rust tokio在linux下面无法创建超过1000个线程问题解决

最新推荐文章于 2025-12-18 22:34:38 发布
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#rust #开发语言 #后端

rust tokio 库在linux下面默认创建超过1000个线程就出错，故障现象是你的逻辑代码压根就没有执行，就看到大量的线程任务瞬间完成，在反复尝试后发现这是因为一个linux默认配置参数造成的，在控制台执行：

ulimit -n

以root用户执行以上命令，会输出1024，解决方法是：

ulimit -HSn 10240

 可以将这个设置为开机启动的时候自动执行，如写在/etc/profile里面，或者你程序的启动脚本里面，或者干脆在执行启动你的rust tokio程序的时候先执行一下这个命令也行。

Rust在Linux上的初学者指南
wjianwei666的专栏
08-08 304
无论是在编写系统实用程序、网络工具、自动化脚本还是跨平台应用程序，Rust都能提供所需的性能、安全性和并发性。Rust的安全性和性能使其成为构建这些实用程序的绝佳选择。网络是Rust擅长的另一个领域。无论你是在构建web服务器、代理还是任何与网络相关的工具，Rust的性能和安全保证都是无可挑剔的。下面是一个用Rust编写的简单文件复制实用程序，该工具将一个文件的内容复制到另一个文件，演示了Rust的简单语法和强大的标准库。Rust可以在许多任务中取代传统的脚本语言，提供编译语言的性能和安全性。
【Rust多线程】Rust并发编程，如何轻松实现无畏并发
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运行100万个并发任务，不同语言各需要多少内存
05-23 1634
正如我们所观察到的，大量并发任务会消耗大量内存，即使它们不执行复杂的操作。不同的语言运行时有不同的权衡，有些对于少量任务来说是轻量级和高效的，但对于数十万个任务来说，扩展性就表现得很差。相反，.NET、Java这种具有高初始开销的其他运行时可以毫不费力地处理高工作负载。需要注意的是，并非所有运行时都能够使用默认设置处理大量并发任务。当然，今天的测试，只关注内存的消耗，而在真正的高并发应用中，任务启动执行时间和通信速度等其他因素同样重要。
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研发环境上的Linux项目启动报错：Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread 开始以为是内存不足导致无法创建线程，把jvm的-Xms，-Xmx的2个参数都加大一倍：-Xms2048m -Xmx2048m。把-Xss参数调小，还是启动失败。应该是系统方面的限制了，这台机器上搞了100个过t
rust语言tokio库底层原理解析
weixin_42152531的博客
02-08 2591
rust异步编程，tokio库源码解析
Rust语言进阶之高级语法：tokio用法实例(八十四)
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本篇目的：Rust语言进阶之高级语法：tokio用法实例基本概念tokio是Rust生态中广泛使用的异步运行时，专为高性能异步编程设计。它支持基于asyncawait语法的非阻塞操作，并提供全面的功能，例如任务调度、异步I/O、时间管理和并发工具。tokio旨在帮助开发者构建可靠、可扩展的异步应用程序，尤其适合网络服务和并发场景。多线程任务调度tokio内置了高效的任务调度器，支持多线程环境下的任务并行执行。它的调度器基于工作窃取算法，可以动态平衡线程之间的负载，从而充分利用多核CPU资源。
Rust 异步/同步与线程的关系
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08-14 1566
Tokio，Rust异步编程实践之路 缘起 在许多编程语言里，我们都非常乐于去研究在这个语言中所使用的异步网络编程的框架，比如说Python的 Gevent、asyncio，Nginx 和 OpenResty，Go 等，今年年初我开始接触 Rust，并被其无 GC、内存安全、极小的运行时等特性所吸引，经过一段时间的学习，开始寻找构建实际项目的解决方案，很快 mio、tokio 等框架进入了我的...
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系统级编程无法完全脱离 C 生态的底层支撑（链接器、系统库、ABI 兼容），同时历史延续和生态复用也强化了这种依赖。但随着 Rust 的发展，这种依赖正在逐步减弱——未来的 Rust 可能会更独立，但短期内仍会与 C 工具链共存。惠州西湖。
如何在Rust中创建一个简单的AI助手原型？
06-28
