非同步程式設計模式在Rust中有其獨特的實作方式。根據我在實際專案中的經驗，以下是一些值得注意的模式和技巧：
處理非同步特性的生命週期問題
在非同步特性中處理參照和生命週期可能是棘手的。特別是當你需要在一個非同步方法中傳遞self參照時，必須明確指定生命週期引數。這不僅是語法問題，而是關乎記憶體安全的重要考量。
當我們使用生命週期引數時，我們告訴編譯器這個參照必須在Future完成之前保持有效。這就是為什麼在最終版本的Observer特性中，我們為self和subject參照增加了'a生命週期，並將同樣的生命週期應用於回傳的Future。
在非同步上下文end和Sync
在多執行緒非同步環境中，特別是使用Tokio這樣的執行器時，確保你的類別實作了Send和Sync特性是至關重要的。這允許你的非同步任務可以在不同執行緒間移動和分享。
在我們的Observer特性中，我們透過增加Send + Sync超特性約束來確保所有實作此特性的類別都可以安全地跨執行緒使用。這是設計可靠非同步系統的關鍵。
理解Pin和非同步Rust
Pin是Rust非同步程式設計中的一個核心概念，它解決了自參照結構在移動時的安全問題。當我們使用async/await時，編譯器可能會生成自參照結構，這就是為什麼我們需要使用Pin來確保這些結構不會在被參照時移動。
在實作非同步特性時，正確處理Pin是必不可少的。透過使用Box::pin()，我們可以方便地建立固定在堆積積的Future，從而安全地使用.await。
非同步Rust雖然有一些挑戰，但它提供了一種高效、安全的方式來處理並發程式設計。透過理解並發與平行的區別，掌握非同步特性的實作技巧，以及瞭解Pin和生命週期的重要性，你可以充分利用Rust強大的非同步功能。
隨著Rust語言的不斷發展，我們可以期待在未來的版本中看到更多非同步相關的改進，特別是非同步特性的直接支援。這將使得像觀察者模式這樣的設計模式在非同步環境中的實作變得更加簡單和直觀。 I’ll process this content according to your requirements.
非同步觀察者模式：Rust 實作全解析
觀察者模式是軟體設計中的經典模式，但在非同步程式設計中實作它卻有獨特的挑戰。在開發高效能系統時，我發現將觀察者模式與 Rust 的非同步特性結合，能夠創造出既安全又高效的事件處理機制。
觀察者模式在非同步環境中的實作
在 Rust 中實作非同步觀察者模式時，需要特別考慮生命週期管理和並發安全性。以下是一個完整的實作範例：
pub struct Subject {
observers: Vec<Weak<dyn Observer<Subject = Self, Output = ()>>>,
state: String,
}
impl Subject {
pub fn new(state: &str) -> Self {
Self {
observers: vec![],
state: state.into(),
}
}
pub fn state(&self) -> &str {
self.state.as_ref()
}
}
impl Observable for Subject {
type Observer = Arc<dyn Observer<Subject = Self, Output = ()>>;
fn update<'a>(&'a self) -> Pin<Box<dyn Future<Output = ()> + 'a + Send>> {
let observers: Vec<_> =
self.observers.iter().flat_map(|o| o.upgrade()).collect();
Box::pin(async move {
futures::future::join_all(
observers.iter().map(|o| o.observe(self)),
)
.await;
})
}
fn attach(&mut self, observer: Self::Observer) {
self.observers.push(Arc::downgrade(&observer));
}
fn detach(&mut self, observer: Self::Observer) {
self.observers
.retain(|f| !f.ptr_eq(&Arc::downgrade(&observer)));
}
}
這段程式碼實作了一個非同步的觀察者模式核心元件 - Subject（主題）。讓我解析其中的關鍵設計：
弱參照管理觀察者：使用
Vec<Weak<dyn Observer>>儲存觀察者，這是一個精巧的設計。採用Weak而非強參照可以避免迴圈參照問題，讓 Rust 的記憶體管理機制能正確釋放不再需要的觀察者物件。生命週期處理：
update<'a>(&'a self)函式中的生命週期標註確保回傳的 Future 不會比 Subject 存活更久，這是 Rust 安全性的體現。非同步並發執行：
join_all()函式讓所有觀察者的observe方法能夠並發執行，提升效能。事實上，在實際專案中，我發現相較於依序執行，這種方式在觀察者數量較多時能帶來顯著的效能提升。Send 特徵約束：函式回傳型別增加
Send特徵約束，確保 Future 能夠在執行緒間安全移動，這對於多執行緒環境至關重要。
測試非同步觀察者模式
實作了 Subject 後，來看如何實際使用這個模式：
#[tokio::main]
async fn main() {
let mut subject = Subject::new("some subject state");
let observer1 = MyObserver::new("observer1");
let observer2 = MyObserver::new("observer2");
subject.attach(observer1.clone());
subject.attach(observer2.clone());
// ... 執行其他操作 ...
