22、理解异步Rust编程

理解异步Rust编程

在计算机编程领域，并发编程是提升程序性能和响应能力的关键技术。Rust作为一门系统级编程语言，提供了强大的并发编程支持，尤其是异步编程。本文将深入探讨异步Rust编程的相关概念、技术和实践，帮助你更好地理解和运用这一强大的工具。

1. 异步编程概念介绍

在计算机科学中，并发是指程序的不同部分可以以无序或同时的方式执行，而不影响最终结果。严格来说，程序部分的无序执行是并发，而同时执行多个任务则是并行。在实际应用中，并发和并行通常结合使用，以高效、安全地处理同时到达的多个请求。

并发编程的需求主要来自两个方面：
- 需求端 ：用户期望程序运行得更快，这促使软件开发人员考虑使用并发编程技术。
- 供应端 ：计算机硬件的发展，如多核CPU的普及，为软件开发人员提供了利用多核心和处理器的机会，使程序的整体执行更加快速和高效。

然而，设计和编写并发程序是一项复杂的任务。首先需要确定哪些任务可以并发执行。为了更好地理解这一点，我们可以将软件程序的处理任务大致分为两类：CPU密集型任务和I/O密集型任务。

任务类型	示例	特点
CPU密集型任务	基因组测序、视频编码、图形处理、区块链中的密码学证明计算等	大部分工作涉及访问内存中的数据、加载程序指令和数据到栈上并执行
I/O密集型任务	从文件系统或数据库访问数据、处理网络TCP/HTTP请求等	需要等待外部设备（如磁盘、网络）的响应，CPU在等待过程中处于空闲状态

下面我们分别来看在这两种类型的任务中如何使用并发编程。

1.1 CPU密集型任务中的并发

以计算一组数字的平方根为例，传统的顺序处理方式是编写一个函数，依次遍历列表中的每个数字，计算其平方根并将结果写回内存。但在多核计算机中，由于每个数字的计算是独立的，程序员可以将每个数字分配给不同的CPU核心进行处理，从而实现并发计算。

// 顺序处理示例
fn sequential_sqrt(numbers: &[f64]) -> Vec<f64> {
    let mut results = Vec::with_capacity(numbers.len());
    for num in numbers {
        results.push(num.sqrt());
    }
    results
}

1.2 I/O密集型任务中的并发

在Web应用程序中，HTTP请求处理通常是I/O密集型任务。例如，当应用程序需要从数据库中检索大量用户记录时，CPU需要等待磁盘I/O操作完成。在这个等待过程中，CPU可以执行其他任务，从而实现并发处理。

另一个常见的延迟来源是网络请求处理。当一个新的请求到达时，如果处理器仍在处理前一个请求，如何处理这个新请求就成为了一个挑战。这时候就需要并发编程来提高系统的响应能力。

HTTP/2协议的出现对请求响应周期和握手次数进行了优化，减少了延迟。

2. 并发编程的实现方式

程序员在编写并发程序时，有多种选择。下面我们将介绍三种常见的编程模式：同步处理、多线程处理和异步处理。

为了说明这三种模式的区别，我们假设有三个任务需要执行：任务1、任务2和任务3，其中任务1包含三个部分：处理输入数据、阻塞操作和包装要返回的数据。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(任务1 - 处理输入数据):::process
    B --> C{是否阻塞?}:::decision
    C -->|是| D(等待阻塞操作完成):::process
    C -->|否| E(任务1 - 包装数据):::process
    D --> E
    E --> F(任务2):::process
    F --> G(任务3):::process
    G --> H([结束]):::startend

2.1 同步处理

在同步处理模式下，处理器会依次执行任务，遇到阻塞操作时会等待操作完成后再继续执行后续任务。

fn main() {
    println!("Hello before reading file!");
    let file_contents = read_from_file();
    println!("{:?}", file_contents);
    println!("Hello after reading file!");
}

fn read_from_file() -> String {
    String::from("Hello, there")
}

2.2 多线程处理

多线程处理通过创建多个操作系统线程来并发执行任务。在Web服务器中，每个新的请求可以由一个独立的线程来处理。

use std::thread;
use std::thread::sleep;
use std::time::Duration;

fn main() {
    println!("Hello before reading file!");
    let handle1 = thread::spawn(|| {
        let file1_contents = read_from_file1();
        println!("{:?}", file1_contents);
    });
    let handle2 = thread::spawn(|| {
        let file2_contents = read_from_file2();
        println!("{:?}", file2_contents);
    });
    handle1.join().unwrap();
    handle2.join().unwrap();
}

fn read_from_file1() -> String {
    sleep(Duration::new(4, 0));
    String::from("Hello, there from file 1")
}

fn read_from_file2() -> String {
    sleep(Duration::new(2, 0));
    String::from("Hello, there from file 2")
}

