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Rust异步进阶-手写支持优先级调度的Executor

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Rust异步进阶-手写支持优先级调度的Executor

Executor接口定义

任务队列的实现

调度算法的选择

完整代码示例

总结

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spawnspawn_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FutureWakerPin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: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

AsyncRustDev Rust异步编程Executor

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