rust的现状和未来发展

rust现状:

Stack Overflow 的开发者调研显示只有 7% 的开发者在使用 Rust，对比 JavaScript、Python 等语言，使用 Rust 的开发者占比并不高；但从 2016 年开始，Rust 每年都是开发者最爱的编程语言。
根据 JetBrains 2021 年的调研报告，出于兴趣或为私人项目选择 Rust 的开发者仍然占大多数，真正用于工作的开发者仅占 16%，而 Go 语言用于工作的开发者比例占到了 61%，差距明显。各种招聘也表明rust岗位少，人才少。而java,go等很多。
为什么叫好不叫座呢？ 我觉得大概原因可能有本身rust学习路线陡峭、编译时间长、一些特性不稳定比如异步编程等，以及外部原因比如发展时间不够长市场占用率不高（2015年才出现1.0的稳定版本，2018年才有异步编程）生态不够完善，没有一款杀手级别的应用（比如go乘着微服务的东风有了k8s,java乘着互联网软件的东风写各种软件）。但是我觉的这不影响未来rust的前景，这个行业更新迭代很快，rust很好的特性一定会有用武之地。分析如下：

rust前景

1、第一层，首先从语言本身来说，难度大，特性多是客观事实，但是这也表示rust是博采众长的，吸收了C,C++等其他语言的精华，当然你可能会说没有必要这么做，每种语言利用自己的特性做自己擅长的事情就可以了。但是这起码说明rust有这种潜力可以完成这些事，并且，rust 2024有一个远景规划叫做扩展授权，也就是让每个用户都可以可靠并且高效的软件， 目前 Rust 官方其实也已经了解到了一些特别是 async 的 Rust 存在一些使用上的问题，并且也非常重视这个事情。所以它 **2024 年的目标主要就是为了让 Rust 更加好用，更加易用，并且能够落地更多的项目。**所以难学，编译速度（一个错误能在编译期间找到成本是最小的）或者什么的并不会影响大局，并且我感觉要是学过C++,其实也没有那么难学。

2、第二层，从rust本质来说，是制造可靠且高效的软件，我们都知道这两点都是很重要的。比如说微软70%的安全问题都是内存安全问题，比如说高性能也是很重要的，这涉及到用户体验，品质，成本等诸多问题。现在的语言是无法兼顾两者的，比如C++高性能，但是内存安全问题是很难避免的，全靠经验，而且很多stl库和其他库涉及的内存操作我们并不知晓，具体的内存安全问题可以看前几篇介绍。你出现问题的地方很可能不是第一现场，这样一来debug就很困难了。（如果出现内存安全问题比如内存越界就崩溃，debug还比较容易，可以打印堆栈看看。如果不崩溃的话就很难debug了，可以hook一下malloc,memcpy等涉及内存安全问题的操作测试写一下日志）。rust只需要看一下是不是新增了unsafe模块。
当然，安全还包括线程安全，没有数据竞争。主要靠的是rust一套基础设施以及类型系统来限制程序员写出正确代码。（send,Sync,rc,arc,mutex,rwlock,channel等）rust还提供了异步编程（async,await实现类似于单个线程多个协程的形式提高效率，依靠的是运行时的状态机，具体看前面）
再说高性能，go,java等这种有垃圾回收机制的语言，虽然不容易出现内存安全问题，写起来也简单，但是性能不高（GC有世界暂停的问题）。比如go里面深度优化很困难（编译器不智能没有代码重排导致缓存命中率低，以及没有零成本抽象只有动态分发，零成本抽象就是在不用的时候坚决不增加额外的成本，rust c++都有零成本抽象。比如rust没有运行时只在用到异步才有，而go的协程已经是语言层面的，直接调用，而rust只是封装基本的trait具体实现靠库）在竞争的情况下，性能问题也很重要，仅仅是靠钱堆性能并不是长久之计。

（比如这是一个 debian 搞的 benchmark game 的一个结果，我选的是一个纯计算的 case 的结果。，为什么 Rust 会比 C 和 C++ 性能还好，其实这也是因为 Rust 它对于程序员的一个要求，因为它的代码的限制更加严格，这就直接导致了编译器可以做更加激进的一些优化。所以它的性能在有部分时候是可以超过 C 和 C++ 的。）

我认为 Rust 非常适合协作，是因为它确实是一门真正工程实践出来的语言。它有非常智能的编译器，有完善的文档，有非常齐全的工具链，以及成熟的包管理。而且最重要的一点，你可以完全信任别人的代码，只需要关注业务逻辑，这个是在 C 和 C++ 甚至在 Go 里面都做不到的。
所以说， 可以兼顾性能和安全和协作，是rust的核心竞争力，其他语言想要深度优化很困难。虽然现在rust没有杀手级别的应用，但是语言就像武器，我们手上有了更加先进的武器，才能在更新迭代很快的互联网战场上打出更多的战术，成为赢家。

3、第三层：社区，市场和生态逐渐完善。
首先，rust有完善的团队和工作组，完整的提案流程。还有活跃的社区。这些（人才）都是rust的活力源泉。
市场来说，已经越来越接收使用rust了。几个重点就是：第一rust基金会的成立（微软，脸书，谷歌，华为等）为rust提供足够的发展支撑；第二就是rust for linux，这个是 Linux 内核至今为止，唯一接受的除了 C 以外语言，应该是相当重量级的一个代表。第三就是被企业接受。如果有用过飞书的企业可以了解一下，飞书所有的逻辑全都是 Rust 编写的。

