Rust futures-rs 项目中的异步 WaitGroup 实现探讨
2025-06-06 07:05:58作者:郁楠烈Hubert
在并发编程中,WaitGroup 是一种常见的同步原语,用于协调多个并发任务的完成。传统的 WaitGroup 实现(如 crossbeam 提供的版本)是针对同步上下文设计的,而在异步编程场景下,我们需要一个专门的异步 WaitGroup 实现。
异步 WaitGroup 的设计动机
异步 WaitGroup 的核心需求是在异步环境中实现类似 fork-join 模式的同步机制。典型使用场景包括:
- 服务器启动时等待所有组件初始化完成
- 并行任务执行后等待所有任务完成
- 分布式系统中等待多个节点响应
与同步版本不同,异步 WaitGroup 需要与异步运行时集成,能够被 await,并且高效地唤醒所有等待的任务。
实现方案分析
一个基本的异步 WaitGroup 实现可以基于 Arc 和 AtomicWaker 构建:
#[derive(Clone)]
pub struct WaitGroup {
inner: Arc<Inner>,
}
struct Inner {
waker: AtomicWaker,
}
这种实现的核心思想是:
- 每个 WaitGroup 持有一个 Arc 引用计数
- 克隆 WaitGroup 会增加引用计数
- 当所有克隆被 drop 后,引用计数归零,触发唤醒
关键实现细节
唤醒机制
最初的实现只唤醒最后一个注册的 Waker,这在多等待者场景下会有问题。正确的做法是:
- 使用多个 AtomicWaker 或类似结构存储所有等待者
- 在内部状态变化时唤醒所有注册的等待者
引用计数管理
WaitGroup 使用 Arc 的引用计数来跟踪活跃工作者的数量。通过 Arc::strong_count() 可以查询当前活跃工作者数量,这在调试和监控中很有用。
异步集成
通过实现 IntoFuture 和 Future trait,WaitGroup 可以直接被 await:
impl IntoFuture for WaitGroup {
type Output = ();
type IntoFuture = WaitGroupFuture;
// ...
}
impl Future for WaitGroupFuture {
type Output = ();
// ...
}
使用示例
典型的使用模式如下:
let wg = WaitGroup::new();
// 启动多个异步任务
for _ in 0..10 {
let wg = wg.clone();
runtime.spawn(async move {
// 执行任务...
drop(wg); // 任务完成
});
}
// 等待所有任务完成
wg.await;
实现考量
- 无标准库支持:当前实现不依赖标准库,可以在 no_std 环境中使用
- 线程安全:Arc 保证了跨线程的安全性
- 高效唤醒:精心设计的唤醒机制避免不必要的上下文切换
生态系统定位
目前,异步 WaitGroup 更适合作为一个独立库存在,而非直接进入标准库或 futures-rs,原因包括:
- 使用场景相对特定
- 实现细节可能随异步运行时发展而变化
- 社区尚未形成统一的最佳实践
开发者可以根据具体需求选择现有实现或自行构建,但需要注意正确处理多等待者场景下的唤醒逻辑。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
293
2.62 K
暂无简介
Dart
584
127
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++
606
185
deepin linux kernel
C
24
7
🎉 (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
1.05 K
610
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
358
2.28 K
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
758
72
Ascend Extension for PyTorch
Python
123
149
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
409
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
130
422