然而，多线程编程也带来了一些挑战，例如线程执行顺序的不可预测性、死锁和竞态条件等。此外，操作系统对线程数量有限制，并且线程切换会带来一定的开销。

2.3 异步处理

异步编程是一种越来越流行的并发编程方式，它可以在单线程上实现并发处理。在Web应用中，异步编程可以同时应用于客户端和服务器端。

在服务器端，异步Web请求处理的流程如下：
1. 异步Web服务器接收到HTTP请求。
2. 服务器为每个请求创建一个新的异步任务。
3. 异步运行时（如Tokio）负责调度这些异步任务在可用的CPU上执行。
4. 当某个任务遇到阻塞操作时，异步运行时会调度其他任务执行；当阻塞操作完成后，该任务会被重新调度执行。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(接收HTTP请求):::process
    B --> C(创建异步任务):::process
    C --> D{是否阻塞?}:::decision
    D -->|是| E(调度其他任务):::process
    D -->|否| F(继续执行任务):::process
    E --> G{阻塞操作完成?}:::decision
    G -->|是| F
    G -->|否| E
    F --> H(返回响应):::process
    H --> I([结束]):::startend

在客户端，异步编程可以避免界面冻结，让用户在等待服务器响应的同时继续与界面进行交互。

3. 编写并发程序

下面我们将通过具体的代码示例来演示如何在Rust中实现同步、多线程和异步编程。

3.1 同步程序

fn main() {
    println!("Hello before reading file!");
    let file_contents = read_from_file();
    println!("{:?}", file_contents);
    println!("Hello after reading file!");
}

fn read_from_file() -> String {
    String::from("Hello, there")
}

为了模拟文件读取的延迟，我们可以添加一个定时器：

use std::thread::sleep;
use std::time::Duration;

fn main() {
    println!("Hello before reading file!");
    let file_contents = read_from_file();
    println!("{:?}", file_contents);
    println!("Hello after reading file!");
}

fn read_from_file() -> String {
    sleep(Duration::new(2, 0));
    String::from("Hello, there")
}

3.2 多线程程序

use std::thread;
use std::thread::sleep;
use std::time::Duration;

fn main() {
    println!("Hello before reading file!");
    let handle1 = thread::spawn(|| {
        let file1_contents = read_from_file1();
        println!("{:?}", file1_contents);
    });
    let handle2 = thread::spawn(|| {
        let file2_contents = read_from_file2();
        println!("{:?}", file2_contents);
    });
    handle1.join().unwrap();
    handle2.join().unwrap();
}

fn read_from_file1() -> String {
    sleep(Duration::new(4, 0));
    String::from("Hello, there from file 1")
}

fn read_from_file2() -> String {
    sleep(Duration::new(2, 0));
    String::from("Hello, there from file 2")
}

3.3 异步程序

在Rust中编写异步程序需要使用外部异步库，这里我们使用Tokio异步运行时。

首先，在 cargo.toml 中添加依赖：

[dependencies]
tokio = { version = "1", features = ["full"] }

然后修改 src/main.rs 文件：

use std::thread::sleep;
use std::time::Duration;

#[tokio::main]
async fn main() {
    println!("Hello before reading file!");
    let h1 = tokio::spawn(async {
        let _file1_contents = read_from_file1();
    });
    let h2 = tokio::spawn(async {
        let _file2_contents = read_from_file2();
    });
    let _ = tokio::join!(h1, h2);
}

async fn read_from_file1() -> String {
    sleep(Duration::new(4, 0));
    println!("{:?}", "Processing file 1");
    String::from("Hello, there from file 1")
}

async fn read_from_file2() -> String {
    sleep(Duration::new(2, 0));
    println!("{:?}", "Processing file 2");
    String::from("Hello, there from file 2")
}

需要注意的是，在Rust中，异步函数是惰性的，只有在使用 .await 关键字时才会执行。因此，我们需要修改代码如下：

use std::thread::sleep;
use std::time::Duration;

