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从 generator 的角度看 Rust 异步代码

文|Ruihang Xia 目前参与边缘时序数据存储引擎项目 本文 6992 字 阅读 18 分钟 前 言 作为 2018 edition 一个比较重要的特性 Rust 的异步编程现在已经得到了广泛的使用。使用的时候难免会好奇它是如何运作的,这篇文章尝试从 generator 以及变量捕获的方面进行探索,而后介绍了在嵌入式时序存储引擎 ceresdb-helix 的研发过程中遇到的一个场景。 囿于作者水平内容难免存在一些错漏之处,还烦请留言告知。 PART. 1 async/.await, coroutine and generator async/.await 语法在 1.39 版本[1]进入 stable channel,它能够很方便地编写异步代码: 、、、java async fn asynchronous() { // snipped } async fn foo() { let x: usize = 233; asynchronous().await; println!("{}", x); 、、、 在上面的示例中,局部变量 x 能够直接在一次异步过程(fn asynchoro...

服务网格数据面性能深度调优

导读:服务网格作为云原生的重要技术,提升了微服务的流控、熔断、升级等服务治理能力,但同时sidecar的引入也导致了时延的增加。网易数帆通过对时延引入的具体分析,尝试利用eBPF和用户态协议栈技术,来对时延进行优化,并最大限度的考虑兼容性,做到对容器网络、sidecar应用的无侵入加速。 时延分析 服务网格中sidecar的引入在整个网络路径上增加了两个网络处理单元,从而不可避免的会引入时延。针对sidecar本身逻辑的优化来优化时延是社区的一个方向,比如envoy社区针对mixer的优化。另外一个方向是针对链路底层做优化。 如果打开整个链路来看,sidecar会多引入Service到sidecar的链路以及sidecar到sidecar的链路,客户端和服务端总共多经过了四次内核态协议栈。我们通过了火焰图分析了sidecar应用envoy的CPU占用,发现内核态协议栈的CPU占比近50%,所以针对内核态协议栈的优化效果理论上应该非常可观。 另外也可以针对容器网络做优化,比如使用SRIOV容器网络方案,不过会涉及对已有的容器网络方案的改造,有侵入性。 eBPF Sockops优化Serv...

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