29、高级并行性与语言嵌入：线程池、并行迭代器及跨语言整合

高级并行性与语言嵌入：线程池、并行迭代器及跨语言整合

1. 高级并行性基础

在并行计算的领域中，线程池、并行迭代器和进程是实现高效计算的重要手段。在遗传算法的实践里，当前的实现方式存在效率问题。例如，在寻找优秀的 Corewars 战士时，通过模拟自然选择的方式，将进化后的战士写入磁盘，再调用 pmars 进行比赛以确定其相对适应性。但这种方式速度较慢，主要痛点在于多次将每个战士序列化到磁盘、重复分配相似结构以及处理 pmars 的分配和解析开销。

1.1 线程池与并行迭代器

线程池是管理线程的有效方式，在之前的实践中，我们已经具备理解复杂线程池的基础。 rayon 是一个强大的 Rust 数据并行库，它背后隐藏着复杂的线程池，通过类型系统实现数据并行。不过，将小数据集拆分为数据并行迭代器存在挑战，同时基于线程连接模型也有一些架构方面的考量。

1.2 推荐代码库

为了更好地理解和应用数据并行迭代器，以下是一些值得阅读的代码库：
- rayon ：可在 https://github.com/rayon-rs/rayon 找到。该库在并行计算中应用广泛，建议深入研究 ParallelIterator 及其暴露的操作符。
- xsv ：地址为