subject.update().await;
}
這個測試程式碼展示瞭如何使用我們的非同步觀察者模式：
初始化環境：使用
#[tokio::main]標註建立 Tokio 執行環境，這是 Rust 非同步程式的常見做法。建立關聯：透過
attach方法將觀察者與主題關聯起來。注意這裡使用clone()，因為我們的觀察者是以Arc智慧指標包裝的。觸發更新：呼叫
subject.update().await觸發所有觀察者的非同步更新。
執行結果會顯示每個觀察者都收到了主題狀態的通知：
observed subject with state="some subject state" in observer1
observed subject with state="some subject state" in observer2
在處理複雜的事件驅動系統時，這種模式特別有用。舉例來說，當我設計一個即時資料處理系統時，使用非同步觀察者模式讓我能夠在資料變更時立即觸發多個處理管道，與不會阻塞主要執行流程。
混契約步與非同步程式碼
在實際專案中，我們經常需要同時處理同步和非同步程式碼。儘管理想情況下應該避免混合兩者，但有時候這是不可避免的，特別是當你使用的某些函式庫支援非同步操作時。
何時需要混契約步與非同步
最常見的情境是當你使用的某個套件不支援非同步操作，例如某些資料函式庫程式或網路函式庫這種情況下，你需要在非同步和同步程式碼間建立橋樑。
從非同步呼叫同步程式碼
當需要從非同步環境呼叫同步程式碼時，Tokio 提供了 spawn_blocking() 函式：
use tokio::io::{self, AsyncWriteExt};
async fn write_file(filename: &str) -> io::Result<()> {
let mut f = tokio::fs::File::create(filename).await?;
f.write(b"Hello, file!").await?;
f.flush().await?;
Ok(())
}
fn read_file(filename: &str) -> io::Result<String> {
std::fs::read_to_string(filename)
}
#[tokio::main]
async fn main() -> io::Result<()> {
let filename = "mixed-sync-async.txt";
write_file(filename).await?;
let contents =
tokio::task::spawn_blocking(|| read_file(filename)).await??;
println!("File contents: {}", contents);
tokio::fs::remove_file(filename).await?;
Ok(())
}
這個例子展示瞭如何在非同步程式中執行同步程式碼：
非同步寫入檔案：
write_file函式使用 Tokio 的非同步檔案操作 API。同步讀取檔案：
read_file函式使用標準函式庫步檔案讀取。使用 spawn_blocking：關鍵在於
tokio::task::spawn_blocking()函式，它在 Tokio 管理的執行緒池中執行同步程式碼，避免阻塞非同步執行緒。雙重錯誤處理：注意
.await??中的雙問號，這是因為spawn_blocking()和read_file()都回傳Result。
在實際開發中，我經常使用這種技術處理尚未支援非同步的資料函式庫。例如，當使用某些 ORM 框架時，可以將查詢操作放在 spawn_blocking 中執行，同時保持 API 的非同步特性。
從同步呼叫非同步程式碼
反過來，如果需要在同步環境中執行非同步程式碼，可以使用 Tokio runtime 的 block_on() 方法。但這種做法通常不被推薦，因為它可能導致效能問題，特別是在高併發環境中。
何時避免使用非同步程式設計
非同步程式設計非常適合 I/O 密集型應用，如網路服務、HTTP 伺服器或需要發起大量網路請求的程式。然而，並非所有應用都需要非同步特性。
以下情況可能不需要使用非同步：
簡單的命令列工具：只需讀寫檔案或標準輸入輸出的工具。
順序執行的簡單 HTTP 客戶端：類別 curl 這樣只發出少量順序 HTTP 請求的工具。
CPU 密集型運算：主要進行計算而非 I/O 操作的程式，使用非同步可能不會帶來明顯效益。
但如果你的程式需要處理大量並發 I/O 操作，例如需要同時發出成千上萬個 HTTP 請求的工具，那麼非同步程式設計絕對是正確的選擇。
非同步程式的同步機制
在非同步程式中，有時需要在不同任務間分享資料或傳遞訊息。由於非同步程式碼可能在不同執行緒間切換，不正確的資料存取可能導致競態條件。
