Rust高效率异步I/O模型

Rust生态系统已经提供快速产品化的异步I/O模型，但是过于低级，需要自己状态机与回调函数。现在零消耗future模型开源项目：https://github.com/alexcrichton/futures-rs发布了，该模型是高层次抽象，能够进行组合，其实它类似于很多语言中的future模型或promise模型，主要加入一些async/await语法糖。

所谓零消耗抽象，也就是说，不会因为提高抽象层次导致过多冗余代码，这个高层次抽象编译后等同于状态机+回调函数，没有过多其他辅助代码，从而保证了高层次代码与低层次代码同样的执行效率。

异步future模型可以实现一些任务：
1.数据库查询
这是在线程池中执行，当查询完成后，future完成了，它的值就是查询结果。

2.RPC调用服务器，当服务器响应后，future完成了，它的值就是服务器响应

3.计时，当计时时间到，future完成，它的值就是计时完成返回函数

4.长时间CPU密集任务，运行在线程池，当任务完成时，future也完成，值就是任务返回值。

5.从socket读取字节，当字节准备好后，future已经完成了，依赖缓冲策略，直接返回字节。

Rust是将future作为一个trait接口：

trait Future {
    type Item;
    // ... lots more elided ...
}

下面是几种不同future实现：

// 根据id查询表一行记录，当完成查询后yield返回该行
fn get_row(id: i32) -> impl Future<Item = Row>;

// 进行RPC 调用，yield返回i32
fn id_rpc(server: &RpcServer) -> impl Future<Item = i32>;

// 向TCP流写入整个字符串，当完成后yielding返回这个流。
fn write_string(socket: TcpStream, data: String) -> impl Future<Item = TcpStream>;

此外还可以使用future完成：Sequential组合；mapping;joining和selecting

使用future可以进行流处理组合：

// 对于输入I/O 对象创建一个请求流
let requests = ParseStream::new(input);

// 对于每个请求，运行服务的`process`函数处理请求产生响应
let responses = requests.and_then(|req|service.process(req));

//创建新的future 将会把每个响应输出到 I/O对象
StreamWriter::new(responses, output)

为了验证零消耗抽象的future模型的高性能，使用该模型编写的简单 minihttp服务器与流行的最快几个服务器框架比较，包括：
1.rapidoid：这是一个java框架，上一轮是最高性能
2.Go语言，使用标准HTTP库包
3.fasthttp是Go的标准HTTP竞争者
4.Node.js

性能从高到低结果是：minihttp(Rust)、rapidoid(Java)、fasthttp(Go)、Go和node.js.

原文：
Zero-cost futures in Rust · Aaron Turon