 生态中最流行的并行库——来编写 安全、快速且零竞争 的并发代码。

为什么需要并行？

提升吞吐量：在多核机器上，多个任务可以同时执行，从而显著降低整体运行时间。
保持响应性：在 GUI 或网络服务中，将耗时操作放到后台线程可以防止主线程阻塞。
更好地利用硬件：现代 CPU 的 SIMD 单元和缓存层次结构在并行工作负载下表现更佳。

然而，手动管理线程、锁和同步原语往往会导致 数据竞争（data races）和死锁（deadlocks），这些错误在运行时才会暴露，调试成本极高。Rayon 通过 数据并行（data‑parallel）抽象，帮助我们在编译期就捕获大多数潜在错误。

Rayon 简介

Rayon 是一个 工作窃取（work‑stealing） 调度器，能够自动将任务划分为更小的子任务并在可用的线程池中执行。它提供了类似于标准库迭代器的 并行迭代器（ParallelIterator），以及 join、scope 等高级 API。

主要特性：

特性	描述
零成本抽象	大多数开销在编译期消除，运行时几乎没有额外负担。
安全性	通过所有权系统防止数据竞争；`unsafe` 代码仅在极少数内部实现中出现。
易用性	与 `Iterator` 接口保持一致，只需把 `iter()` 换成 `par_iter()` 即可。
可配置的线程池	支持自定义线程数、线程名称等。

快速上手

在 Cargo.toml 中加入：

[dependencies]
rayon = "1.9"

然后在代码中引入：

use rayon::prelude::*;

示例：并行求和

下面的例子演示了如何使用 Rayon 将一个向量的求和操作并行化：

let numbers: Vec<u64> = (1..=1_000_000).collect();
let sum: u64 = numbers.par_iter().sum();
println!("Sum = {}", sum);

说明

par_iter() 将普通迭代器转换为并行迭代器。

sum() 在内部使用分治（divide‑and‑conquer）策略，将向量划分为若干块并在不同线程上并行求和，最后再合并结果。

由于 u64 实现了 Send + Sync，编译器能够保证没有数据竞争。

零竞争的并行映射（Parallel Map）

假设我们需要对一个大数组执行 CPU 密集型的计算（例如计算每个元素的平方根），传统的 for 循环会阻塞单个线程。使用 Rayon：

let data: Vec<f64> = (0..10_000_000).map(|x| x as f64).collect();

let results: Vec<f64> = data.par_iter()
    .map(|x| (x * 3.1415).sin())
    .collect();

map 在每个子任务内部是 纯函数（pure function），没有副作用，因而天然安全。
collect() 会在内部使用 分段合并（segment merging）来构建最终的向量，避免了锁的使用。

使用 `join` 实现递归并行

Rayon 的 join 能够让我们轻松实现 递归并行（例如并行归并排序）：

fn parallel_sum(slice: &[i32]) -> i32 {
    if slice.len() <= 1_000 {
        // 小规模时使用顺序求和，避免线程开销
        slice.iter().copied().sum()
    } else {
        let mid = slice.len() / 2;
        let (left, right) = slice.split_at(mid);
        rayon::join(
            || parallel_sum(left),
            || parallel_sum(right),
        ).0 + rayon::join(
            || parallel_sum(left),
            || parallel_sum(right),
        ).1
    }
}

关键点

join 接受两个闭包，分别在不同线程上执行，并在两者都完成后返回一个元组。

递归边界使用顺序求和，以降低线程创建的开销。

所有数据都通过不可变引用 &[i32] 传递，编译器确保没有竞争。

零竞争的共享可变状态

在某些场景下我们需要在并行任务之间共享可变状态。Rayon 推荐使用 并发容器（如 Mutex、RwLock）或 原子类型（AtomicUsize 等），并且要尽量保持锁的粒度细小。

下面的例子展示了如何使用 AtomicUsize 统计满足条件的元素数量：

use std::sync::atomic::{AtomicUsize, Ordering};

let counter = AtomicUsize::new(0);
data.par_iter().for_each(|x| {
    if x.is_nan() {
        counter.fetch_add(1, Ordering::Relaxed);
    }
});
println!("NaN count = {}", counter.load(Ordering::Relaxed));

AtomicUsize 提供无锁（lock‑free）操作，避免了传统互斥锁的阻塞。
使用 Ordering::Relaxed 在本例中足够，因为我们只关心最终计数值，而不需要严格的同步顺序。

如果需要更复杂的结构（如并行构建哈希表），可以使用 rayon::ThreadPool::install 与 rayon::Scope 来手动管理生命周期，确保所有引用在任务结束前保持有效。

性能基准

任务	串行时间 (ms)	并行时间 (ms)	加速比
向量求和（10⁷）	78	12	6.5×
正弦映射（10⁷）	210	38	5.5×
归并排序（10⁶）	145	27	5.4×

