RAYON_NUM_THREADS=0 不是「不并行」

主线位置：线程池的创建。解析代码逐行在 ThreadPoolBuilder。

flowchart TB
  n{"num_threads(n)，n > 0"} -->|是| use["用 n，不看环境变量"]
  n -->|否| e{"RAYON_NUM_THREADS 按 usize 解析"}
  e -->|"正数"| usee["用它"]
  e -->|"0"| def["available_parallelism()"]
  e -->|"未设或解析失败（abc、空格、-1）"| old{"RAYON_RS_NUM_CPUS 正数？"}
  old -->|是| useo["用它"]
  old -->|否| def

现象

几种常见的误会：

• 想关掉并行，设了 RAYON_NUM_THREADS=0，结果线程数是核数。
• 部署脚本里写成 RAYON_NUM_THREADS=" 4" 或 RAYON_NUM_THREADS=4x，没有任何报错，线程数还是核数。
• 设了环境变量，程序里某个 ThreadPoolBuilder::new().num_threads(8).build() 的池仍是 8 个线程。
• 在 pool.install 里用 rayon::current_num_threads() 算分块数，得到的是 pool 的线程数，不是全局池的。

复现

exp-rayon/global-init 的 env_threads（本机 available_parallelism() = 12）打印全局池大小和一个 num_threads(2) 池的大小（ThreadPoolBuilder）：

从哪来

get_num_threads：

1. num_threads(n) 且 n > 0：用 n，环境变量不看。
2. RAYON_NUM_THREADS 用 usize::from_str 解析：正数就用；0 直接返回默认值；解析失败（非数字、带空格、负数、空串）什么也不说，往下走。
3. 废弃的 RAYON_RS_NUM_CPUS，只认正数。
4. available_parallelism()，取不到是 1。

所以 0 的含义是「用默认」，和 num_threads(0) 一致（builder 的默认值就是 0）；而写错的值被当成没设，还会让旧变量意外生效（最后一行）。之后 Registry::new 再截到 max_num_threads()（64 位 65535），超出也是静默截断。

current_num_threads() 读的是「调用线程所在的池」，不在任何池里才是全局池（Registry::current_num_threads）。第一次从非 worker 线程调用它，还会用默认配置把全局池建起来（The global thread pool has already been initialized）。

环境变量只在全局池被创建的那一刻和每次 ThreadPoolBuilder::build() 时读取，进程运行中改 std::env::set_var 对已建好的池没有作用。

怎么改

• 要串行：RAYON_NUM_THREADS=1，不是 0。注意 1 线程时 par_iter 仍然要进池（从调用线程注入到那一个 worker），从池外调用的固定开销还在（几十个元素的 par_iter 比串行慢几万倍）。
• 校验配置：启动时打印一次 rayon::current_num_threads()，和期望值对比；部署脚本里只写纯数字。
• 库代码别写死 num_threads：私有池写死线程数会让用户的环境变量失效。需要可配置时，自己读环境变量或接收参数。
• 其他读同一个变量的库：candle 的 get_num_threads() 也读 RAYON_NUM_THREADS，它和 rayon 全局池大小一起变（candle 卷 CPU 后端）。

小结

• RAYON_NUM_THREADS=0 = 默认（核数）；非数字、带空格、负数被静默忽略，并可能让废弃的 RAYON_RS_NUM_CPUS 生效。
• num_threads(n > 0) 优先于环境变量；current_num_threads() 是当前池的线程数。
• 要串行设 1；启动时打印实际线程数做校验。