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详解Rust异步编程

news 来源：原创 2025/5/14 21:40:11

文章目录

- 多线程编程与异步编程对比
- 并发模型对比分析
- 异步编程基础概念及用法

Rust的异步编程通过async/await语法和Future特性提供了一种高效的方式来处理并发任务，尤其在I/O密集型操作中表现出色。async/await异步编程模型性能高，还能支持底层编程，同时又像线程和协程那样无需过多的改变编程模型，但async模型的问题就是内部实现机制过于复杂，对于用户来说，理解和使用没有线程和协程简单。

多线程编程与异步编程对比

Rust的多线程编程和异步编程都是处理并发的常用方式，虽然它们都能够提高程序的并发性能，但它们在实现原理、使用场景、优缺点等方面存在一些重要差异。

1.概念区别
多线程编程
Rust的多线程编程利用操作系统的线程来并行执行任务，每个线程都有自己的执行上下文和栈。Rust通过std::thread模块来创建和管理线程。线程间的共享数据需要通过锁或原子操作来管理，以避免数据竞态。

异步编程
Rust的异步编程基于非阻塞I/O操作，并通过async/await语法实现。异步任务通常是在单线程中通过事件循环和任务调度来实现并发，而不是通过多个操作系统线程。Rust的异步编程主要依赖于Future和Tokio、async-std等库来管理和调度任务。

2.实现机制
多线程编程，每个线程都由操作系统调度，独立执行任务。线程通常会阻塞，直到执行完成，线程间的数据共享需要显式地通过Arc<Mutex>、RwLock或 Atomic等方式来进行同步。

异步函数是基于事件循环和任务调度器的，执行时不会阻塞线程，而是通过协作式多任务调度实现并发。当遇到需要等待的操作(如 I/O、网络请求等)时，异步任务会主动让出控制权，直到操作完成才会继续执行。异步编程依赖于Future和.await来控制任务的调度和执行。

3.使用场景
多线程编程适用于计算密集型任务，如大规模数据处理、图像处理、视频渲染等。当任务需要大量CPU资源并且任务之间的执行是独立的时，使用多线程能够显著提升性能。适合任务需要真实并行执行的场景，比如将任务分配到多个CPU核心上运行。

异步编程适用于I/O密集型任务，如网络请求、文件操作、数据库访问等。当任务的瓶颈在于等待外部资源时，异步编程能够显著提升效率。用于高并发的Web服务器、网络客户端等应用，特别是当大量连接/请求需要同时处理时，异步编程的优势非常明显。

有大量IO任务需要并发运行时，选async模型
有部分IO任务需要并发运行时，选多线程，如果想要降低线程创建和销毁的开销，可以使用线程池
有大量CPU密集任务需要并行运行时，例如并行计算，选多线程模型，且让线程数等于或者稍大于CPU核心数
无所谓时统一选多线程

4.优缺点对比

种类	优点	缺点
多线程编程	1.真正的并行执行，适合CPU密集型任务 2.线程间独立，控制直观，易于理解; 3.无数据竞争和内存问题是安全的	1.创建和销毁线程的成本较高，过多线程可能导致上下文切换的开销。 2.线程间同步需要额外处理，增加了复杂性。 3.线程调度由操作系统管理，不能完全控制线程执行顺序。
异步编程	1.适合I/O密集型任务，能在单线程上处理大量并发任务，避免了线程创建和上下文切换的开销。 2.异步编程通过事件循环调度，不需要操作系统线程支持，因此能在较低的系统资源下运行。 3.通过async/await语法，代码更简洁、易于理解	1.无法有效利用CPU，不适合CPU密集型任务。 2.异步代码可能会引入潜在的生命周期和借用问题。 3.异步编程对调度器和运行时(如 Tokio 或 async-std)有一定依赖，这可能增加外部库的复杂性

5.性能对比
多线程每个线程都是由操作系统调度的，具有独立的栈和上下文，因此能够实现真正的并行。在多核CPU上适合处理计算密集型任务。然而线程创建和销毁的开销相对较大。
异步操作在单线程中，通过任务调度来处理并发，可以避免线程的创建和销毁开销。适合I/O密集型任务，但对CPU密集型任务的性能提升有限，可能需要结合多线程或多进程来解决。