注意

加速比受 CPU 核心数、缓存命中率以及任务粒度影响。

对于极小的任务（如 <10⁴ 元素），并行化的开销可能抵消收益，建议使用阈值判断。

常见陷阱与最佳实践

避免在并行闭包中使用 std::thread::sleep：这会阻塞工作线程，降低整体吞吐量。
保持闭包的纯粹性：尽量不要在并行迭代器内部进行 I/O 或全局状态修改。
合理设置阈值：使用 rayon::iter::ParallelIterator::with_min_len 或自行在递归函数中设定基线，以防止任务过细导致调度开销过大。
使用 rayon::ThreadPoolBuilder 自定义线程池：在嵌入式或受限环境中，可限制线程数或绑定到特定 CPU。
利用 scope：当需要在并行任务中借用局部变量时，scope 能够安全地创建子任务而不需要 'static 生命周期。

rayon::scope(|s| {
    let mut vec = vec![0; 1_000];
    s.spawn(|_| {
        // 这里可以安全地借用 `vec` 的可变引用
        vec[0] = 42;
    });
    // `s` 结束前，所有子任务必须完成
});

结论

Rayon 为 Rust 开发者提供了一套 高层次、零竞争 的并行抽象，使得我们能够在不牺牲安全性的前提下，轻松地将 CPU 密集型任务迁移到多核环境。通过：

使用 并行迭代器 替代传统 for 循环，
利用 join 实现递归并行，
结合 原子类型 与 并发容器 管理共享状态，

我们可以写出 简洁、可维护且性能卓越 的并发代码。只要遵循上述最佳实践，Rayon 将帮助你在实际项目中实现 数倍的加速，而无需担心数据竞争或复杂的手动线程管理。

祝你玩得开心，写出更快、更安全的 Rust 并行程序！

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🖥️ 让你的电脑更努力（安全地）

如果你曾经尝试让一个程序一次执行多件事，你会知道这很快就会变得复杂且容易出错。我曾以为安全、快速的并行是需要权衡的——要么有安全，要么有速度。Rust 改变了我的想法。

为什么选择 Rust？

零成本抽象 – 你可以获得并行性而不会有运行时开销。
强大的编译期保证 – 只要程序能够编译，通过编译的代码就不可能出现某些并发错误（数据竞争、使用后释放等）。
所有权与借用 – 编译器检查数据在线程之间的移动方式，在程序运行前就捕获问题。

类比： 想象一个有多位厨师的厨房。在许多语言中，两个厨师可能会同时去抓同一把刀，导致冲突。而在 Rust 中，厨房规则确保每件工具一次只能被一位厨师使用，或者在明确的协议下安全共享。这样既避免了混乱，又不会拖慢任何人。

走进 Rayon

虽然你可以使用 Rust 标准库的 std::thread API，但许多任务使用 Rayon crate 会变得更简单。Rayon 是并行工作的自动组织者：它把你通常会顺序执行的操作（例如遍历列表）分配到所有 CPU 核心上，几乎不需要额外工作。

简单的 API 切换：
- 顺序迭代器 → .iter()
- 并行迭代器 → .par_iter()

只需更改这一个方法，就常常可以把顺序计算转变为并行计算。

🚀 快速开始：平方和

use rayon::prelude::*;

fn main() {
    let numbers = vec![1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

    // Parallel iterator – note the `par_iter` call
    let sum_of_squares: i32 = numbers
        .par_iter()
        .map(|&n| n * n)
        .sum();

    println!("The sum of squares is: {}", sum_of_squares);
}

Rayon的工作窃取调度器 将 numbers 拆分为块，在不同的核心上处理每个块，并自动平衡负载。这是经典的 fork‑join 模型：工作被分叉成并行任务，然后再合并。Rust 的所有权模型保证每个任务对其数据切片拥有独占的临时访问权，从而消除数据竞争。

Source: …

⚠️ 并行代码中的错误处理

并行代码仍然必须优雅地处理失败。Rayon 提供了 try_for_each 和 try_reduce 等方法，在遇到第一个错误时即可短路操作。

示例：将字符串解析为整数

use rayon::prelude::*;

fn parse_all_strings(strings: Vec) -> Result, std::num::ParseIntError> {
    strings
        .par_iter()                     // Process in parallel
        .map(|s| s.parse::())           // Returns a Result
        .collect()                      // Stops at the first Err
}

fn main() {
    let good_data = vec!["1", "2", "3", "4"];
    let bad_data  = vec!["1", "two", "3", "4"];

    println!("Good data: {:?}", parse_all_strings(good_data));
    println!("Bad data: {:?}", parse_all_strings(bad_data));
}

collect 是“智能”的：在收集 Result 时，它会在第一个 Err 出现时中止并传播该错误，从而在并行环境中提供安全的错误处理。

Source: …

🔐 共享状态：词频计数示例

并非所有问题都能用简单的 map‑reduce 解决。有时你需要共享的可变状态——这是一类经典的 bug 源。Rust 强制你使用安全的模式，通常通过同步原语如 Mutex 或并发数据结构来实现。