#[tokio::main]
async fn main() {
    println!("Hello before reading file!");
    let h1 = tokio::spawn(async {
        let file1_contents = read_from_file1().await;
        println!("{:?}", file1_contents);
    });
    let h2 = tokio::spawn(async {
        let file2_contents = read_from_file2().await;
        println!("{:?}", file2_contents);
    });
    let _ = tokio::join!(h1, h2);
}

async fn read_from_file1() -> String {
    sleep(Duration::new(4, 0));
    println!("{:?}", "Processing file 1");
    String::from("Hello, there from file 1")
}

async fn read_from_file2() -> String {
    sleep(Duration::new(2, 0));
    println!("{:?}", "Processing file 2");
    String::from("Hello, there from file 2")
}

通过以上示例，我们可以看到同步、多线程和异步编程在实现方式和性能上的差异。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的并发编程方式。

4. 三种编程方式的对比

为了更清晰地了解同步、多线程和异步编程的特点，我们可以通过一个表格进行对比：

编程方式	优点	缺点	适用场景
同步处理	实现简单，代码逻辑清晰	遇到阻塞操作时会导致整个程序等待，效率低下	任务之间依赖强，不需要并发执行的场景
多线程处理	可以充分利用多核CPU的性能，提高程序的并发处理能力	线程管理复杂，可能出现死锁、竞态条件等问题，线程切换开销大	CPU密集型任务，且任务之间相对独立的场景
异步处理	在单线程上实现并发，减少了线程切换开销，提高了资源利用率	编程模型相对复杂，需要使用异步运行时和 .await 关键字	I/O密集型任务，如Web服务器、网络编程等场景

5. 异步编程的深入理解

在异步编程中，有几个关键概念需要深入理解：

5.1 异步任务

异步任务是异步编程的基本单元，它表示一个可以暂停和恢复执行的操作。在Rust中，异步任务通常由 async 关键字定义的函数返回。例如：

async fn async_task() -> String {
    // 模拟耗时操作
    tokio::time::sleep(tokio::time::Duration::from_secs(1)).await;
    String::from("Async task completed")
}

5.2 异步运行时

异步运行时负责调度和执行异步任务。在Rust中，常用的异步运行时是Tokio。异步运行时会在任务遇到阻塞操作时暂停该任务，并调度其他任务执行，当阻塞操作完成后，再恢复该任务的执行。

5.3 .await 关键字

.await 关键字用于暂停异步任务的执行，直到某个异步操作完成。例如：

#[tokio::main]
async fn main() {
    let result = async_task().await;
    println!("{}", result);
}

6. 异步编程的最佳实践

在实际应用中，使用异步编程时可以遵循以下最佳实践：

• 合理使用异步任务 ：只有在真正需要异步处理的地方使用异步任务，避免过度使用异步编程导致代码复杂度增加。
• 使用异步运行时 ：选择合适的异步运行时，如Tokio，它提供了丰富的功能和良好的性能。
• 避免阻塞操作 ：在异步任务中尽量避免使用阻塞操作，如 std::thread::sleep ，可以使用异步版本的函数，如 tokio::time::sleep 。
• 错误处理 ：在异步编程中，错误处理尤为重要。可以使用 Result 类型和 ? 运算符来处理异步操作中的错误。

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let result = async_task().await?;
    println!("{}", result);
    Ok(())
}

7. 总结

通过本文的介绍，我们深入了解了异步Rust编程的相关概念、技术和实践。并发编程是提升程序性能和响应能力的重要手段，而异步编程则是在单线程上实现并发的有效方式。

在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求选择合适的并发编程方式。对于CPU密集型任务，可以考虑使用多线程编程；对于I/O密集型任务，异步编程是更好的选择。

同时，我们还学习了如何在Rust中编写同步、多线程和异步程序，并掌握了异步编程的关键概念和最佳实践。希望本文能够帮助你更好地理解和运用异步Rust编程，提升你的编程技能和开发效率。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B{任务类型?}:::decision
    B -->|CPU密集型| C(多线程编程):::process
    B -->|I/O密集型| D(异步编程):::process
    C --> E(编写多线程代码):::process
    D --> F(使用异步运行时):::process
    E --> G(处理线程管理问题):::process
    F --> H(使用async和.await):::process
    G --> I(测试和优化):::process
    H --> I
    I --> J([结束]):::startend

通过这个流程图，我们可以清晰地看到在不同任务类型下选择合适的并发编程方式的流程。在实际开发中，我们可以根据这个流程来选择和实现并发编程，提高程序的性能和可维护性。