Tokio 在 sync 模組中提供了多種工具來同步非同步程式碼。其中最有用的可能是多生產者單消費者通道（mpsc channel），位於 tokio::sync::mpsc 模組中。這種通道允許多個生產者安全地向單一消費者傳遞訊息，無需顯式鎖定。
除了 mpsc 通道外，Tokio 還提供了其他類別的通道，包括：
- broadcast：一對多的廣播通道
- oneshot：一次性的單向通道
- watch：監視單一值的變化
使用這些通道，可以構建可擴充套件、並發的訊息傳遞介面，而無需顯式鎖定。這種方式比使用互斥鎖（mutex）更為高效與符合 Rust 的並發哲學。
在開發一個分散式日誌系統時，我使用 mpsc 通道來處理來自多個來源的日誌訊息，並將它們路由到單一處理管道。這種設計不僅提高了系統的吞吐量，還簡化了錯誤處理和流量控制。
非同步程式設計為 Rust 開發者提供了強大的工具來處理併發操作，特別是 I/O 密集型應用。透過理解本文介紹的模式和技術，你可以設計出既安全又高效的非同步系統。記住，選擇正確的工具和模式取決於你的特定需求和應用場景。
Rust 的非同步生態系統正在快速發展，掌握這些基礎知識將幫助你在這個不斷變化的領域中保持領先。無論是構建高效能網路服務還是處理複雜的事件驅動系統，Rust 的非同步功能都能提供卓越的效能和安全保障。
非同步程式的追蹤與除錯挑戰
開發複雜的非同步應用時，最令人頭痛的問題之一就是追蹤與除錯。與同步程式不同，非同步程式的執行流程不是線性的，這使得理解程式行為和定位問題變得困難。在處理高流量網路應用時，這個挑戰尤為明顯。
在實務開發中，玄貓發現許多開發者往往低估了非同步程式的追蹤複雜度。當系統執行緩慢或出現死鎖時，如果沒有適當的工具和方法，要找出問題根源簡直就像大海撈針。
何時選擇非同步設計
在開始追蹤和除錯之前，值得思考一個根本問題：你的專案是否真的需要非同步？
非同步設計的事後匯入比從一開始就規劃非同步要困難得多。對於簡單的順序執行任務，使用或不使用async在原始效能上幾乎沒有差別。雖然Tokio確實會引入一些輕微的開銷，但對大多數應用來說，這種差異通常可以忽略不計。
玄貓建議，只有當你的應用需要處理大量並發連線，或者有明確的I/O密集型操作需求時，才考慮採用非同步設計。正如軟體開發中的許多決策，選擇合適的工具比盲目追求技術潮流更重要。
Tokio的追蹤工具箱
tracing套件：非同步程式的觀測利器
對於任何複雜的網路應用，程式碼的效能測量和問題除錯都是至關重要的。Tokio專案提供了一個功能強大的tracing套件來滿足這一需求。
tracing套件支援OpenTelemetry標準，這意味著它可以與許多流行的第三方追蹤和遙測工具整合。同時，它也能將追蹤資訊輸出為日誌。
當我在處理高併發的非同步應用時，發現tracing套件的價值不僅在於它能夠記錄事件，更在於它能夠建立事件之間的因果關係，這對於理解複雜的非同步行為至關重要。
tokio-console：非同步程式的監控中心
啟用Tokio的追蹤功能後，我們還可以使用tokio-console工具，這是一個類別於UNIX系統中top程式的命令列工具。tokio-console允許我們即時分析根據Tokio的非同步Rust程式。
雖然tokio-console非常方便，但在大多數環境中，我們可能更傾向於將追蹤資訊輸出到日誌或透過OpenTelemetry傳送，因為tokio-console是短暫的，主要作為除錯工具使用。另外，我們無法將tokio-console附加到未事先為其編譯的程式上。
實作追蹤功能
要啟用追蹤功能，我們需要設定一個訂閱者來接收追蹤資訊。此外，為了有效使用追蹤，我們需要在想要測量的點上對函式進行檢測。這可以透過#[tracing::instrument]巨集鬆完成。
讓我們編寫一個小程式來演示如何使用tokio-console進行追蹤，這需要一些設定和樣板程式碼。我們的程式將有三個不同的睡眠函式，每個都經過檢測，它們將在迴圈中永久並發執行：
use tokio::time::{sleep, Duration};
#[tracing::instrument]
async fn sleep_1s() {
sleep(Duration::from_secs(1)).await;
}
#[tracing::instrument]
async fn sleep_2s() {
sleep(Duration::from_secs(2)).await;
}
#[tracing::instrument]
async fn sleep_3s() {
sleep(Duration::from_secs(3)).await;
}
#[tokio::main]
async fn main() {
console_subscriber::init();
loop {
tokio::spawn(sleep_1s());
tokio::spawn(sleep_2s());