（小插曲，为什么C++不能发展成像rust这样，因为历史包袱太重了，要兼容之前各种标准很乱）

一个公司（飞书）如何建立rust生态
建立基础库和一些框架。
基础库大概是像日志、监控、链路追踪、mysql、 redis 、动态配置、 mq 这些属于我们认为非必须的、非常重要的一些基础库。接下来剩下一些非必须的基础库，可能是某一些业务单独的库，就可以发动群众的力量，因为它只要最基础的这些东西。
基于 Axum 的 Web 框架。 Axum 算是 tokio 现在比较火的一个官方的 HTTP 的 Web 框架。RPC 框架，支持了 GRPC 和 thrift，叫做 Volo。第三个，异步的运行时的 Monoio 框架。这个主要是考虑到提供给一些性能非常关键的业务以及基础设施，就是基础架构的服务去使用。它的好处在于它采用 Thread Per Core 模型，这样就可以解决 **Tokio 的很多问题，比如它的 future 必须加 Sync 的一个问题。因为 thread per core 的情况之下，它能保证一个 task 一定在一个线程中被运行，这样很多时候就不需要 send 加 sync 的约束，可以直接用 TLS（ thread local storage ）或者其他的这些技术，以及一些无锁的技术去编程，这可以很大程度上提高性能。**第二个就是它采用了 Linux 最新发布的 io_uring 技术去做 IO 层 ，如果有对于性能要求非常高的同学可以去了解一下。

落地的一些成果。首先是有一个 proxy 类的业务，它的 CPU 的占用从大概 630% 降低到了380%，几乎是提升了一倍。第二个就是它的memory，也就是它的内存占用大概从 9GB 降到了 2GB。可以节省几百万的成本。

4、降本增效的历史机遇。现在其实大家都对底层技术越来越关注，而 Rust 它的掌控力非常的强，所以在底层技术领域它是一个非常非常趁手的工具。而且现在 Rust 关注度足够高，社区也是在快速发展的过程当中。

（什么是docekr,k8s）
Docker和容器技术为什么会这么火爆？说白了，就是因为它“轻”。
在容器技术之前，业界的网红是虚拟机。虚拟机技术的代表，是VMWare和OpenStack。而Docker这样的容器技术，也是虚拟化技术，属于轻量级的虚拟化。虚拟机虽然可以隔离出很多“子电脑”，但占用空间更大，启动更慢，不易迁移，虚拟机软件可能还要花钱（例如VMWare）。而容器技术恰好没有这些缺点。它不需要虚拟出整个操作系统，只需要虚拟一个小规模的环境（类似“沙箱”）。

想要搞懂Docker，其实看它的两句口号就行。搭建、发送、运行”，三板斧。
Docker的第二句口号就是：“Build once，Run anywhere（搭建一次，到处能用）”。
Docker技术的三大核心概念，分别是：
镜像（Image）
容器（Container）
仓库（Repository）
我刚才例子里面，那个放在包里的“镜像”，就是Docker镜像。而我的背包，就是Docker仓库。我在空地上，用魔法造好的房子，就是一个Docker容器。
我的理解，仓库里面都是各种容器的镜像，要用的时候，就拉取容器的镜像，而镜像是最基本的环境，里面各种动态参数比如库等自己添加， 实践中比如要用A容器运行两个项目，但是库有冲突，就可以建两个镜像，每个运行一个项目就不会冲突了。

就在Docker容器技术被炒得热火朝天之时，大家发现，如果想要将Docker应用于具体的业务实现，是存在困难的——编排、管理和调度等各个方面，都不容易。于是，人们迫切需要一套管理系统，对Docker及容器进行更高级更灵活的管理。而且随着云计算的发展，云端最大的挑战**，容器在漂移**。在此业务驱动下，k8s问世，提出了一套全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，在整个容器技术领域的发展是一个重大突破与创新。
就在这个时候，K8S出现了。
K8S，就是基于容器的集群管理平台，它的全称，是kubernetes。

一个K8S系统，通常称为一个K8S集群（Cluster）。
这个集群主要包括两个部分：
一个Master节点（主节点）
一群Node节点（计算节点）
一看就明白：Master节点主要还是负责管理和控制对外提供接口。Node节点是工作负载节点，里面是具体的容器（包括docker,日志系统，pod，pod是一个进程包含的若干容器，以及更高层的service提供一组pod）。
其实可以看出来，就是更好地管理容器，通过容器抽象为pod进程需要的容器集合到service一组pod。

从几十年前的1G，到现在的4G，再到将来的5G，移动通信发生了翻天覆地的变化，核心网亦是如此。
但是，如果你仔细洞察这些变化，会发现，所谓的核心网，其实本质上并没有发生改变，无非就是很多的服务器而已。不同的核心网网元，就是不同的服务器，不同的计算节点。
变化的，是这些“服务器”的形态和接口：形态，从机柜单板，变成机柜刀片，从机柜刀片，变成X86通用刀片服务器；接口，从中继线缆，变成网线，从网线，变成光纤。
既然是服务器，那么就势必会和IT云计算一样，走上虚拟化的道路。毕竟，虚拟化有太多的优势，例如前文所说的低成本、高利用率、充分灵活、动态调度，等等。
前几年，大家以为虚拟机是核心网的终极形态。目前看来，更有可能是容器化很可能只需要一台服务器，创建十几个容器，用不同的容器，来分别运行不同网元的服务程序。这些容器，随时可以创建，也可以随时销毁。还能够在不停机的情况下，随意变大，随意变小，随意变强，随意变弱，在性能和功耗之间动态平衡。