深入浅出Rust异步编程之Tokio

本文以tokio为例简单介绍Rust异步编程相关的一些知识。

首先让我们看看为什么使用rust来进行异步编程。这里tokio官方给出了一个性能测试的对比，可以看到tokio是性能最好，实际上运行这个基准测试的时候，tokio性能更好的2.0版本尚未发布，否则估计性能还有很大提升。因此，我们可以认为需要非常极致性能的时候，我们可以选择rust+tokio来实现。

Rust网络编程

Rust实际上并不跟一定的网络编程模型强绑定，实际rust可以实现阻塞IO+多线程，非阻塞IO+回调，用户态线程等多种模型。这里着重介绍Rust实现的用户态线程。

• 首先，Rust的用户态线程是一种基于Future的用户态线程，关于Future本身，本文后续部分有详细论述。
• 其次，由于是Rust实现，因此可以做到零成本抽象，并且更容易做到安全。
• 最后，由于没有运行时大量内存分配，没有动态逻辑分派，也没有GC开销，所以该实现的效率非常高。

Rust异步编程是构建在操作系统相关API上，MIO库类似Java的Nio库，针对多种操作系统的不同API做了统一封装。Future库类似Java的Future库，提供了相关接口和常用的组合能力。Tokio构建于两者之上，在MIO和future的基础上实现了用户态线程。使用Tokio进行异步编程的技术栈如下，需要注意的是，应用程序会同时接触到Tokio和future的API。

Futures

future是rust异步编程的核心。首先我们介绍什么是future。future是一段异步计算程序，可以在将来获取产生的数据。举例来说，获取数据库查询结果，RPC调用这些实际上都可以使用future来实现。通常实现future有两种模式，一种基于推模式，也被称为基于完成的模式，一种基于拉模式，也被称为基于就绪的模式。Rust的future库实现了基于拉模式的future。

rust的future选择拉模式来实现。接口定义如下：

pub trait Future {

    type Item;

    type Error;

    fn poll(&mut self) -> Poll<Self::Item, Self::Error>;
}

假设一个future要做这样的功能，从TCP数据流读取数据并计算自己读了多少个字节并进行回调。那用代码表示：

struct MyTcpStream {
    socket: TcpStream,
    nread: u64,
}

impl Future for MyTcpStream {
    type Item =u64;
    type Error = io::Error;

   fn poll(&mut self) -> Poll<Item, io::Error> {
        let mut buf = [0;10];
        loop {
            match self.socket.read(&mut buf) {
                Async::Ready(0) => return Async::Ready(self.nread),
                Async::Ready(n) => self.nread += n,
                Async::NotReady => return Async::NotReady,
            }
        }
    }

}

每次调用poll方法，MyTcpStream都会调用socket的read方法(这里的TcpStream本身也是一个future，read内部也是调用poll方法)，当read返回为Async::NotReady的时候，调度器会将当前的Task休眠，如果返回Async::Read(n)表示读到了数据，则给计数器加对应的数，如果返回Async::Ready(0)，则表示TcpStream里有的数据已经读完，就将计数器返回。

为了方便大家使用，future库包提供了很多组合子，以AndThen组合子为例：

enum AndThen<A,F> {
    First(A, F),
}

fn poll(&mut self) -> Async<Item> {
   match fut_a.poll() {
        Async::Ready(v) => Async::Ready(f(v)),
        Async::NotReady => Async::NotReady,
    }
}

这里AndThen枚举，First有两个值，其中A是一个future，F是一个闭包，AndThen实现的poll方法，就是假如调用future_a的poll方法有返回值，那么就调用闭包，并将其返回值包装为Async::Ready返回，如果poll的返回值是Async::NotReady则同样返回Async::NotReady。有了这个AndThen方法，通过组合子函数（比如and_then实际上是将上一个future和闭包传入生成一个AndThen future），我们就可以实现一些复杂逻辑：

let f=MyTcpStream::connect(&remote_addr)
  .and_then(|num| {println!("already read %d",num);
  return num;}).and_then(|num| {
    process(num)
  });

tokio::spawn(f);

上面的代码就是建立Tcp连接，然后每次读数据，都通过第一个and_then打印日志，然后再通过第二个and_then做其他处理，tokio::spawn用于执行最终的future，用图形来表示：

如果没有数据：

如果有数据：

如果将MyTcpStream的poll实现改为：

fn poll(&mut self) -> Poll<Item, io::Error> {
        let mut buf = [0;1024];
        let mut bytes = bytesMut::new();
        loop {
            match self.socket.read(&mut buf) {
                Async::Ready(0) => return Async::Ready(bytes.to_vec()),
                Async::Ready(n) => bytes.put(buf[0..n]),
                Async::NotReady => return Async::NotReady,
            }
        }
    }