<think>我们计划创建一个简单的AI助手原型，它可能包括以下功能：1.能够接收用户输入（文本）2.使用一个简单的本地模型或调用一个外部API（如OpenAI）来处理输入并生成回复3.输出回复考虑到Rust生态，我们可以选择以下方案：方案1：使用现有的Rust NLP库（如rust-bert）来运行一个本地的小型模型（例如，一个预训练的对话模型）。方案2：调用外部API，例如OpenAI的API（需要网络连接，并且可能需要API密钥）。由于用户提到“轻量级的本地AI应用”，我们可以尝试方案1，但请注意，运行本地模型可能需要较大的依赖和模型文件，且推理速度可能较慢（尤其是在没有GPU的情况下）。因此，作为原型，我们也可以考虑方案2（更简单，但需要网络）或者使用一个非常简单的基于规则的回复（例如，ELIZA风格的聊天机器人）来模拟。这里我们分步骤进行：步骤1：创建一个新的Rust项目步骤2：添加依赖步骤3：实现一个简单的输入输出循环步骤4：集成AI模型（这里我们先以调用OpenAIAPI为例，因为本地模型集成需要较大的篇幅，且需要下载模型）但是，根据引用[2]中提到的Codex，我们可以考虑使用OpenAI的API。另外，引用[5]中也提到了OpenAI。因此，我们将使用OpenAI API来实现一个简单的AI助手原型。注意：这需要一个OpenAI API密钥（可能需要付费）。具体步骤：1.创建项目：`cargonew rust_ai_assistant`2.进入项目目录，编辑`Cargo.toml`，添加依赖：```toml[dependencies]reqwest= {version ="0.11", features= ["json"]}tokio= {version ="1",features =["full"] }serde ={ version= "1.0",features =["derive"] }serde_json= "1.0"```3.在`src/main.rs`中，我们将编写代码：-使用`tokio`作为异步运行时（因为reqwest是异步的）-读取用户输入-调用OpenAI的聊天API（例如，gpt-3.5-turbo）-打印回复4.注意：需要设置环境变量`OPENAI_API_KEY`，或者在代码中直接设置（不推荐，因为不安全）。代码示例： ```rustuse serde::{Deserialize, Serialize};use std::io::{self,Write};#[derive(Serialize)]struct OpenAIRequest {model: String,messages:Vec<Message>,} #[derive(Serialize,Deserialize, Debug)] structMessage {role: String,content:String,} #[derive(Deserialize,Debug)]struct OpenAIResponse {choices: Vec<Choice>, }#[derive(Deserialize,Debug)]struct Choice{message:Message,} #[tokio::main] asyncfn main() ->Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {letapi_key= std::env::var("OPENAI_API_KEY").expect("OPENAI_API_KEYnotset");letclient =reqwest::Client::new();letmut messages= Vec::new();loop {print!("You: ");io::stdout().flush()?;letmut input= String::new();io::stdin().read_line(&mut input)?;letinput =input.trim();if input== "exit"{break;}messages.push(Message {role: "user".to_string(),content:input.to_string(),});letrequest =OpenAIRequest{model:"gpt-3.5-turbo".to_string(),messages: messages.clone(),};letresponse =client.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions").header("Authorization",format!("Bearer {}",api_key)).json(&request).send().await?;ifresponse.status().is_success() {letresponse_body: OpenAIResponse =response.json().await?;iflet Some(choice) =response_body.choices.first(){let reply= &choice.message.content;println!("Assistant: {}",reply);messages.push(Message {role: "assistant".to_string(),content: reply.to_string(),});}}else {eprintln!("Error:{:?}", response.text().await?);break;}}Ok(())} ```5.运行程序前，设置环境变量（在终端中）：-在Linux/macOS: `export OPENAI_API_KEY=your_api_key`-在Windows:`setOPENAI_API_KEY=your_api_key`然后运行：`cargorun`注意：这个示例会持续对话，直到用户输入“exit”。但是，如果用户想要一个完全本地的解决方案，我们可以考虑使用一个更简单的模型，例如使用`rust-bert`库运行一个较小的模型（如DistilBERT）。但这会复杂很多，并且需要下载模型文件。考虑到原型开发，调用API是最快速的方式。另外，引用[1]中提到Rust的性能与安全特性，以及引用[4]中提到的Rust无运行时和零成本抽象，使得Rust适合构建高效的AI应用。但是，在原型阶段，我们更关注功能的快速实现。总结：我们使用Rust和OpenAIAPI构建了一个简单的AI助手原型，它能够进行多轮对话。注意：这只是一个原型，实际应用中需要考虑更多因素，如错误处理、安全性、成本等。