在uniffi-rs中使用Tokio运行时调用异步函数的注意事项
2025-06-25 09:02:33作者:姚月梅Lane
在使用uniffi-rs将Rust代码暴露给Swift等外部语言时,处理异步函数需要特别注意运行时环境的选择。uniffi-rs目前对异步函数的支持有一些限制,特别是在使用特定异步运行时(如Tokio)时。
问题背景
当开发者尝试在uniffi-rs中暴露一个使用Tokio运行时的异步函数时,可能会遇到"there is no reactor running"的错误。这是因为uniffi-rs默认不提供Tokio运行时环境,而像reqwest这样的库通常需要Tokio来执行异步操作。
解决方案
1. 使用兼容层包装
对于必须使用Tokio运行时的异步函数,可以使用async_compat库提供的Compat包装器。这个包装器能够将Tokio特定的异步代码转换为更通用的Future形式,使其能够在uniffi-rs提供的默认异步环境中运行。
use async_compat::Compat;
async fn content_home() -> Result<u64, ErrorResponseV2> {
Compat::new(async {
match carousel().await {
Ok(_) => Ok(200),
Err(_) => Err(ErrorResponseV2::Unknown {
error_code: 400,
message: "Error".to_string()
}),
}
}).await
}
2. 避免依赖特定运行时
另一种方法是重构代码,使其不依赖于特定的异步运行时。这意味着避免直接使用Tokio特定的API,而是使用标准Future trait提供的功能。这样代码就能在uniffi-rs提供的任何异步环境中运行。
3. 使用过程宏替代UDL
如果项目允许,可以考虑使用uniffi-rs的过程宏而不是UDL文件来定义接口。过程宏提供了更多配置选项,包括指定异步运行时的能力。
最佳实践建议
- 在设计跨语言接口时,尽量减少对特定异步运行时的依赖
- 如果必须使用Tokio等特定运行时,确保正确使用兼容层
- 考虑将异步逻辑封装在Rust侧,对外暴露更简单的接口
- 测试时注意在不同调用环境下的行为一致性
uniffi-rs的异步支持仍在发展中,开发者需要根据项目需求选择最适合的方案。理解底层异步运行时的机制有助于更好地设计跨语言接口。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218