Rust异步进阶-手写支持优先级调度的Executor

2025/6/15 00:38:03 151 0 0 0

Rust异步进阶-手写支持优先级调度的Executor

在Rust的异步编程世界里，Executor扮演着至关重要的角色，它负责调度和执行异步任务。虽然Rust生态提供了默认的Executor实现，但在某些特定场景下，例如需要对任务进行优先级调度时，我们就需要自定义Executor。本文将深入探讨如何在Rust中实现一个支持优先级调度的Executor，目标读者是对Rust异步编程有深入了解的开发者，他们希望了解Executor的内部实现机制，并能够根据自己的需求定制Executor。

Executor接口定义

首先，我们需要了解Executor的接口定义。在Rust的tokio库中，Executor通常需要实现tokio::runtime::Handle trait，该trait提供了spawn和spawn_blocking等方法，用于提交异步任务和阻塞任务。

use std::future::Future;
use std::task::{Context, Poll, Waker};
use std::sync::{Arc, Mutex};
use std::collections::BinaryHeap;
use std::cmp::Ordering;

// 定义一个带有优先级的任务结构体
struct PriorityTask {
    priority: u32, // 优先级，数值越小优先级越高
    task: Box<dyn Future<Output = ()> + Send + Sync + 'static>,
}

// 实现PartialOrd和Ord trait，使得PriorityTask可以放入BinaryHeap中
impl PartialEq for PriorityTask {
    fn eq(&self, other: &Self) -> bool {
        self.priority == other.priority
    }
}

impl Eq for PriorityTask {}

impl PartialOrd for PriorityTask {
    fn partial_cmp(&self, other: &Self) -> Option<Ordering> {
        Some(self.cmp(other))
    }
}

impl Ord for PriorityTask {
    fn cmp(&self, other: &Self) -> Ordering {
        // 注意这里使用了反向比较，因为BinaryHeap是一个最大堆
        other.priority.cmp(&self.priority)
    }
}

// 自定义Executor结构体
#[derive(Clone)]
struct PriorityExecutor {
    task_queue: Arc<Mutex<BinaryHeap<PriorityTask>>>, // 任务队列，使用BinaryHeap实现优先级队列
    waker: Arc<Mutex<Option<Waker>>> // 用于唤醒Executor的Waker
}

impl PriorityExecutor {
    // 创建一个新的PriorityExecutor
    fn new() -> Self {
        PriorityExecutor {
            task_queue: Arc::new(Mutex::new(BinaryHeap::new())),
            waker: Arc::new(Mutex::new(None)),
        }
    }

    // 提交一个带有优先级的任务
    fn spawn_with_priority<F>(&self, priority: u32, future: F)
    where
        F: Future<Output = ()> + Send + Sync + 'static,
    {
        let task = PriorityTask {
            priority,
            task: Box::new(future),
        };

        let mut queue = self.task_queue.lock().unwrap();
        queue.push(task);

        // 唤醒Executor
        if let Some(waker) = self.waker.lock().unwrap().as_ref() {
            waker.wake_by_ref();
        }
    }
}

impl Future for PriorityExecutor {
    type Output = ();

    fn poll(self: std::pin::Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Self::Output> {
        // 存储Waker，以便在有新任务提交时唤醒
        *self.waker.lock().unwrap() = Some(cx.waker().clone());

        let mut queue = self.task_queue.lock().unwrap();

        // 从优先级队列中取出一个任务
        if let Some(mut task) = queue.pop() {
            // 释放锁，避免持有锁过长时间
            drop(queue);

            // Pin住Future，以便进行poll操作
            let mut future = unsafe { std::pin::Pin::new_unchecked(&mut task.task) };

            // Poll Future
            match future.poll(cx) {
                Poll::Ready(_) => {
                    // 任务完成，继续处理下一个任务
                    Poll::Pending
                }
                Poll::Pending => {
                    // 任务未完成，重新放入队列
                    let mut queue = self.task_queue.lock().unwrap();
                    queue.push(task);
                    Poll::Pending
                }
            }
        } else {
            // 队列为空，返回Pending
            Poll::Pending
        }
    }
}



#[tokio::main]
async fn main() {
    let executor = PriorityExecutor::new();

    // 提交一些带有优先级的任务
    executor.spawn_with_priority(1, async {  println!("Task with priority 1"); });
    executor.spawn_with_priority(3, async { println!("Task with priority 3"); });
    executor.spawn_with_priority(2, async { println!("Task with priority 2"); });

    // 等待所有任务完成（这里简单地等待一段时间）
    tokio::time::sleep(std::time::Duration::from_secs(1)).await;
}

任务队列的实现

任务队列是Executor的核心组成部分。我们需要选择一种数据结构来存储待执行的任务，并且能够方便地按照优先级取出任务。BinaryHeap（二叉堆）是一个不错的选择，它是一种基于堆数据结构的优先级队列，可以保证每次取出的元素都是优先级最高的。

在上面的代码中，我们使用Arc<Mutex<BinaryHeap<PriorityTask>>>来存储任务队列。Arc用于在多个线程之间共享任务队列，Mutex用于保证线程安全，BinaryHeap用于存储带有优先级的任务。

调度算法的选择

调度算法决定了Executor如何选择下一个要执行的任务。对于优先级调度，我们希望优先级最高的任务能够优先执行。BinaryHeap已经帮我们实现了这个功能，每次从BinaryHeap中取出的任务都是优先级最高的。

完整代码示例

上面的代码片段展示了一个简单的PriorityExecutor的实现，它使用BinaryHeap作为任务队列，并按照优先级调度任务。你可以根据自己的需求进行修改和扩展，例如添加更多的调度策略、支持更多的任务类型等。

总结

本文深入探讨了如何在Rust中实现一个支持优先级调度的Executor。我们从Executor的接口定义、任务队列的实现、调度算法的选择等方面进行了详细分析，并提供了一个完整的代码示例。希望本文能够帮助你更好地理解Rust异步编程的内部机制，并能够根据自己的需求定制Executor。

实现自定义Executor是一个相对高级的Rust异步编程主题，需要对Future、Waker、Pin等概念有深入的理解。希望你在学习和实践过程中，能够不断探索和总结，最终掌握Rust异步编程的精髓。

一些额外的思考:

公平性问题: 优先级调度可能会导致低优先级任务长时间得不到执行，即“饥饿”现象。可以考虑引入一些机制来保证公平性，例如：
- 优先级反转: 当高优先级任务依赖于低优先级任务时，临时提升低优先级任务的优先级。
- 时间片轮转: 为每个优先级分配一定的时间片，在时间片内执行任务。
任务取消: 在Executor中支持任务取消功能，可以避免资源浪费。
错误处理: 完善错误处理机制，例如：捕获任务panic，避免影响Executor的正常运行。
性能优化: 使用更高效的数据结构和算法来提高Executor的性能。

希望这些思考能够帮助你更好地设计和实现自己的Executor。

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