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# 底层探秘: Future执行与任务调度
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在上个章节,我们知道了 `Future` 是异步函数返回的值,它需要执行器( `executor` )才能进行运行,而本章节,我们一起来看看它背后的奥秘。
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如果大家只对如何使用感兴趣,对 `Future` 背后是如何运行的不感兴趣,可以直接跳到下个章节,但是如果你希望能深入理解 Rust 的 `async/.await` 代码是如何工作、理解运行时和性能,甚至未来想要构建自己的 `async` 运行时或相关工具,那么本章节终究不会辜负于你。
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## Future 特征
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`Future` 特征是 Rust 异步编程的核心,毕竟异步函数是异步编程的核心,而 `Future` 恰恰是异步函数的返回值和被执行的关键。
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首先,来给出 `Future` 的定义:它是一个能产出值的异步计算(虽然该值可能为空,例如 `()` )。光看这个定义,可能会觉得很空洞,我们来看看一个简化版的 `Future` 特征:
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```rust
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trait SimpleFuture {
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type Output;
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fn poll(&mut self, wake: fn()) -> Poll<Self::Output>;
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}
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enum Poll<T> {
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Ready(T),
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Pending,
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}
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```
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在上一章中,我们提到过 `Future` 需要被执行器`poll`(轮询)后才能运行,诺,这里 `poll` 就来了,通过调用该方法,可以推进 `Future` 的进一步执行,直到被切走为止( 这里不好理解,但是你只需要知道 `Future` 并不能保证被在一次 `poll` 中就被执行完,后面会详解介绍)。
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若在当前 `poll` 中, `Future` 可以被完成,则会返回 `Poll::Ready(result)` ,反之则返回 `Poll::Pending`, 并且安排一个 `wake` 函数:当未来 `Future` 准备好进一步执行时, 该函数会被调用,然后管理该 `Future` 的执行器(例如上一章节中的`block_on`函数)会再次调用 `poll` 方法,此时 `Future` 就可以继续执行了。
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如果没有 `wake `方法,那执行器无法知道某个`Future`是否可以继续被执行,除非执行器定期的轮询每一个 `Future` ,确认它是否能被执行,但这种作法效率较低。而有了 `wake`,`Future` 就可以主动通知执行器,然后执行器就可以精确的执行该 `Future`。 这种“事件通知 -> 执行”的方式要远比定期对所有 `Future` 进行一次全遍历来的高效。
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也许大家还是迷迷糊糊的,没事,我们用一个例子来说明下。考虑一个需要从 `socket` 读取数据的场景:如果有数据,可以直接读取数据并返回 `Poll::Ready(data)`, 但如果没有数据,`Future` 会被阻塞且不会再继续执行,此时它会注册一个 `wake` 函数,当 `socket` 数据准备好时,该函数将被调用以通知执行器:我们的 `Future` 已经准备好了,可以继续执行。
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下面的 `SocketRead` 结构体就是一个 `Future`:
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```rust
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pub struct SocketRead<'a> {
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socket: &'a Socket,
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}
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impl SimpleFuture for SocketRead<'_> {
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type Output = Vec<u8>;
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fn poll(&mut self, wake: fn()) -> Poll<Self::Output> {
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if self.socket.has_data_to_read() {
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// socket有数据,写入buffer中并返回
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Poll::Ready(self.socket.read_buf())
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} else {
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// socket中还没数据
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//
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// 注册一个`wake`函数,当数据可用时,该函数会被调用,
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// 然后当前Future的执行器会再次调用`poll`方法,此时就可以读取到数据
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self.socket.set_readable_callback(wake);
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Poll::Pending
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}
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}
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}
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```
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这种 `Future` 模型允许将多个异步操作组合在一起,同时还无需任何内存分配。不仅仅如此,如果你需要同时运行多个 `Future`或链式调用多个 `Future` ,也可以通过无内存分配的状态机实现,例如:
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```rust
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trait SimpleFuture {
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type Output;
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fn poll(&mut self, wake: fn()) -> Poll<Self::Output>;
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}
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enum Poll<T> {
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Ready(T),
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Pending,
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}
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/// 一个SimpleFuture,它会并发地运行两个Future直到它们完成
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///
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/// 之所以可以并发,是因为两个Future的轮询可以交替进行,一个阻塞,另一个就可以立刻执行,反之亦然
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pub struct Join<FutureA, FutureB> {
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// 结构体的每个字段都包含一个Future,可以运行直到完成.
