WebAssembly (Wasm) 正在成为一个广受欢迎的编译目标，帮助开发者构建可迁移平台的应用。最近 Greptime 和 WasmEdge 协作，支持了在 WasmEdge 平台上的 Wasm 应用通过 MySQL 协议读写 GreptimeDB 中的时序数据。
什么是 WebAssembly
WebAssembly 是一种新的指令格式，同时具备了跨平台和接近原生机器代码的执行速度。** 通过将 C/C++ 或 Rust 代码编译成 WebAssembly ，可以在浏览器中提升程序的性能。而在浏览器外的其他运行环境，尤其是 CDN 或 IoT 的边缘端，我们也可以利用 WebAssembly 实现沙盒、动态加载的插件机制等高级的功能。
什么是 WasmEdge
WasmEdge 是 CNCF 的沙箱项目，提供上文提到的沙盒能力，允许开发者在 WebAssembly 标准的基础上，进一步扩展其能访问的资源和接口。例如，WasmEdge 为 Wasm 提供了额外的 TLS、网络能力和 AI 能力，大大丰富了使用场景。
WasmEdge GitHub 地址：
https://github.com/WasmEdge/WasmEdge
安装 GreptimeDB 和 WasmEdge
如果你已经安装了 GreptimeDB ，可以跳过这个步骤。
下载 GreptimeDB 并运行：
rust
curl -L https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb/raw/develop/scripts/install.sh | sh
./greptime standalone start安装 WasmEdge：
rust
curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash -s编写 GreptimeDB 的 WASM 应用
在 WasmEdge 中，我们可以使用 MySQL 协议，让 Rust 语言编写的应用程序连接到 GreptimeDB。
首先通过 `cargo new` 创建一个新的 Rust 项目，我们的编译目标将是 `wasm32-wasi`，可以在项目根目录下创建 `.cargo/config.toml` 文件，指定默认编译目标，之后就无需在每次 `cargo build` 命令后专门指定 `--target` 了。
python
# .cargo/config.toml
[build]
target = "wasm32-wasi"编辑 `Cargo.toml` 增加依赖。`mysql_async` 的应用需要 `tokio` 运行时，WasmEdge 维护了这两个库的修改版本，使他们能够编译成 WebAssembly 代码，并且运行到 WasmEdge 环境中。
python
[package]
name = "greptimedb"
version = "0.1.0"
edition = "2021"
[dependencies]
mysql_async_wasi = "0.31"
time = "0.3"
tokio_wasi = { version = "1", features = [ "io-util", "fs", "net", "time", "rt", "macros"] }进一步编辑 `src/main.rs` 文件，加入数据库访问的逻辑。这段代码将演示：
-
通过环境变量读取数据库地址，并创建连接池；
-
执行 SQL 语句创建数据表；
-
插入数据；
-
查询数据。
定义数据结构：
rust
#[derive(Debug)]
struct CpuMetric {
hostname: String,
environment: String,
usage_user: f64,
usage_system: f64,
usage_idle: f64,
ts: i64,
}
impl CpuMetric {
fn new(
hostname: String,
environment: String,
usage_user: f64,
usage_system: f64,
usage_idle: f64,
ts: i64,
) -> Self {
Self {
hostname,
environment,
usage_user,
usage_system,
usage_idle,
ts,
}
}
}初始化数据库连接池：
rust
use mysql_async::{
prelude::*, Opts, OptsBuilder, Pool, PoolConstraints, PoolOpts, Result,
};
use time::PrimitiveDateTime;
fn get_url() -> String {
if let Ok(url) = std::env::var("DATABASE_URL") {
let opts = Opts::from_url(&url).expect("DATABASE_URL invalid");
if opts
.db_name()
.expect("a database name is required")
.is_empty()
{
panic!("database name is empty");
}
url
} else {
"mysql://root:pass@127.0.0.1:3306/mysql".into()
}
}
#[tokio::main(flavor = "current_thread")]
async fn main() -> Result<()> {
// Alternative: The "easy" way with a default connection pool
// let pool = Pool::new(Opts::from_url(&*get_url()).unwrap());
// let mut conn = pool.get_conn().await.unwrap();
// Below we create a customized connection pool
let opts = Opts::from_url(&*get_url()).unwrap();
let builder = OptsBuilder::from_opts(opts);
// The connection pool will have a min of 1 and max of 2 connections.