如果我们想使用本地模型，我们可以考虑使用`tch-rs`（Rust的PyTorch绑定）或`rust-bert`，但这需要更多的设置和模型知识。下面，我们生成相关问题。</think>### 如何在Rust中创建基础AI助手原型 以下是构建简单AI助手原型的步骤，结合Rust的性能优势[^4]和AI集成能力： #### 1. 选择AI功能范围 根据原型目标选择核心功能： - 文本理解/生成（如聊天助手） - 数据分析（如简单预测） - 模式识别（如分类任务） #### 2. 技术栈选择 ```toml # Cargo.toml 依赖示例 [dependencies] tch = "0.13" # PyTorch Rust绑定 rust-bert = "0.20" # 预训练NLP模型 linfa = "0.6" # 机器学习框架 reqwest = "0.11" # HTTP客户端（用于API调用） ``` #### 3. 实现文本理解助手（示例） ```rust use rust_bert::pipelines::question_answering::{QaModel, QuestionAnsweringModel}; fn main() { // 加载预训练模型 let qa_model = QuestionAnsweringModel::new(Default::default()).unwrap(); // 用户输入处理 let question = "Rust的主要优势是什么？"; let context = "Rust提供内存安全保证且无GC开销[^4]"; // 获取AI回答 let answers = qa_model.predict(&[context], &[question], 1); println!("助手回答: {:?}", answers[0]); } ``` #### 4. 本地模型集成方案 对于轻量级本地AI： ```rust use linfa::prelude::*; use linfa_svm::Svm; fn simple_classifier() { // 训练数据 (特征, 标签) let dataset = linfa_datasets::iris(); // 创建SVM分类器 let model = Svm::params() .gaussian_kernel(10.0) // 高斯核函数 .fit(&dataset).unwrap(); // 预测新样本 let new_sample = vec![5.1, 3.5, 1.4, 0.2]; let prediction = model.predict(&new_sample); println!("分类结果: {}", prediction); } ``` #### 5. API集成方案（如OpenAI） ```rust use reqwest::Client; use serde_json::json; async fn call_openai(prompt: &str) -> Result<String, reqwest::Error> { let client = Client::new(); let response = client.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions") .header("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY") .json(&json!({ "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}] })) .send() .await? .json::<serde_json::Value>() .await?; Ok(response["choices"][0]["message"]["content"].as_str().unwrap().to_string()) } ``` ### 关键实现建议 1. **性能优化**： - 使用`rayon`并行处理计算密集型任务 - 启用LLVM优化：在`Cargo.toml`中添加 ```toml [profile.release] lto = true codegen-units = 1 ``` 2. **内存安全**： ```rust // 使用Rust所有权管理AI模型 let model = Arc::new(Mutex::new(load_model())); // 多线程安全访问 let model_clone = model.clone(); thread::spawn(move || { let guard = model_clone.lock().unwrap(); guard.process(input); }); ``` 3. **原型扩展方向**： - 添加`serde`支持JSON I/O - 集成`egui`或`iced`创建GUI界面 - 使用`rustfft`处理音频输入 ### 本地运行要求 - 至少4GB RAM（用于模型加载） - 支持AVX指令集的CPU（加速推理） - 模型文件存储（预训练模型需额外下载） > **提示**：从简单规则引擎开始（如关键词匹配），逐步引入ML模型，可降低初学难度[^2]。 --- ### 相关问题 1. 如何在Rust中优化AI模型的推理性能？ 2. Rust有哪些适合嵌入式AI应用的轻量级框架？ 3. 如何在不使用GPU的情况下加速Rust中的AI计算？ 4. Rust中如何处理AI模型的内存管理问题？ 5. 有哪些开箱即用的预训练模型适合Rust集成？
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