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// 如果Future完成后,字段会被设置为 `None`. 这样Future完成后,就不会再被轮询
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a: Option<FutureA>,
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b: Option<FutureB>,
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}
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impl<FutureA, FutureB> SimpleFuture for Join<FutureA, FutureB>
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where
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FutureA: SimpleFuture<Output = ()>,
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FutureB: SimpleFuture<Output = ()>,
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{
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type Output = ();
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fn poll(&mut self, wake: fn()) -> Poll<Self::Output> {
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// 尝试去完成一个 Future `a`
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if let Some(a) = &mut self.a {
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if let Poll::Ready(()) = a.poll(wake) {
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self.a.take();
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}
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}
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// 尝试去完成一个 Future `b`
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if let Some(b) = &mut self.b {
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if let Poll::Ready(()) = b.poll(wake) {
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self.b.take();
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}
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}
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if self.a.is_none() && self.b.is_none() {
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// 两个 Future都已完成 - 我们可以成功地返回了
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Poll::Ready(())
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} else {
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// 至少还有一个 Future 没有完成任务,因此返回 `Poll::Pending`.
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// 当该 Future 再次准备好时,通过调用`wake()`函数来继续执行
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Poll::Pending
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}
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}
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}
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```
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上面代码展示了如何同时运行多个 `Future`, 且在此过程中没有任何内存分配,让并发编程更加高效。 类似的,多个`Future`也可以一个接一个的连续运行:
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```rust
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/// 一个SimpleFuture, 它使用顺序的方式,一个接一个地运行两个Future
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//
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// 注意: 由于本例子用于演示,因此功能简单,`AndThenFut` 会假设两个 Future 在创建时就可用了.
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// 而真实的`Andthen`允许根据第一个`Future`的输出来创建第二个`Future`,因此复杂的多。
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pub struct AndThenFut<FutureA, FutureB> {
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first: Option<FutureA>,
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second: FutureB,
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}
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impl<FutureA, FutureB> SimpleFuture for AndThenFut<FutureA, FutureB>
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where
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|
FutureA: SimpleFuture<Output = ()>,
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FutureB: SimpleFuture<Output = ()>,
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{
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type Output = ();
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fn poll(&mut self, wake: fn()) -> Poll<Self::Output> {
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if let Some(first) = &mut self.first {
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match first.poll(wake) {
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// 我们已经完成了第一个 Future, 可以将它移除, 然后准备开始运行第二个
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Poll::Ready(()) => self.first.take(),
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// 第一个 Future 还不能完成
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Poll::Pending => return Poll::Pending,
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};
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}
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// 运行到这里,说明第一个Future已经完成,尝试去完成第二个
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self.second.poll(wake)
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}
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}
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```
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这些例子展示了在不需要内存对象分配以及深层嵌套回调的情况下,该如何使用`Future`特征去表达异步控制流。 在了解了基础的控制流后,我们再来看看真实的`Future`特征有何不同之处。
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```rust
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trait Future {
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type Output;
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fn poll(
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// 首先值得注意的地方是,`self`的类型从`&mut self`变成了`Pin<&mut Self>`:
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self: Pin<&mut Self>,
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// 其次将`wake: fn()` 修改为 `cx: &mut Context<'_>`:
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cx: &mut Context<'_>,
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) -> Poll<Self::Output>;
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}
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```
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首先这里多了一个`Pin`,关于它我们会在后面章节详细介绍,现在你只需要知道使用它可以创建一个无法被移动的`Future`,因为无法被移动,因此它将具有固定的内存地址,意味着我们可以存储它的指针(如果内存地址可能会变动,那存储指针地址将毫无意义!),也意味着可以实现一个自引用数据结构: `struct MyFut { a: i32, ptr_to_a: *const i32 }`。 而对于`async/await`来说,`Pin`是不可或缺的关键特性。
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其次,从`wake: fn()`变成了`&mut Context<'_>`。意味着`wake`函数可以携带数据了,为何要携带数据?考虑一个真实世界的场景,一个复杂应用例如web服务器可能有数千连接同时在线,那么同时就有数千`Future`在被同时管理着,如果不能携带数据,当一个`Future`调用`wake`后,执行器该如何知道是哪个`Future`调用了`wake`,然后进一步去`poll`对应的`Future`?没有办法!那之前的例子为啥就可以使用没有携带数据的`wake`? 因为足够简单,不存在歧义性。
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总之,在正式场景要进行`wake`,就必须携带上数据。 而`Context`类型通过提供一个`Waker`类型的值,就可以用来唤醒特定的的任务。
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## 使用 Waker 来唤醒任务
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