这段代码主要是将socket中数据读出，然后包装为Async::Ready或者Async::NotReady供下一个future使用，我们就可以实现更复杂的逻辑，比如：

MyTcpStream::connect(&remote_addr)
  .and_then(|sock| io::write(sock, handshake)) //这里发送handshake
  .and_then(|sock| io::read_exact(sock, 10)) // 这里读handshake的响应，假设handeshake很短
  .and_then(|(sock, handshake)| {  // 这个future做验证并发送请求
    validate(handshake);
    io::write(sock, request)
  })
  .and_then(|sock| io::read_exact(sock, 10))// 这里读取响应
  .and_then(|(sock, response)| { // 这里处理响应
    process(response)
  })

我们上面解释了future和组合子，漏掉一个重要的API，就是：

tokio::spawn(future)

当我们使用spawn方法的时候，tokio会将传入的future生成一个task，由于future内部包含了另外的future，所以就组成了如下所示结构，其中task就是轻量级线程。

Tokio

上面我们介绍了future相关的内容，接下来我们先看看tokio如何使用，我们这里先用taokio启动一个服务器，代码如下：

let listener = TcpListener::bind(&addr).unwrap();

let server = listener.incoming().for_each(move |socket| {
    tokio::spawn(process(socket));
    Ok(())
}).map_err(|err| {
        println!("accept error = {:?}", err);
});

tokio::run(server);

上面的代码首先生成一个TcpListener，listener的incomming和foreach会将连进来的tcp连接生成TcpStream（即代码中的socket），针对每一个连接启动一个用户态线程处理。

Tokio本身是基于Mio和future库来实现的，其主要包含两个主要的大功能部分（本文不是对源码进行分析，Tokio不同版本之间的差异也较大，只是进行原理说明），reactor和scheduler。

scheduler负责对task进行调度，上文所展示的task调度部分功能就是由scheduler负责，reactor部分主要是负责事件触发，比如网络事件，文件系统事件，定时器等等。用图展示如下：

当有事件触发的时候，reactor会通过task的api通知scheduler运行该任务。

对于Reactor来说，其中最重要的结构是Poll和io_dispatch，在linux上Poll是对Epoll实例的封装（在其他操作系统上也类似）,io_dispatch其中记录了调度相关的信息，具体来说主要是记录了task的id和fd的对应关系。当通过Poll获取到FD事件的时候，通过io_dispatch找到task，然后再通知调度器。

TcpListner实际并非rust std库中的TcpListner，tokio对其进行了包装，每次有新连接到来的时候都会生成一个新的TcpStream。

TcpStream也是tokio包装后的TcpStream，可以看到其中包含一个PollEvented,而PollEvented内部包含实际的TcpSteam。PollEvented构造之后，会调用io_dispatch中的注册接口，然后在第一次调用poll的时候，将fd和task关联。

Async/await

通过上面的文章可以看到，直接使用tokio相关API还是有些难度的，然而在rust 1.39.0之后的版本，我们可以使用async/awai特性来简化代码，使得代码更容易理解。使用async/await后，上面的代码可以简化为：

#[tokio::main]
pub async fn main() -> Result<(), Box<dyn Error>> {
    let mut stream = TcpStream::connect("127.0.0.1:6142").await?;
    println!("created stream");
    let result = stream.write(b"hello world\n").await;
    println!("wrote to stream; success={:?}", result.is_ok());
    Ok(())
}

要点在于对于需要异步的函数使用async修饰，在调用async函数的时候使用await获取返回结果。实际上async函数是由编辑器生成的future，await也是由编译器生成代码调用future的poll方法。因此真正用好async/await也需要对上面的内容了解清楚。

Tips

最后，使用tokio有一些需要注意地方：

1. 生命周期的问题。声明周期的问题是一直贯穿rust的，具体到tokio使用上来说，最主要的是self的生命周期问题，主要是因为runtime要求借用是静态的，这个跟对象本身的声明周期是有矛盾的。我们推荐的主要做法是使用actor模型，这样可以消除掉对于静态生命周期的要求。
2. 注意兼容问题，最主要是需要注意future01和future03的兼容性问题，future官方提供了兼容包，来做版本之间的兼容，如果要使用async/await，推荐尽量使用future03库。
3. runtime，tokio的一个runtime对应一个线程池，因此推荐对不同业务使用不同线程池，减少业务之间相互影响。
4. 使用TaskExecutor/Handle来spawm一个task。上面代码里经常使用的tokio::spawn是针对默认runtime的，如果使用了不同的runtime，那么就不能使用tokio::spawn。另外，TaskExecutor/Handle支持clone，可以解决一些生命周期带来的问题。
5. 可以在代码中通过api通知task运行。

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