使用 Mutex 计数词频

use rayon::prelude::*;
use std::collections::HashMap;
use std::sync::{Arc, Mutex};

fn count_words(lines: Vec) -> HashMap {
    // 共享、线程安全的 HashMap
    let word_counts = Arc::new(Mutex::new(HashMap::new()));

    lines.par_iter().for_each(|line| {
        for word in line.split_whitespace() {
            let key = word.to_lowercase().to_string();
            // 获取锁，更新映射，然后释放
            let mut counts = word_counts.lock().unwrap();
            *counts.entry(key).or_insert(0) += 1;
        }
    });

    // 解开 Arc/Mutex，得到最终的 HashMap
    Arc::try_unwrap(word_counts)
        .expect("Threads still hold Arc")
        .into_inner()
        .expect("Mutex cannot be poisoned")
}

fn main() {
    let text_chunks = vec![
        "hello world from rust",
        "concurrent rust is safe",
        "hello safe world",
    ];

    let counts = count_words(text_chunks);

    for (word, count) in counts {
        println!("{}: {}", word, count);
    }
}

关键点

Arc（原子引用计数）允许多个线程共享对 Mutex 的所有权。
Mutex 在线程加锁时保证对可变数据的独占访问。
所有并行工作完成后，Arc::try_unwrap 提取内部的 HashMap。

Source: …

🎯 要点

Rust + Rayon = 安全且高性能的并行，几乎不需要样板代码。
从顺序切换到并行通常只需要改动一个方法名（.iter() → .par_iter()）。
错误通过 Result‑感知的组合子（collect、try_for_each …）干净地处理。
当共享可变状态不可避免时，使用 Arc<…>（或其他并发原语）来保持无数据竞争。

在下一个 Rust 项目中尝试 Rayon——你的 CPU 核心会感谢你，编译器也会让你保持诚实。祝编码愉快！

注意：lock().unwrap() 调用如果在线程持有锁期间发生 panic，会导致互斥锁被“毒化”。此外，如果某个线程持有锁去添加单词 “the”，所有其他线程都必须等待，即使它们只想添加 “cat”。这会限制并行度。

对于并发计数器，更好的工具是 dashmap crate，它提供了为并发访问设计的哈希映射，采用更细粒度的锁。

use dashmap::DashMap;
use rayon::prelude::*;

fn count_words_faster(lines: Vec) -> DashMap {
    let word_counts = DashMap::new();

    lines.par_iter().for_each(|line| {
        for word in line.split_whitespace() {
            let key = word.to_lowercase().to_string();
            *word_counts.entry(key).or_insert(0) += 1;
        }
    });

    word_counts
}

fn main() {
    let text_chunks = vec![
        "hello world from rust",
        "concurrent rust is safe",
        "hello safe world",
    ];

    let counts = count_words_faster(text_chunks);

    for entry in counts {
        println!("{}: {}", entry.key(), entry.value());
    }
}

DashMap 会为你处理内部锁定，使这类任务的吞吐量大幅提升。函数现在直接返回 DashMap，因为它本身已经是一个智能的共享容器。

粗粒度工作块的分块

如果每个项目的工作量很小（例如，对十个数字求平方），生成并行任务的开销可能会抵消收益。此时应使用更大的块：

use rayon::prelude::*;

fn process_large_image_buffer(pixels: &mut [f32], gain: f32) {
    // 并行处理像素，但一次处理 1024 个像素的块。
    pixels.par_chunks_mut(1024).for_each(|chunk| {
        for pixel in chunk {
            *pixel *= gain; // 应用增益调整
        }
    });
}

找到合适的块大小往往需要对具体应用进行性能分析。

使用 `ndarray` 的并行矩阵乘法

use ndarray::Array2;
use rayon::prelude::*;

fn parallel_matrix_multiply(a: &Array2, b: &Array2) -> Array2 {
    // 这里本应进行维度校验…
    let ((m, n), (_n2, p)) = (a.dim(), b.dim());

    // 创建一个空的输出矩阵
    let mut c = Array2::zeros((m, p));

    // 对输出矩阵的行并行化
    c.rows_mut()
        .into_par_iter()
        .enumerate()
        .for_each(|(i, mut row)| {
            for j in 0..p {
                let mut sum = 0.0;
                for k in 0..n {
                    sum += a[(i, k)] * b[(k, j)];
                }
                row[j] = sum;
            }
        });

    c
}

这里我们对行进行并行化，这是数据并行工作负载的经典模式。

使用 `crossbeam` 的作用域线程

use crossbeam::thread;

fn main() {
    let numbers = vec![1, 2, 3, 4, 5];

    thread::scope(|s| {
        for num in &numbers {
            // 生成一个借用 `num` 的线程。
            // 由于作用域保证所有线程在结束前都已加入，这样是安全的。
            s.spawn(move |_| {
                println!("Processing number: {}", num * 10);
            });
        }
    })
    .unwrap(); // 此处所有线程都已完成。

    // 我们仍然可以在这里使用 `numbers`。
    println!("Original vector: {:?}", numbers);
}

作用域线程让你能够安全地借用栈上数据，而无需像 std::thread::spawn 那样进行繁琐的生命周期处理。

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