libp2p-rs v0.3.0 版本介绍

v0.3.0于4.23发布，使用 AsyncRead & AsyncWrite来替换我们的 ReadEx & WriteEx & SplitEx；简化了 Kad/DHT 的实现逻辑。

修改

ReadEx & WriteEx & SplitEx:

最初我们尝试借助 async-trait 来定义自己 io 操作相关的 Trait，以便更纯粹的使用 async/await 的方式来编写代码。

以 ReadEx 为例大概是下面这样：

#[async_trait]
pub trait ReadEx {
    async fn read(&mut self, buf: &mut [u8]) -> Result;
}

使用我们定义的 Trait 确实给我们带来了一些好处，无需再编写状态机式的代码。相同的逻辑可以用更容易理解的方式实现；同时也引入了一些问题：

1. 很难进行读写分离
   我们先来看看为什么需要读写分离，使用 async/await 方式相较于 poll 的方式，失去了一些控制能力，无法在一个 Future 中同时做多件事，比如我们这里的读写：

let mut socket = ...;

// poll 方式
fn poll(socket: Pin<&mut Socket>, cx: Context) {
    match socket.poll_read(cx) {
        Poll::Pending => {
            // 这里就有机会在 poll 中同时处理读写
            socket.poll_write(cx)
        }
        Poll::Ready => {...}
    }
}

// async/await
async fn handle_socket(socket: &mut Socket) {
    socket.read().await;
    // 这里就没办法在在 read 还没准备好的时候，继续去执行write操作
    // 由于 read & write 都是需要 &mut T的所以也没办法借助select来打到目的
    // let read_fut = socket.read();
    // let write_fut = socket.write();
    // select(read_fut, write_fut).await;
}

鉴于这样的原因，我们就需要将读写分开来处理。同时读写放在不同的协程中处理，代码逻辑也会更清晰。

要实现读写分离，当然是需要 Runtime 底层 io 提供支持的，两大 Runtime 阵营提供了不同的实现方式：

• async-std 以 Clone 的方式达到分离的目的
• tokio 则借助 BiLock 实现读写分离

Clone 的方式当然很好，libp2p-rs 中是分了很多层的，下层给上层提供的 io 有自己的逻辑在里面，这样就会有各种原因让我们很难实现 Clone，即便我们付出一些代价实现了 Clone 那也意味着绑定了某个运行时。

借助 BiLock 的方式更通用，这时候 ReadEx 的弊端就显现了，获得锁之后没办法在底层 io 处于Pending 状态时释放锁，这将导致读写协程之间存在死锁的可能。

鉴于以上原因我们又定义了 SplitEx，各层向上提供的 io 抽象都需要实现 SplitEx，这样能解决问题，但不够优雅还增加了工作量。

2.无法很好的向后兼容
Rust 异步编程官方未定义标准的读写 Trait，futures 库中的 AsyncRead & AsyncWrite 可以说是事实上的标准。现存的应用/系统中都是基于 AsyncRead & AsyncWrite 去构建的，现有应用/系统想要切换到 libp2p-rs 就需要做一些修改了，Rust 代码中大多是以泛型参数加上 where 条件的形式限定的，而 Rust 对于这种限定条件的修改往往是牵一发动全身。

替代方案是我们也可以在 ReadEx 的基础上包装出 AsyncRead ，但这需要付出额外的性能开销，当然也不是我们愿意见到的。

3.无法复用 futures 库中的一些扩展功能

Kad:

Kad-DHT 协议的实现也做了一些修改。 更具体地说，从 Kad 中删除了 re-provide/publish 功能。我们认为 re-provide/publish 的逻辑属于使用 Kad 的应用程序，而不是 Kad 本身。 这样的话，相应地也能简化 Provider/Record 的数据结构，并且在 RecordStore Trait 中增加两个 gc_xxx 方法来分别对 Provider/Record 执行 GC，这是通过跟踪从网络接收到的 Provider/Record 的时间戳来完成的 。 请注意，仅对从网络接收到的 provider/record 执行GC。

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