第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 本科就读加州大学圣地亚哥分校，毕业时长两年半， Rustacean 在 华为 目前正在使用 Rust 开发并行调度框架等模块。 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 Applications of Rust Runtime in Mobile Overview of asynchronous Rust #1 Rust 异步简介 Ylong async runtime #3 Ylong Runtime 并发框架 目录 Table of Contents #2 社区并发框架介绍以及与移动端的不适配性 Introduction environment Rust 异步机制 Asynchronous Rust 异步并发框架是许多大型应用、系统具备的底层能力。 区别于多线程编程模型，它带来以下优势：  任务调度颗粒度更小，充分利用线程资源  更可控的线程数  单个任务资源占用：几十 KB -> 几百 Byte  任务切换时间 : 10 微秒 -> 100 纳秒 Rust 语言并没有提供异步并发框架， 只提供异步所需的基本特性：

发生了错误。 • 原来 std::thread 的实现背后是基于 pthread 的。 • 解决： CMakeLists.txt 里链接 Threads::Threads 即可： 有了多线程：异步处理请求 • 有了多线程的话，文件下载和用户交互分 别在两个线程，同时独立运行。从而下载 过程中也可以响应用户请求，提升了体验 。 • 可是发现一个问题：我输入完 pyb 以后， 他的确及时地和我交互了。但是用户交互 std::jthread 类，和 std::thread 不同在于：他的解构函数里会 自动调用 join() 函数，从而保证 pool 解 构时会自动等待全部线程执行完毕。 小彭老师快乐吐槽时间 • 多线程、异步、无阻塞、并发，能提升程序响应速度，对现实世界中的软件工程至关重要 。 • 反面教材： blender 在运行物理解算的时候，界面会卡住，算完一帧后窗口才能刷新一遍 ，导致解算过程中基本别想做事，这一定程度上归功于 节点间的连接，为下一次解算做准备，同时当前已经启动的物理解算还能在后台继续正常 运行。虽然 zeno 也用了 opengl ，但他用多进程成功在 opengl 的百般拖后腿下实现了 并发。 第 2 章：异步 异步好帮手： std::async • std::async 接受一个带返回值的 lambda ，自身返回一个 std::future 对象 。 • lambda 的函数体将在另一个线程里执行

用 Why Rust ? • 安全性 • 高性能 • 跨平台兼容 • 强大的类型系统和抽象表达能力 • 优秀的 Rust 生态和开发工具链 • C FFI 互操作能力 • async/await 异步编程 Rust - Crates Used in taosX • Async runtime: https://crates.io/crates/tokio • Job Scheduler: https://crates tokio::select with stream::iter • Case 1: cancel with blocking code Tokio - Notes • 使用非阻塞或并发 / 异步数据结构 • 使用异步锁和异步 Channel 。 • 使用 spawn_blocking 提交耗时任务 • C FFI 调用时，要关注上下文的线程安全性。 • 多个运行时之间使用 Channel 通信，降低锁使用范围。

海致图神经网络平台特点 Rust 语言特性助力构建高性能图数据库 01 利用 Rust Stream 进行数据流式 处理 02 03 协程和严格的内存安全性，编译 时捕获数据竞争和并发问题 异步物理算子实现，异步 IO 数 据获取 01 可静态分发的 Trait 在不带来性 能损失的同时也提高代码组织性 02 03 强大的跨平台能力，在不同架构 下可以准确的控制代码行为 编译期间对生命周期检查确保内 编译期间对生命周期检查确保内 存安全，无 GC 和运行时损耗 01 完善的测试类型支持，包括单元 测试、集成测试、基准测试等 02 03 和文档系统以及 CI/CD 工具的良 好集成 完整的断言系统 异步协程 零成本抽象 强大的测试框架 REPL 命令行客户端 WebUI 面向分析师，提供图模型定义、数据管理、图查询分析、服务状态监控、用户管理能力 免代码，可视化定义实体、 边，设计图模型。

如何从核函数里返回数据？ • 我们试着把 kernel 的返回类型声明为 int ，试 图从 GPU 返回数据到 CPU 。 • 但发现这样做会在编译期出错，为什么？ • 刚刚说了 kernel 的调用是异步的，返回的时候 ，并不会实际让 GPU 把核函数执行完毕，必须 cudaDeviceSynchronize() 等待他执行完毕（和 线程的 join 很像）。所以，不可能从 kernel 里 测试一下时间 • 使用第六节课中的 ticktock.h 测试一下 CPU 和 GPU 的用时。 • 注意，这里一定要把 TOCK 放到同步之 后。原因之前说过，因为对 GPU 核函数 的调用是异步的，只有 cudaDeviceSynchronize() 以后才真正完 成执行，才能算出真的时间。 • 查看结果，发现 GPU 比 CPU 快了很多 ，这是当然的。 调整参数 • 适当调整板块数量 和第七课提到的循环合并法局部迭代一样的方式 。 • 不过这里改用了 GPU 的板块共享内存，线程之 间自动并行，没有像 CPU 那样用循环。 下一课主题？ GPU vs CPU • cudaStream 异步编程（流水线式并行） • Nsight profiler 性能分析（和 Vtune 类似） • texture 与 constant 内存（为啥要他们？） • 动态内存分配（ GPU 上调用 malloc/free

Cancellation Rust 生产实践 生产实践 – Tokio 为什么使用 Tokio ？ 1. 业界使用最广泛，测试齐全。 2. Tokio 支持 async/await ，提供了高效的异步锁、异步队列等。 3. Tokio 社区支持好。 生产实践 – Tokio Rust future preemption https://docs.rs/tokio/latest/tok

• 运用多线程的方式和动机，一般分为两种。 • 并发：单核处理器，操作系统通过时间片调 度算法，轮换着执行着不同的线程，看起来 就好像是同时运行一样，其实每一时刻只有 一个线程在运行。目的：异步地处理多个不 同的任务，避免同步造成的阻塞。 • 并行：多核处理器，每个处理器执行一个线 程，真正的同时运行。目的：将一个任务分 派到多个核上，从而更快完成任务。 举个例子 • 并发：某互联网公司购置了一台单核处理 最后只需将 4 个小块拼接起来即可得到完整 的 cornell box 图像。总共只花了 1 分钟。 图形学爱好者：我看中的是多核，目的是加速比，如果是单核，那多线程对我无用！ 某互联网公司：我看中的是异步，目的是无阻塞，即使是单核，多线程对我也有用。 因特尔开源的并行编程库： TBB https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-1-4842-4398-5_2

Rust 技术论坛 公号：觉学社、 Rust 编程指北 # 书籍 《编程之道》、《 Rust 权威指南》、《 Rust 实战》、《深入浅出 Rust 》、 《 Rust 死灵书》、《 Rust 异步编程》、 《数据结构与算法（ Rust 语言描述）》 # 在线教程 Rust Course 、 PingCap Talent Plan 、 Rust LeetCode 、令狐壹冲 (B 站 )

可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 Async Rust 的优势 • 异步编程的共同优势 • async/await 关键字 • 用户态调度 • Async Rust 的独特优势 • Ownership 与 Lifetime • 无栈协程 Async Rust 回顾