sleep_3s().await;
}
}
這段程式碼展示瞭如何使用tracing套件來檢測非同步函式。我們定義了三個睡眠函式，分別睡眠1秒、2秒和3秒，並使用#[tracing::instrument]巨集檢測它們。在main函式中，我們初始化了console訂閱者，然後在一個無限迴圈中執行這三個函式。其中，sleep_1s()和sleep_2s()被派生為獨立任務（fire and forget），而sleep_3s()則是我們等待完成的。這樣，每3秒鐘，我們就會啟動新的1秒和2秒睡眠任務，同時等待3秒睡眠完成。
我們還需要在Cargo.toml中增加以下依賴項，特別是啟用Tokio中的追蹤功能：
[dependencies]
tokio = { version = "1", features = ["full", "tracing"] }
tracing = "0.1"
console-subscriber = "0.1"
在依賴設定中，我們明確啟用了Tokio的tracing功能。值得注意的是，這個功能不包含在"full"特性集中，必須明確啟用。我們還增加了tracing和console-subscriber套件，後者是使用tokio-console所必需的。
使用tokio-console監控應用
安裝tokio-console後（使用cargo install tokio-console命令），我們可以編譯並執行我們的程式。但是，我們需要使用RUSTFLAGS="--cfg tokio_unstable"來啟用Tokio中的不穩定追蹤功能。
完整的執行命令如下：
RUSTFLAGS="--cfg tokio_unstable" cargo run
程式執行後，我們可以啟動tokio-console，它將顯示正在執行的任務、資源使用情況，甚至可以深入檢視單個任務的詳細訊息。
使用tokio-console，我們可以實時檢視任務狀態、與每個任務相關的各種指標、我們可能包含的其他中繼資料以及源檔案位置。tokio-console允許我們分別檢視我們實作的任務和Tokio資源。所有這些資料也將在傳送到其他接收端（如日誌檔案或OpenTelemetry收集器）的追蹤中提供。
測試非同步程式碼
最後，讓我們討論如何測試非同步程式碼。在為非同步程式碼編寫單元測試或整合測試時，有兩種策略：
- 為每個獨立測試建立和銷毀非同步執行時
- 在獨立測試之間重用一個或多個非同步執行時
在大多數情況下，為每個測試建立和銷毀執行時是更好的選擇，但也有例外情況，例如當你有數百或數千個測試時，重用執行時可能更合理。
使用#[tokio::test]巨集
對於大多數情況，我們可以簡單地使用#[tokio::test]巨集它的工作方式與#[test]完全相同，只是它用於非同步函式。Tokio測試巨集為我們設定測試執行時，因此我們可以像編寫其他測試一樣編寫非同步單元測試或整合測試。
例如，考慮以下睡眠1秒的函式：
async fn sleep_1s() {
sleep(Duration::from_secs(1)).await;
}
我們可以使用#[tokio::test]巨集寫一個測試：
#[tokio::test]
async fn sleep_test() {
let start_time = Instant::now();
sleep(Duration::from_secs(1)).await;
let end_time = Instant::now();
let seconds = end_time
.checked_duration_since(start_time)
.unwrap()
.as_secs();
assert_eq!(seconds, 1);
}
這段測試程式碼展示瞭如何測試一個非同步函式的行為。我們記錄了開始時間，然後等待sleep函式完成，最後檢查經過的時間是否為1秒。#[tokio::test]巨集我們處理了執行時的建立，使得測試非同步程式碼變得簡單。這裡使用Instant來測量時間，這是Rust標準函式庫一個高精確度計時器。
跨測試重用執行時
如果需要在測試之間重用執行時，我們可以使用lazy_static套件。由於Rust的測試框架在執行測試時會平行執行多個執行緒因此必須正確使用tokio::runtime::Handle。
tokio_test套件
最後，Tokio提供了tokio_test套件，可以透過增加"test-util"功能標誌來啟用（這不包含在"full"功能標誌中）。這個套件包含一些用於模擬非同步任務的輔助工具，以及一些與Tokio一起使用的便利巨集
非同步追蹤的最佳實踐
根據我在處理複雜非同步系統的經驗，以下是一些值得考慮的最佳實踐：
策略性檢測
不要試圖檢測所有函式，這會產生大量噪音。相反，專注於關鍵路徑和可能成為效能瓶頸的區域。在我的實踐中，通常從API端點、資料函式庫和複雜的業務邏輯開始檢測。
