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高并发后端：坚守 Go，还是拥抱 Rust？大家好，我是Tony Bai。在高并发后端开发领域，Go 语言曾是当之无愧的“默认选项”。然而，随着 Rust 生态的成熟和性能神话的普及，越来越多的架构师开始动摇：是继续坚守 Go 的高效与简洁，还是拥抱 Rust 的极致性能与零成本抽象？

Rust：高性能安全的现代编程语言Rust 是由 Mozilla 主导开发的一种系统级编程语言，2010 年诞生，2015 年正式发布 1.0 版本。

Rust 过程宏开发入门：编译期元编程的深度实践过程宏是 Rust 最强大却也最复杂的特性之一，它允许在编译期操作 Rust 代码的抽象语法树（AST），实现自定义的代码生成和转换。从 serde 的自动序列化派生到 tokio 的异步宏、从 thiserror 的错误类型生成到 ORM 的查询构建器，过程宏是 Rust 生态系统中无数强大库的基础。它将编译期计算的能力赋予开发者，让重复性代码自动生成、让领域特定语言（DSL）成为可能、让类型安全的元编程成为现实。但过程宏的开发充满挑战——理解 TokenStream 和 AST 的表示、掌握 syn

用 Tauri 2.0 + React + Rust 打造跨平台文件工具箱最近在整理电脑文件时，发现了大量重复的照片和视频，占用了几十 GB 的空间。市面上的去重工具要么收费，要么功能臃肿，于是萌生了自己造一个的想法。

Rust Link-Time Optimization (LTO)：跨边界的全局优化艺术Link-Time Optimization（LTO，链接时优化）是现代编译器的强大优化技术，它突破了传统编译单元的边界限制，在链接阶段对整个程序进行全局优化。在常规编译过程中，编译器独立处理每个源文件或 crate，无法看到跨模块的优化机会——函数调用无法内联、常量无法传播、死代码无法消除。LTO 通过延迟最终代码生成到链接阶段，让优化器能够分析整个程序的调用图、数据流和控制流，进行跨 crate 内联、全局常量折叠、死代码删除等激进优化。Rust 通过 LLVM 基础设施提供了三种 LTO 模式：禁用

Rust 编译优化选项配置：释放性能潜力的精细调控编译优化选项是 Rust 性能优化的第一道防线，它们决定了编译器如何转换源代码为机器码。从基本的优化级别（opt-level）到链接时优化（LTO）、代码生成单元（codegen-units）、目标 CPU 特性，每个选项都深刻影响最终二进制的性能、大小和编译时间。Rust 的编译器 rustc 基于 LLVM，继承了其强大的优化能力，但也带来了复杂的配置选项。理解这些选项的含义、相互作用和适用场景，是构建高性能 Rust 应用的关键——错误的配置可能导致性能损失、编译时间暴增或调试困难。本文深入探讨 C

Rust 日志级别与结构化日志：生产级可观测性实践日志是软件可观测性的基石，是理解系统行为、诊断问题、监控健康状况的关键窗口。但日志的价值取决于其质量——过多的噪音淹没关键信息，过少的细节无法定位问题，非结构化的文本难以分析和查询。Rust 生态系统提供了强大的日志框架，从 log 门面的标准化接口到 env_logger、tracing 等实现，从简单的文本日志到结构化的事件追踪，从静态级别到动态过滤。理解日志级别的语义和使用场景、掌握结构化日志的设计模式、学会配置灵活的过滤策略、实现高性能的异步日志，是构建生产级应用的必备技能。本文深入探讨 Rust

Rust 减少内存分配策略：性能优化的内存管理艺术内存分配是现代应用程序性能的关键瓶颈之一。每次堆分配都涉及系统调用、锁竞争、元数据维护和可能的内存碎片，单次分配的开销可达数百纳秒。在高性能场景中，频繁的小对象分配会成为性能杀手，占用大量 CPU 时间并导致缓存失效。Rust 的所有权系统和零拷贝语义天然支持减少分配，但充分利用这些特性需要深入理解内存管理策略。从对象池和内存复用到预分配和容量规划，从栈分配到小字符串优化（SSO），从 Cow 语义到自定义分配器，Rust 提供了丰富的工具和模式来最小化分配开销。理解何时分配发生、如何避免不必要的分配、怎

Rust 并发性能调优：线程、异步与无锁的深度优化并发是现代应用性能的核心支柱，充分利用多核处理器能带来线性甚至超线性的性能提升。但并发编程充满陷阱——锁竞争、伪共享、缓存一致性开销、上下文切换、调度延迟都会侵蚀并发收益。Rust 的所有权系统在编译期保证内存安全和数据竞争自由，让并发编程更安全，但性能优化仍需要深入理解。从线程池到异步运行时，从无锁数据结构到原子操作，从工作窃取到任务分块策略，每个决策都深刻影响并发性能。理解 Amdahl 定律的限制、识别串行瓶颈、选择合适的并发模型、优化同步开销、避免伪共享，是构建高性能并发应用的关键。本文深入探讨