let constraints = PoolConstraints::new(1, 2).unwrap();
let pool_opts = PoolOpts::default().with_constraints(constraints);
let pool = Pool::new(builder.pool_opts(pool_opts));
let mut conn = pool.get_conn().await.unwrap();
Ok(())
}创建数据表：
rust
// Create table if not exists
r"CREATE TABLE IF NOT EXISTS wasmedge_example_cpu_metrics (
hostname STRING,
environment STRING,
usage_user DOUBLE,
usage_system DOUBLE,
usage_idle DOUBLE,
ts TIMESTAMP,
TIME INDEX(ts),
PRIMARY KEY(hostname, environment)
);"
.ignore(&mut conn)
.await?;
插入数据：
rust
let metrics = vec![
CpuMetric::new(
"host0".into(),
"test".into(),
32f64,
3f64,
4f64,
1680307200050,
),
CpuMetric::new(
"host1".into(),
"test".into(),
29f64,
32f64,
50f64,
1680307200050,
),
CpuMetric::new(
"host0".into(),
"test".into(),
32f64,
3f64,
4f64,
1680307260050,
),
CpuMetric::new(
"host1".into(),
"test".into(),
29f64,
32f64,
50f64,
1680307260050,
),
CpuMetric::new(
"host0".into(),
"test".into(),
32f64,
3f64,
4f64,
1680307320050,
),
CpuMetric::new(
"host1".into(),
"test".into(),
29f64,
32f64,
50f64,
1680307320050,
),
];
r"INSERT INTO wasmedge_example_cpu_metrics (hostname, environment, usage_user, usage_system, usage_idle, ts)
VALUES (:hostname, :environment, :usage_user, :usage_system, :usage_idle, :ts)"
.with(metrics.iter().map(|metric| {
params! {
"hostname" => &metric.hostname,
"environment" => &metric.environment,
"usage_user" => metric.usage_user,
"usage_system" => metric.usage_system,
"usage_idle" => metric.usage_idle,
"ts" => metric.ts,
}
}))
.batch(&mut conn)
.await?;查询数据：
rust
let loaded_metrics = "SELECT * FROM wasmedge_example_cpu_metrics"
.with(())
.map(
&mut conn,
|(hostname, environment, usage_user, usage_system, usage_idle, raw_ts): (
String,
String,
f64,
f64,
f64,
PrimitiveDateTime,
)| {
let ts = raw_ts.assume_utc().unix_timestamp() * 1000;
CpuMetric::new(
hostname,
environment,
usage_user,
usage_system,
usage_idle,
ts,
)
},
)
.await?;
println!("{:?}", loaded_metrics);WasmEdge 团队提供的 `tokio` 和 `mysql_async` 库与原始版本编程接口完全一致，因此可以无缝地将普通 Rust 应用切换到 WebAssembly 平台上。
编译这个项目，我们可以获得 greptimedb.wasm 文件：
rust
cargo build
ls -lh target/wasm32-wasi/debug/greptimedb.wasm通过 WasmEdge 运行我们的程序：
rust
wasmedge --env "DATABASE_URL=mysql://localhost:4002/public" target/wasm32-wasi/debug/greptimedb.wasm上面这段示例程序已经纳入了 WasmEdge 的数据库使用示例，你可以在 GitHub 仓库找到完整的代码:
https://github.com/WasmEdge/wasmedge-db-examples/tree/main/greptimedb。
总结
WasmEdge 为 WebAssembly 应用提供了更多的扩展能力。如果你也将应用部署在 WebAssembly 环境里，未来我们还可以使用 OpenTelemetry SDK 采集指标数据直接存储到 GreptimeDB 。现在就下载 GreptimeDB 或开通 GreptimeCloud 实例运行上面的例子吧。