线程

你会学到什么

thread::spawn 启动一个新线程,返回 JoinHandle。
join() 等待线程结束并取回返回值。
闭包要用 move 把数据所有权交给线程。

最小示例

use std::thread;

let handle = thread::spawn(|| 1 + 2);
let result = handle.join().unwrap(); // 3

运行代码

cd examples
cargo run -p rt_25_threads
cargo test -p rt_25_threads

代码讲解

把数据 move 进每个线程,各算各的,最后 join 汇总:

let handles: Vec<_> = chunks
    .into_iter()
    .map(|chunk| thread::spawn(move || chunk.iter().sum::<i32>()))
    .collect();

let total: i32 = handles.into_iter().map(|h| h.join().unwrap()).sum();

spawn 的闭包必须 'static(不借用栈上的临时数据),所以通常用 move 转移所有权。线程的返回值通过 join() 拿到,它返回 Result,因为线程可能 panic。

常见错误

借用了主线程的局部变量:

let data = vec![1, 2, 3];
thread::spawn(|| println!("{data:?}")); // ❌ 可能在 data 释放后才运行

加 move:thread::spawn(move || ...)。

练习

启动 3 个线程,各返回自己的编号,收集成 Vec。
测量串行求和与并行求和在大数据上的耗时差异。

小结

线程让任务真正并行。move 转移所有权满足 'static 约束,join 收回结果。

下一步

线程之间常用消息通信。下一章学习 channel。

完整示例代码

下面是 examples/25_threads/ 的完整源码。无需 clone 仓库，直接在页面上阅读、复制、对照运行。

examples/25_threads/src/main.rs

//! 用 thread::spawn 创建线程,用 join 收集结果。

use std::thread;

/// 把每个分片交给一个线程求和,最后汇总。
fn parallel_sum(chunks: Vec<Vec<i32>>) -> i32 {
    let handles: Vec<_> = chunks
        .into_iter()
        .map(|chunk| thread::spawn(move || chunk.iter().sum::<i32>()))
        .collect();

    handles
        .into_iter()
        .map(|handle| handle.join().expect("线程 panic"))
        .sum()
}

fn main() {
    let chunks = vec![vec![1, 2, 3], vec![4, 5, 6], vec![7, 8, 9]];
    println!("parallel sum = {}", parallel_sum(chunks));
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::*;

    #[test]
    fn sums_in_parallel() {
        let chunks = vec![vec![1, 2, 3], vec![4, 5, 6]];
        assert_eq!(parallel_sum(chunks), 21);
    }

    #[test]
    fn handles_empty() {
        assert_eq!(parallel_sum(vec![]), 0);
    }
}

examples/25_threads/Cargo.toml

[package]
name = "rt_25_threads"
version.workspace = true
edition.workspace = true
publish.workspace = true