Rust Trait 对象与动态分发权衡：性能与灵活性的深度权衡Trait 是 Rust 实现多态的核心机制，它提供了两种截然不同的分发方式：静态分发和动态分发。静态分发通过泛型和单态化在编译期确定具体类型，生成针对每个类型的优化代码，实现零开销抽象。动态分发通过 trait 对象在运行时查找虚函数表，支持异构集合和运行时多态，但引入了间接调用和堆分配的开销。这两种方式代表了性能与灵活性的根本权衡——静态分发快速但代码膨胀，动态分发灵活但有运行时成本。理解 trait 对象的内存布局、虚表机制、对象安全规则、性能影响，掌握何时使用泛型何时使用 trait 对象、如何设

Burn：纯 Rust 小 AI 引擎的嵌入式物体识别之旅（一步不踩坑）干技术这么多年，从C/C++的内存泄漏半夜排障，到Python的性能拉胯急得跳脚，见过太多“看着香、用着糟”的框架。但Burn这纯Rust原生的小AI引擎，是真让咱眼前一亮——不依赖一堆庞然大物，编译后KB到MB级，CPU/GPU都能跑，还能兼顾推理和轻量化训练，边缘部署、嵌入式开发简直是为它量身定做的，稳得一批！

Rust 异步性能最佳实践：高并发场景的极致优化异步编程是 Rust 处理高并发 I/O 密集型任务的核心范式，它通过协作式多任务允许单线程处理成千上万的并发连接，避免了线程上下文切换的开销。Rust 的异步模型基于 Future trait 和 async/await 语法，配合 Tokio、async-std 等运行时，提供了零成本抽象的异步能力。但异步编程的性能陷阱众多——任务调度开销、轮询效率、内存分配、锁竞争、任务粒度失衡都可能严重影响性能。理解异步运行时的工作机制、Future 的状态机转换、任务调度策略、以及如何避免阻塞操作，是构建高性能

Zed编辑器快速入门Zed 是由 Atom 和 Tree-sitter 的原班人马打造的全新代码编辑器，使用 Rust + GPU 加速渲染，启动速度极快，支持多人实时协作、内置 Git、LSP、Tree-sitter 语法解析、AI 助手（支持多种模型）等特性。

掌握Rust并发数据结构（从零开始构建线程安全的多线程应用）在现代软件开发中，Rust并发数据结构是构建高性能、安全应用程序的核心。Rust以其“无畏并发”（fearless concurrency）著称，通过其独特的所有权系统和类型系统，在编译期就阻止了数据竞争（data race），让开发者可以放心地编写Rust多线程编程代码。

Rust 发布 Crate 到 Crates.io：从本地到生态的完整旅程将 Rust 项目发布到 crates.io 是参与 Rust 生态系统的重要方式，它让你的代码能够被全球开发者发现、使用和贡献。这个过程远不止简单的 cargo publish 命令——它涉及包元数据的精心配置、API 设计的深思熟虑、文档的完善编写、版本管理的严格遵循以及发布后的持续维护。理解发布流程的每个环节——从准备阶段的元数据配置到发布后的版本迭代，从语义化版本规范到 API 稳定性保证——是成为负责任的 crate 维护者的关键。这不仅关乎技术实现，更是对开源社区的承诺和对用户的责任。

【百例RUST - 002】流程控制基础语法练习题题目for循环的代码while 循环的代码loop 循环的代码题目for 循环写法while 循环写法

高效计算欧拉函数（Rust语言实现详解）在数论和密码学中，欧拉函数（Euler's Totient Function）是一个非常重要的概念。它用于计算小于或等于某个正整数 n 的正整数中，与 n 互质的数的个数。本文将带你使用 Rust语言一步步实现欧拉函数，并深入理解其背后的数学原理。

Rust 零拷贝技术应用：极致性能的内存操作艺术零拷贝（Zero-Copy）技术是高性能系统编程的核心优化手段，它通过避免不必要的数据复制，显著降低 CPU 开销和内存带宽消耗。在 Rust 中，零拷贝不仅是性能优化技巧，更是语言设计理念的体现——所有权系统、借用检查和生命周期机制天然支持零拷贝模式，在编译期保证内存安全的同时实现极致性能。从字符串切片、引用传递到 mmap 文件映射、sendfile 系统调用，Rust 提供了丰富的零拷贝工具和模式。理解零拷贝的本质——何时发生拷贝、如何避免拷贝、权衡安全与性能——是构建高性能 Rust 应用的关键技

Rust SIMD 指令优化：数据并行的极致性能SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流）是现代 CPU 提供的数据级并行技术，允许一条指令同时处理多个数据元素。通过 SIMD，可以在相同时钟周期内完成原本需要多次迭代的操作，实现数倍甚至十几倍的性能提升。Rust 通过稳定的 std::simd 模块（自 1.80 版本起稳定）和平台特定的 intrinsics 提供了对 SIMD 的全面支持。理解 SIMD 的本质——向量化计算、数据对齐要求、掩码操作——以及如何在 Rust 中安全高效地使用 SIM

用Rust + dora-rs + Webots打造自动驾驶仿真系统：Mac M1完整实战提到自动驾驶开发，C++ 曾经是绝对的王者。但近年来，凭借着内存安全、零成本抽象和极高的并发性能，Rust 正迅速成为机器人和自动驾驶领域的新宠。