并行迭代器

rayon 本体（不含 rayon-core）里没有一个线程，也没有一个队列。par_iter() 后面那一长串组合子，最后都会被翻译成一棵二分递归：每一层调用一次 join_context，左右两半各自继续切，切不动了就在当前线程上顺序跑完这一段。切到第几层停，由 plumbing 里的 Splitter 根据线程数和「这个任务是不是被偷来的」临时决定。

这一部分沿着主线 2「一次 par_iter().sum()」读 rayon 的 src/iter/，讲七件事：

1. 两个 trait：ParallelIterator 61 个方法只有 drive_unindexed 必须实现；IndexedParallelIterator 34 个方法里 len / drive / with_producer 必须实现。为什么 with_producer 要写成回调。
2. plumbing：Producer、Consumer、Folder、Reducer 和两个 unindexed 变体；以 map 为例拼出一个完整的包装；full() 怎么让 find_any 短路。
3. bridge 与自适应切分：本部分的核心章。Splitter 的三行规则；从池外调用多切一层（12 线程最少 64 片，install 里最少 16 片）；with_min_len / with_max_len 改变什么（E2、E4）。
4. 适配器选讲：map、filter、flat_map、zip、enumerate、chain 各自怎么包，其余列一张总表。
5. collect 到 Vec：indexed 链一次分配、各片写进不相交的区间；filter 链走 LinkedList<Vec<T>> 再拼接（E8：1 次分配对数千次）。
6. fold、reduce 与 sum：每个叶子一个累加值；identity 会被调用很多次；f32 求和结果随切分变化（E8）。
7. par_bridge：把顺序 Iterator 接进来，最多切出线程数 + 1 个叶子，每个元素一次加锁；防递归死锁的那个标志位。

flowchart TB
  user["v.par_iter().map(f).sum()"] --> sum["sum：drive_unindexed(SumConsumer)"]
  sum --> mapc["Map：把 consumer 包成 MapConsumer，往下传"]
  mapc --> src["切片 Iter：bridge(self, consumer)"]
  src --> wp["with_producer：拿到 IterProducer"]
  wp --> bpc["bridge_producer_consumer：LengthSplitter"]
  bpc --> q{"try_split？"}
  q -->|是| jc["split_at 两边 + join_context"]
  jc --> bpc
  q -->|否| leaf["fold_with(consumer.into_folder())：顺序跑完这一段"]
  leaf --> red["回溯时 reducer.reduce(左, 右)"]
  jc -.->|"rayon-core"| core["registry::in_worker → 本地 deque / 注入队列"]

文件地图

src/iter/ 在 v1.12.0 共 18797 行（含文档注释和测试），本部分读到的文件：

实验

本部分的实验在 exp-rayon/ 下，模板是 exp-rayon/base（rayon =1.12.0、rayon-core =1.13.0），release 构建。本机 M2 Max，8 性能核 + 4 能效核，共 12 个逻辑核，macOS 不能绑核；计时类数字每组至少 5 次取中位数，测前 1 分钟和 5 分钟负载都低于 3，页面上写出两者。计数类实验（叶子数、分配次数）不受负载影响的部分在多种负载下都跑过，受窃取影响的部分注明了负载。

只想会用的读者，读 两个 trait、bridge 与自适应切分 和 collect 到 Vec；想自己写并行迭代器的，从 plumbing 开始按顺序读。主线 2 的全程时序图在一次 par_iter；每一层 join_context 内部发生什么，见 join 与 join_context。