Monoio-Linux网络IO高性能异步运行时，字节跳动中国Rust之父。

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语言只是我们程序员实现途径中的工具，语言的生态丰富会让我们做起事来事半功倍。从今天开始我们开始进入Rust的生态学习。

如果将中国互联网的编程语言领域比作战国时代的版图，那么阿里巴巴在Java的领域就如同雄霸一方的秦国，占据了主导地位；而Golang则有着哔哩哔哩这样的文化重镇作为支撑，如同楚国以其文化繁荣著称；C++领域则由腾讯这样的强大势力守护，类比于齐国的军事强势。至于新兴的Rust语言，它的崛起和潜力无疑将由字节跳动来引领，正如赵国在战国后期的迅速崛起一样，字节跳动在Rust的推动上将发挥关键作用。

今天将会给大家推荐来着字节跳动的异步运行时Monoio

Monoio

Monoio 是一个开源的 Rust 运行时环境，专为异步 I/O 设计。它基于 io-uring 技术，这是一个新的 Linux 内核接口，用于提高 I/O 操作的性能。Monoio 的设计目标是提供一种简单、高效的方式来处理异步 I/O，特别是在网络编程和高性能服务器应用中。

计算机科普

在讲Monoio之前，我们需要先弥补一点计算机知识。为了做到异步并发，我们需要内核提供相关的能力，来做到在某个 IO 处于阻塞状态时能够处理其他任务。我们一般会使用epoll和io-uring，进行开发异步的能力。

epoll 是 Linux 内核中的一种 I/O 事件通知机制，通过提供一个文件描述符来监视多个文件描述符的 I/O 事件，如可读、可写和异常事件。它支持边缘触发（ET）和水平触发（LT）两种模式，可以有效地处理大量的文件描述符。

主要特点包括：

事件驱动的 I/O ：epoll 允许应用程序只在文件描述符准备好进行 I/O 操作时才进行操作，从而减少了不必要的系统调用和 CPU 使用。
高效的内存使用 ：epoll 不需要像 select 和 poll 那样每次调用时都传递所有的文件描述符，它只需要在初始化时传递一次，之后只需要传递发生变化的文件描述符。
可扩展性 ：epoll 可以处理大量的文件描述符，而不会像 select 和 poll 那样随着文件描述符数量的增加而性能下降。

io-uring 是 Linux 内核提供的一种新的高性能异步 I/O 框架，它是为了解决 epoll 和其他传统 I/O 方法的局限性而设计的。io-uring 通过提供一个更高效的方式来提交和完成 I/O 操作，从而提高了 I/O 性能。

主要特点包括：

提交和完成的批处理 ：io-uring 允许应用程序提交一批 I/O 操作，并在稍后一次性获取所有完成的结果，这样可以减少系统调用的次数。
零拷贝 I/O ：io-uring 支持零拷贝 I/O 操作，这意味着数据可以直接在用户空间和内核空间之间传输，而无需在两者之间进行拷贝。
改进的异步编程模型 ：io-uring 提供了一种更简单、更高效的异步编程模型，它通过一组特定的系统调用（io_uring_enter 等）来提交和完成 I/O 操作。
内置的轮询和通知机制 ：io-uring 内置了轮询和通知机制，可以更有效地处理 I/O 事件。

io-uring 的优势在于零拷贝，把数据拷贝到异步时的成本更低。

实现原理

我们先看图。

从这张图我们可以看出Monoio的实现逻辑有点类似消息队列。这个队列是有单线程维护的，不会像Tokio那样充分利用多核。Redis也是单线程尽可能减少上下文切换带来的损耗。

Monoio具体可以分为以下四个点：

异步运行时：（如 Monoio）负责调度和执行这些 Future。当一个 Future 准备好继续执行时，它会通过一个 Waker 对象来唤醒。
**任务（Task）：**一个任务（Task）是一个异步计算单元，它通常包含一个 Future 和一个 Waker。任务可以在任何时候被挂起（当 Future 返回 Pending 时），并在稍后某个时刻（当 Future 可以继续执行时）被唤醒。
调度器（Scheduler）：调度器负责将任务放入运行队列，并在适当的时候执行它们。在 Monoio 中，由于采用了单线程模型，所有的任务都在同一个线程中执行，这意味着调度器不需要处理线程间的任务迁移。
**Waker：**当一个 Future 由于等待某些资源（如 I/O 操作）而无法立即完成时，它会返回 Pending 并注册一个 Waker。Waker 是一个通知机制，当资源准备好时，它可以唤醒关联的 Future，使其可以继续执行。在 Monoio 中，Waker 的实现可能会与 io-uring 的异步通知机制相结合。例如，当一个异步 I/O 操作开始时，Monoio 会将其注册到 io-uring 的实例中，并设置一个 Waker。当 I/O 操作完成时，io-uring 会通过 Waker 唤醒相应的 Future。

调度过程

任务提交 ：异步任务（Future）通过 .await 语法提交给运行时。
任务挂起 ：如果任务由于等待 I/O 而无法继续执行，它会返回 Pending 并注册一个 Waker。
I/O 操作 ：Monoio 将 I/O 操作提交给 io-uring，并设置 Waker 以便在操作完成时接收通知。
I/O 完成 ：当 I/O 操作完成时，io-uring 通过 Waker 唤醒相应的任务。
任务恢复：被唤醒的任务重新进入运行队列，等待下一次调度。
任务执行：调度器从运行队列中取出任务并执行，直到任务完成或再次挂起。

性能考虑

Monoio 的任务调度考虑了性能优化。由于它基于单线程模型和 io-uring 技术，Monoio 可以在单个线程内高效地处理大量的异步 I/O 操作。这种设计减少了线程间切换的开销，并允许 Monoio 利用 io-uring 的高效批处理能力来提交和完成 I/O 操作。

快速入门

由于monoio兼容了tokio的api，所以直接替换即可。

rust 复制代码

[dependencies]
monoio = "0.1"

rust 复制代码

use monoio::runtime::Runtime;

#[monoio::main]
async fn main() {
    // 异步代码
}

总结

Monoio 的任务调度是围绕 io-uring 的单线程模型和 Rust 的异步编程模型构建的。它通过优化异步任务的提交、挂起和唤醒过程，以及利用 io-uring 的高效 I/O 处理能力，实现了高性能的异步 I/O 操作。在实际应用中，这种调度策略使得 Monoio 成为处理 I/O 密集型任务的高效选择。

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