async和多线程的性能对比

操作	async	线程
创建	0.3 微秒	17 微秒
线程切换	0.2 微秒	1.7 微秒

并发模型对比分析

对比分析各种并发模型的优缺点及适用场景。

并发模型	优点	缺点	适用场景
OS 线程	简单直接，原生支持，易于理解，不需要改变编程模型	上下文切换损耗大，线程间同步困难，性能对 I/O 密集型场景不理想	适合 CPU 密集型任务、并行计算
事件驱动	性能高，处理并发时非常高效	回调地狱，非线性控制流导致数据流向和错误传播难以控制，降低可维护性	适合 I/O 密集型任务，尤其是网络服务等
协程	支持大量并发任务，性能高，易于实现并发编程	抽象层次过高，无法触及底层细节，系统编程和自定义异步运行时难用	适合需要大量并发任务的场景，但不涉及底层系统编程
Actor 模型	贴近现实，易于实现并发计算，消息传递模式适合分布式系统设计	流控制、失败重试等复杂场景下不太好用	适合分布式系统、松耦合的并发计算场景
async/await	高效性能，支持底层编程，同时具备线程和协程的特点，无需改变编程模型	实现复杂，理解和使用有一定难度，但已有封装	适合高并发、异步 I/O 的场景，尤其是需要精细控制并发行为时

async是Rust选择的异步编程模型

异步编程基础概念及用法

1.async函数与await
通过将函数标记为async。Rust会将其转换为返回Future类型的函数。Future是Rust中表示异步操作的核心类型，表示一个尚未完成但可能会在将来完成的计算。
await用于挂起当前任务，直到一个Future完成并返回结果。调用await时当前任务会被暂停，直到Future完成并返回结果。await并不会阻塞当前的线程，而是异步的等待Future的完成。

有两种方式可以使用async: async fn用于声明函数，async { … }用于声明语句块，它们会返回一个实现Future特征的值.

//该函数返回一个Future<i32>  
async fn foo() -> i32 {42
}
fn bar() -> impl Future<Output = u8> {// 下面的async语句块返回Future<Output = u8>  async {let x: u8 = foo().await;x + 5}
}async fn bar() {//block_on会阻塞当前线程  //let future = foo();//block_on(future); //与block_on不同.await并不会阻塞当前的线程let result = foo().await;println!("Result: {}", result);
}

2.Future类型
在Rust中异步操作通过Future类型表示，Future本身定义了一个状态机，它跟踪操作的进度。一个Future可以处于以下状态:

Pending: 操作正在进行中，尚未完成。
Ready: 操作已完成，具有结果值。

Future是惰性执行的，意味着它不会在创建时立即运行，而是在调用await或通过poll方法驱动执行时才开始执行

3.async/await的工作机制
async函数在编译时被转换为一个状态机。编译器会为每个await操作生成一个状态转换的过程，这样可以有效地管理执行流程而不阻塞线程，await操作会挂起函数，直到被等待的Future完成。这个过程并不会阻塞当前线程，而是通过poll的方式让任务调度器在适当时机恢复任务。

4.异步执行模型与任务调度
Rust本身并不提供内置的异步运行时，它依赖于外部库(例如Tokio和async-std)来提供任务调度和执行。常见的异步执行模型如下:
单线程模型: 许多异步框架使用一个单线程执行所有异步任务的调度器。在这个模型中，调度器在后台执行多个任务，尽量避免阻塞增加效率。
多线程模型: 某些框架(如Tokio)支持多线程模型，其中多个线程可以同时运行异步任务。

Tokio调用方法

# Cargo.toml
# 配置依赖库  
[dependencies]
tokio = { version = "1", features = ["full"] }

//使用Tokio运行时
use tokio::time::{sleep, Duration};async fn hello_world() {println!("Hello");sleep(Duration::from_secs(1)).await;println!("World");
}#[tokio::main]
async fn main() {hello_world().await;
}

5.异步错误处理
Rust的异步错误处理与同步代码相似，使用Result和Option类型。异步函数通常会返回Result类型。

async fn might_fail() -> Result<(), String> {// Some async operation that might failErr("Something went wrong".to_string())
}#[tokio::main]
async fn main() {match might_fail().await {Ok(_) => println!("Success"),Err(e) => println!("Error: {}", e),}
}

6.并发与并行
Rust的异步模型能够在单线程中并发执行多个异步任务，这意味着即使你只有一个线程，异步任务依然可以并发执行，但它们实际上是通过时间片轮转来实现的。
如果需要并行(例如在多个CPU核心上运行任务)，你可以使用多线程运行时(如Tokio或async-std)。

use tokio::task;async fn task1() {println!("Task 1 started");// simulate async worktokio::time::sleep(tokio::time::Duration::from_secs(1)).await;println!("Task 1 done");
}async fn task2() {println!("Task 2 started");// simulate async worktokio::time::sleep(tokio::time::Duration::from_secs(1)).await;println!("Task 2 done");
}#[tokio::main]
async fn main() {let t1 = task::spawn(task1());let t2 = task::spawn(task2());let _ = tokio::try_join!(t1, t2); // Wait for both tasks to complete
}

