深入 Rust 异步生态：探索运行时、执行器与社区库

Rust 是一门以性能和安全性为核心的编程语言，近年来，在处理异步编程方面也表现出色。尽管 Rust 标准库为编写异步代码提供了基础要素，但为了构建完整的异步应用程序，还需要依赖社区提供的异步生态系统。本章将介绍 Rust 异步生态系统的关键组成部分，包括异步运行时、执行器、以及它们与 I/O 操作的兼容性，帮助开发者理解如何选择适合的工具来支持异步编程。

Rust 提供了基础的异步支持，但缺乏用于执行异步任务的运行时、执行器以及其他关键组件，这些需求由社区的异步库（crates）填补。异步运行时是执行异步代码的核心，它们通常结合反应器和执行器来处理异步 I/O、计时器和进程间通信等外部事件。常见的异步运行时包括 Tokio、Async-std 和 Smol，每个都有不同的特点和用途。在选择异步框架时，开发者需要考虑运行时的线程模型（单线程 vs 多线程）、性能需求以及与其他库的兼容性。为了确保代码能够高效执行，开发者还应关注任务的调度和线程之间的数据同步问题。

The Async Ecosystem

Rust 没提供什么

• Rust 目前只提供编写 async 代码的基本要素，标准库中尚未提供执行器、任务、反应器、组合器以及低级 I/O future 和 trait
• 社区提供的 async 生态系统填补了这些空白

Async 运行时

• Async 运行时是用于执行 async 应用程序的库
• 运行时通常将一个反应器与一个或多个执行器捆绑在一起
• 反应器为异步I/O、进程间通信和计时器等外部事件提供订阅机制
• 在 async 运行时中，订阅者通常是代表低级别 I/O 操作的 future
• 执行者负责安排和执行任务
• 它们跟踪正在运行和暂停的任务，对future进行 poll 直到完成，并在任务能够取得进展时唤醒任务
• “执行者”一词经常与“运行时”互换使用
• 我们使用“生态系统”一词来描述一个与兼容 trait 和特性捆绑在一起的运行时

社区提供的 async crates

• futures crate ，提供了 Stream、Sink、AsyncRead、AsyncWrite 等 trait，以及组合器等工具。这些可能最终会成为标准库的一部分
• Futures 有自己的执行器，但没有自己的反应器，因此它不支持 async I/O 或计时器 future 的执行
• 因此，它不被认为是完整的运行时
• 常见的选择是： 与另一个 crate 中的执行器一起使用来自 futures 提供的工具

流行的运行时

• Tokio：一个流行的 async 生态系统，包含 HTTP、gRPC 和跟踪框架
• Async-std：提供标准库的 async 副本
• Smol：小型、简化的 async 运行时。提供可用于包装 UnixStream 或 TcpListener 等结构的 async trait
• Fuchsia-async：用于 Fuchsia OS 的执行器

确定生态兼容性

• 与 async I/O、计时器、进程间通信或任务交互的 async 代码通常取决于特定的异步执行器或反应器
• 所有其他 async 代码，如异步表达式、组合器、同步类型和流，通常与生态系统无关，前提是任何嵌套的 future 也与生态系统无关
• 在开始一个项目之前，建议研究相关的 async 框架和库，以确保与您选择的运行时以及彼此之间的兼容性

单线程 VS 多线程执行器

• async 执行器可以是单线程或多线程的
• 多线程执行器可以在多个任务上同时取得进展，对于有许多任务的工作负载，它可以大大加快执行速度，但在任务之间同步数据通常更昂贵
• 在单线程运行时和多线程运行时之间进行选择时，建议测量应用程序的性能
• 任务可以在创建它们的线程上运行，也可以在单独的线程上运行
• 异步运行时通常提供将任务生成到单独线程的功能
• 即使任务在不同的线程上执行，它们也应该是非阻塞的
• 为了在多线程执行器上调度任务，它们必须是 Send 的
• 一些运行时提供了生成非 Send 的任务的函数，确保每个任务都在生成它的线程上执行
• 它们还可以提供将阻塞任务生成到专用线程的函数，这对于运行来自其他库的阻塞同步代码非常有用

总结

Rust 的异步编程生态系统在社区的共同努力下已经成熟，尽管它起步较晚。理解异步运行时和执行器的角色，以及如何选择合适的框架，至关重要，尤其是在开发高效的异步应用时。开发者应关注生态兼容性，特别是与异步 I/O、计时器和进程间通信的交互。同时，合理选择单线程或多线程执行器，不仅能提升应用性能，还能确保任务调度和数据同步的高效性。