Häufige Async-Fallstricke in Rust Concurrency

Asynchrone Programmierung bringt gewisse Komplexitäten mit sich, und es ist leicht, Fehler zu machen, wenn man Async in Rust verwendet. Dieser Artikel behandelt häufige Fallstricke in asynchronen Rust-Runtimes.

Unerwartetes synchrones Blockieren

Das versehentliche Ausführen von synchronen Blockierungsoperationen in asynchronem Code ist ein großes Problem. Es untergräbt die Vorteile der asynchronen Programmierung und verursacht Performance-Engpässe. Hier sind einige häufige Szenarien:

1. Verwendung blockierender I/O-Operationen in einer Async-Funktion: Zum Beispiel das direkte Aufrufen von standardmäßigen Blockierungsfunktionen wie std::fs::File::open oder std::net::TcpStream::connect innerhalb einer async fn.
2. Ausführen von CPU-intensiven Aufgaben innerhalb von Async-Closures: Das Ausführen aufwendiger Berechnungen in einer Async-Closure kann den aktuellen Thread blockieren und die Ausführung anderer Async-Aufgaben beeinträchtigen.
3. Verwendung blockierender Bibliotheken oder Funktionen in Async-Code: Einige Bibliotheken bieten möglicherweise keine Async-Schnittstellen und können nur synchron aufgerufen werden. Die Verwendung dieser in Async-Code kann zu Blockierungen führen.

Werfen Sie einen Blick auf den folgenden Code, um den Unterschied zwischen der Verwendung von std::thread::sleep und tokio::time::sleep zu vergleichen:

use tokio::task;
use tokio::time::Duration;

async fn handle_request() {
    println!("Start processing request");
    // tokio::time::sleep(Duration::from_secs(1)).await; // Korrekt: Verwende tokio::time::sleep
    std::thread::sleep(Duration::from_secs(1)); // Inkorrekt: Verwende std::thread::sleep
    println!("Request processing completed");
}

#[tokio::main(flavor = "current_thread")] // Verwende das tokio::main-Makro im Single-Thread-Modus
async fn main() {
    let start = std::time::Instant::now();

    // Starte mehrere nebenläufige Tasks
    let handles = (0..10).map(|_| {
        task::spawn(handle_request())
    }).collect::<Vec<_>>();

    // Warte optional, bis alle Tasks abgeschlossen sind
    for handle in handles {
        handle.await.unwrap();
    }

    println!("Alle Anfragen abgeschlossen, verstrichene Zeit: {:?}", start.elapsed());
}

Wie man die Falle des synchronen Blockierens vermeidet?

1. Verwenden Sie asynchrone Bibliotheken und Funktionen: Bevorzugen Sie Bibliotheken, die Async-Schnittstellen anbieten, wie z. B. asynchrone I/O, Timer und Networking, die von Runtimes wie tokio oder async-std bereitgestellt werden.
2. Lagern Sie CPU-intensive Aufgaben in einen dedizierten Thread-Pool aus: Wenn im Async-Code eine aufwendige Berechnung erforderlich ist, verwenden Sie tokio::task::spawn_blocking oder async-std::task::spawn_blocking, um diese Aufgaben in einen separaten Thread-Pool zu verschieben und so das Blockieren des Hauptthreads zu vermeiden.
3. Überprüfen Sie die Abhängigkeiten sorgfältig: Wenn Sie Bibliotheken von Drittanbietern verwenden, überprüfen Sie, ob diese Async-Schnittstellen bereitstellen, um das Einführen blockierender Operationen zu vermeiden.
4. Verwenden Sie Tools zur Analyse: Tools zur Performance-Analyse können helfen, blockierende Operationen im Async-Code zu erkennen. Zum Beispiel bietet tokio ein Tool namens console.

.await vergessen

Eine asynchrone Funktion gibt eine Future zurück, und Sie müssen .await verwenden, um sie tatsächlich auszuführen und das Ergebnis abzurufen. Wenn Sie vergessen, .await zu verwenden, wird die Future überhaupt nicht ausgeführt.