7.异步流与通道
Rust还提供了异步流(Stream)和通道(Channel)来处理更复杂的异步场景，例如处理一系列异步数据流或者在不同任务之间传递消息。
异步流(Stream): 表示一系列异步值的集合，可以通过Stream提供的next()方法来异步地获取这些值。
通道(Channel): 异步通道允许不同任务之间传递数据。常用的通道库包括tokio::sync::mpsc和async-std::channel。

Stream类似于Future但是它可以生成多个值，直到它完成。它的行为与标准库中的Iterator很像。Stream trait定义了poll_next 方法，用于返回流中的下一个元素，返回值为Poll<Option>。

Poll::Pending: 表示流还没有数据。
Poll::Ready(Some(item)): 表示流有数据。
Poll::Ready(None): 表示流已完成，没有更多数据。

async fn send_recv() {const BUFFER_SIZE: usize = 10;let (mut tx, mut rx) = mpsc::channel::<i32>(BUFFER_SIZE);tx.send(1).await.unwrap();tx.send(2).await.unwrap();drop(tx);assert_eq!(Some(1), rx.next().await);assert_eq!(Some(2), rx.next().await);assert_eq!(None, rx.next().await);
}

8.性能分析
Rust的异步编程具有高效性，特别是在处理I/O密集型任务时。由于Rust的所有权系统和无垃圾回收机制，异步任务的内存管理得到了很好的保证，这使得Rust异步代码非常高效。

无堆分配的异步任务: Rust提供了Pin和Box等类型来确保异步任务的内存位置不会发生变化，避免了运行时的额外开销。
零成本抽象: Rust的异步编程模型通过编译时优化，提供了与同步代码几乎相同的性能，而不会引入额外的运行时开销。

9.同时运行多个Future

//两个future 一个先运行 另一个后运行  
async fn enjoy_book_and_music() -> (Book, Music) {let book = enjoy_book().await;let music = enjoy_music().await;(book, music)
}//发运行两个 Future
//如果希望同时运行一个数组里的多个异步任务，可以使用 futures::future::join_all 方法  
use futures::join;
async fn enjoy_book_and_music() -> (Book, Music) {let book_fut = enjoy_book();let music_fut = enjoy_music();join!(book_fut, music_fut)
}//希望在某一个Future报错后就立即停止所有Future的执行，可以使用 try_join!  
//有一点需要注意传给try_join!的所有Future都必须拥有相同的错误类型。
//如果错误类型不同，可以考虑使用来自 futures::future::TryFutureExt 模块的 map_err 和 err_info 方法将错误进行转换  
use futures::try_join;
async fn get_book() -> Result<Book, String> { /* ... */ Ok(Book) }
async fn get_music() -> Result<Music, String> { /* ... */ Ok(Music) }async fn get_book_and_music() -> Result<(Book, Music), String> {let book_fut = get_book();let music_fut = get_music();try_join!(book_fut, music_fut)
}

10.async函数的生命周期问题
当异步函数接受引用类型的参数时Future的生命周期必须至少与参数的生命周期相同。否则编译器会报错。
解决方法：通过将引用传入async语句块内，使其生命周期延续到Future返回时，避免生命周期不匹配的问题。

async move会捕获外部变量并将其所有权转移到异步任务中。这解决了借用生命周期的问题，避免了变量在任务完成前被释放。
使用async move时，所有的捕获变量的所有权会被转移，且该变量不再受到生命周期的限制，无法与其他代码共享。

// 多个不同的async语句块可以访问同一个本地变量 只要它们在该变量的作用域内执行
async fn blocks() {let my_string = "foo".to_string();let future_one = async {// ...println!("{my_string}");};let future_two = async {// ...println!("{my_string}");};// 运行两个 Future 直到完成let ((), ()) = futures::join!(future_one, future_two);
}//由于async move会捕获环境中的变量，因此只有一个async move语句块可以访问该变量
//有非常明显的好处: 变量可以转移到返回的 Future 中，不再受借用生命周期的限制
fn move_block() -> impl Future<Output = ()> {let my_string = "foo".to_string();async move {// ...println!("{my_string}");}
}

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多线程编程与异步编程对比

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异步编程基础概念及用法

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