Rust 为什么'；t人造丝需要电弧<_>；？

在第465页，您可以找到代码和解释（我添加了重点）

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在“重写为使用人造丝”一节中，您可以看到它接受

&GigabyteMap

而不是

Arc

。但是他们没有解释这是如何工作的。为什么人造丝不需要

Arc

？Rayon如何接受直接引用？

Rayon可以保证迭代器不会超过当前堆栈帧，这与我在第一个代码示例中假设的是

thread:：spawn

不同。具体来说，引擎盖下的

par_iter

使用了类似人造丝的功能，它允许生成一个工作单元，该工作单元“连接”到堆栈，并在堆栈结束前连接

由于Rayon可以保证（从用户的角度来看，通过生命周期边界）在调用

par_iter

的函数退出之前加入任务/线程，因此它可以提供比标准库的

thread:：spawn

更符合人体工程学的API

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Rayon在中对此进行了扩展。

您的问题似乎可以通过的答案得到回答。如果没有，请回答您的问题以解释差异。否则，我们可以将此问题标记为已回答。当芯部生锈时，人造丝如何才能提供此保证？人造丝是否在内部使用Arc？std可以保证这一点，但目前没有这样的功能（留给像人造丝和横梁这样的库）。Rayon保证线程在作用域函数退出之前连接（无论是由于解绕还是正常返回）；由于

mem:：forget

的原因，这无法在返回类型中使用基于RAII的API来完成。

use std::sync::Arc;

fn process_files_in_parallel(filenames: Vec<String>,
                             glossary: Arc<GigabyteMap>)
    -> io::Result<()>
{
    ...
    for worklist in worklists {
        // This call to .clone() only clones the Arc and bumps the
        // reference count. It does not clone the GigabyteMap.
        let glossary_for_child = glossary.clone();
        thread_handles.push(
            spawn(move || process_files(worklist, &glossary_for_child))
        );
    }
    ...
}

extern crate rayon;

use rayon::prelude::*;

fn process_files_in_parallel(filenames: Vec<String>, glossary: &GigabyteMap)
    -> io::Result<()>
{
    filenames.par_iter()
        .map(|filename| process_file(filename, glossary))
        .reduce_with(|r1, r2| {
            if r1.is_err() { r1 } else { r2 }
        })
        .unwrap_or(Ok(()))
}