Betrachten Sie den folgenden Code:

async fn my_async_function() -> i32 { 42 }

#[tokio::main]
async fn main() {
    // Inkorrekt: `.await` vergessen, die Funktion wird nicht ausgeführt
    my_async_function();

    // Korrekt
    let result = my_async_function().await;
    println!("Das Ergebnis der korrekten Async-Operation ist: {}", result);
}

Übermäßiges Verwenden von spawn

Das exzessive Spawnen von Lightweight-Tasks führt zu Overhead durch Task-Scheduling und Context-Switching, was die Performance tatsächlich reduzieren kann.

Im folgenden Beispiel multiplizieren wir jede Zahl mit 2, speichern das Ergebnis in einem Vec und geben schließlich die Anzahl der Elemente im Vec aus. Sowohl inkorrekte als auch korrekte Ansätze werden demonstriert:

use async_std::task;

async fn process_item(item: i32) -> i32 {
    // Eine sehr einfache Operation
    item * 2
}

async fn bad_use_of_spawn() {
    let mut results = Vec::new();
    for i in 0..10000 {
        // Inkorrekt: Spawnen eines Tasks für jede einfache Operation
        let handle = task::spawn(process_item(i));
        results.push(handle.await);
    }
    println!("{:?}", results.len());
}

async fn good_use_of_spawn() {
    let mut results = Vec::new();
    for i in 0..10000 {
        results.push(process_item(i).await);
    }
    println!("{:?}", results.len());
}

fn main() {
    task::block_on(async {
        bad_use_of_spawn().await;
        good_use_of_spawn().await;
    });
}

Im obigen inkorrekten Beispiel wird für jede einfache Multiplikation ein neuer Task gespawnt, was zu massivem Overhead durch Task-Scheduling führt. Der korrekte Ansatz erwartet direkt die asynchrone Funktion, wodurch zusätzlicher Overhead vermieden wird.

Wir sollten spawn nur verwenden, wenn echte Nebenläufigkeit erforderlich ist. Für CPU-intensive oder lang laufende I/O-gebundene Aufgaben ist spawn geeignet. Für sehr Lightweight-Tasks ist die direkte Verwendung von .await in der Regel effizienter. Sie können auch mehrere Tasks effektiver mit tokio::task::JoinSet verwalten.

Fazit

Async Rust ist mächtig, aber leicht zu missbrauchen. Vermeiden Sie blockierende Aufrufe, vergessen Sie nicht .await und Spawnen Sie nur, wenn es nötig ist. Schreiben Sie mit Sorgfalt, und Ihr Async-Code bleibt schnell und zuverlässig.

Wir sind Leapcell, Ihre erste Wahl für das Hosten von Rust-Projekten.

Leapcell ist die Next-Gen Serverless Platform für Webhosting, Async Tasks und Redis:

Multi-Language Support

• Entwickeln Sie mit Node.js, Python, Go oder Rust.

Unbegrenzte Projekte kostenlos bereitstellen

• Zahlen Sie nur für die Nutzung - keine Anfragen, keine Gebühren.

Unschlagbare Kosteneffizienz

• Pay-as-you-go ohne Leerlaufgebühren.
• Beispiel: 25 US-Dollar unterstützen 6,94 Millionen Anfragen bei einer durchschnittlichen Antwortzeit von 60 ms.

Optimierte Developer Experience

• Intuitive Benutzeroberfläche für mühelose Einrichtung.
• Vollautomatische CI/CD-Pipelines und GitOps-Integration.
• Echtzeit-Metriken und -Protokollierung für verwertbare Erkenntnisse.

Mühelose Skalierbarkeit und hohe Performance

• Auto-Skalierung zur einfachen Bewältigung hoher Parallelität.
• Kein operativer Overhead - konzentrieren Sie sich einfach auf das Bauen.

Erfahren Sie mehr in der Dokumentation!

Folgen Sie uns auf X: @LeapcellHQ