深入理解async-book中的Future执行器实现
2025-06-20 20:19:36作者:齐冠琰
前言
在异步编程中,Future是Rust异步生态的核心抽象。然而,Future本身是惰性的,需要被主动驱动才能执行。本文将深入探讨如何构建一个高效的Future执行器(Executor),这是理解Rust异步运行时机制的关键。
Future执行器基础概念
为什么需要执行器
Rust的Future具有惰性求值特性,这意味着:
- 创建Future并不会立即执行
- Future需要被主动轮询(poll)才能推进状态
- 顶层Future需要执行器来驱动
执行器核心职责
一个基本的执行器需要完成以下工作:
- 管理一组待执行的Future任务
- 在适当时候调用poll方法推进Future执行
- 处理wake通知,调度就绪的任务
构建简易执行器
项目结构与依赖
首先需要添加futures crate依赖,它提供了构建Waker所需的工具:
[dependencies]
futures = "0.3"
核心数据结构
执行器主要由两部分组成:
- Executor:负责从任务通道接收并执行任务
- Spawner:提供生成新任务的接口
struct Executor {
ready_queue: Receiver<Arc<Task>>,
}
struct Spawner {
task_sender: SyncSender<Arc<Task>>,
}
struct Task {
future: Mutex<Option<BoxFuture<'static, ()>>>,
task_sender: SyncSender<Arc<Task>>,
}
任务调度原理
- 每个Task包含一个待执行的Future和一个发送器
- 当Future需要被唤醒时,通过发送器将自己重新加入队列
- 执行器不断从队列取出任务并执行
Waker的实现关键
Waker是连接Future和Executor的桥梁:
impl ArcWake for Task {
fn wake_by_ref(arc_self: &Arc<Self>) {
arc_self.task_sender.send(arc_self.clone()).expect("任务队列已满");
}
}
当Future内部调用wake()时,会触发将任务重新加入队列的操作。
执行器工作流程
任务生成
通过Spawner创建新任务:
fn spawn(&self, future: impl Future<Output = ()> + 'static + Send) {
let future = future.boxed();
let task = Arc::new(Task {
future: Mutex::new(Some(future)),
task_sender: self.task_sender.clone(),
});
self.task_sender.send(task).expect("任务队列已满");
}
执行主循环
Executor的核心运行逻辑:
fn run(&self) {
while let Ok(task) = self.ready_queue.recv() {
let mut future_slot = task.future.lock().unwrap();
if let Some(mut future) = future_slot.take() {
let waker = waker_ref(&task);
let context = &mut Context::from_waker(&waker);
if future.as_mut().poll(context).is_pending() {
*future_slot = Some(future);
}
}
}
}
实际应用示例
我们可以使用这个执行器来运行自定义Future:
fn main() {
let (executor, spawner) = new_executor();
// 生成一个定时器Future
spawner.spawn(async {
println!("开始定时器!");
TimerFuture::new(Duration::new(2, 0)).await;
println!("定时器结束!");
});
// 生成一个简单任务
spawner.spawn(async {
println!("你好来自Future!");
task::yield_now().await;
println!("任务完成!");
});
executor.run();
}
执行器设计要点
- 任务调度:使用通道实现简单的任务队列
- 唤醒机制:通过ArcWake实现高效的任务唤醒
- 线程安全:确保Send和Sync约束满足多线程要求
- 资源管理:合理使用Arc进行引用计数
进阶思考
这个基础执行器可以进一步扩展:
- 添加多线程支持
- 实现工作窃取调度
- 增加任务优先级
- 集成IO事件驱动
总结
通过实现一个简易的Future执行器,我们深入理解了Rust异步运行时的核心机制。执行器负责调度和驱动Future执行,而Waker机制则实现了高效的唤醒通知。这种设计使得Rust能够构建高性能的异步运行时系统。
理解这些底层机制对于编写高效的异步代码和调试复杂的异步问题都有很大帮助。希望本文能够帮助你更好地掌握Rust异步编程的核心概念。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
20
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.7 K
暂无简介
Dart
633
143
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
650
271
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
627
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
Ascend Extension for PyTorch
Python
194
212