使用有意義的跨度名稱
當使用#[tracing::instrument]巨集，可以自定義跨度的名稱和屬性。利用這一點來提供有意義的上下文
#[tracing::instrument(name = "database_query", skip(pool), fields(query_type = "select", table = "users"))]
async fn fetch_user(pool: &Pool, user_id: i64) -> Result<User, Error> {
// 函式實作
}
監控非同步任務的生命週期
在複雜系統中，監控任務的建立、執行和完成非常重要。使用追蹤來記錄這些事件：
async fn process_request(request: Request) {
let span = tracing::info_span!("process_request", request_id = %request.id);
let _guard = span.enter();
tracing::info!("Starting request processing");
// 處理請求的邏輯
tracing::info!("Completed request processing");
}
建立測試追蹤套件
為了在測試中捕捉和分析追蹤，考慮建立一個專用的測試追蹤套件：
#[cfg(test)]
mod tests {
use tracing_subscriber::fmt::TestWriter;
use tracing_subscriber::prelude::*;
fn init_test_tracing() -> impl Drop {
let (writer, handle) = TestWriter::new();
let subscriber = tracing_subscriber::fmt()
.with_writer(writer)
.finish();
tracing::subscriber::set_global_default(subscriber)
.expect("Failed to set subscriber");
handle
}
#[tokio::test]
async fn test_with_tracing() {
let handle = init_test_tracing();
// 測試邏輯
let logs = handle.read();
assert!(logs.contains("Expected log message"));
}
}
結論與思考
非同步程式的追蹤和除錯是一個複雜但必要的任務。透過使用Tokio提供的工具，如tracing套件和tokio-console，我們可以更好地理解非同步程式的行為，識別效能瓶頸，並更快地解決問題。
在選擇是否使用非同步時，我們應該考慮應用的需求和複雜性。對於簡單的順序任務，非同步可能不會帶來明顯的效能提升，反而會增加複雜性。但對於I/O密集型或高並發的應用，非同步是一個強大的工具。
測試非同步程式碼時，我們可以使用#[tokio::test]巨集簡化測試編寫。對於大型測試套件，考慮重用執行時以提高效率。
最終，成功的非同步程式設計不僅是關於編寫非阻塞
Rust 非同步追蹤與測試工具
在探討如何建立 REST API 服務前，我們先來瞭解一些有用的工具，這些工具能幫助我們更有效地開發非同步 Rust 程式。
tracing 套件提供了一個簡單的方法來為程式碼加入監測點，並將遙測資料輸出到日誌或 OpenTelemetry 收集器。在開發過程中，我發現 tracing 與 tokio-console 搭配使用特別有效，可以幫助我們除錯非同步程式。
對於測試，Tokio 提供了專門的測試巨集，這些巨集為單元測試和整合測試提供了必要的測試執行環境。啟用 Tokio 的 “test-util” 功能標誌後，tokio_test 套件可提供模擬和斷言工具，這在測試非同步程式碼特別有用。
開發 HTTP REST API 服務
接下來，我們將實際應用前面所學的知識，使用非同步 Rust 建立一個網頁服務。這個章節將著重於最終程式碼，較少討論語法和樣板程式碼我相信透過一個完整的例項，你將獲得最大的收穫。
網路上的許多「教學」內容往往省略了許多實作細節，忽略了許多複雜性，所以我會盡力指出這個例子中可能缺少的部分以及進一步學習的方向。不過，我不會深入討論佈署、負載平衡、狀態管理、叢集管理或高用性等主題，因為它們超出了本文的範圍。
在這篇文章的最後，我們將建立一個使用資料函式庫狀態管理的 Web API 服務，提供幾乎所有網頁服務的關鍵功能：建立、讀取、更新、刪除和列出資料函式庫專案。我們將建立一個「待辦事項」CRUD 應用程式，這是教學中常用的範例。之後，你可以將其作為未來開發的範本或起始專案。
