Как я приложение с Go на Rust переписывал

Дисклеймер

Обратите внимание: я сам новичок как в Rust, так и в целом в программировании и в коде могут быть ошибки.

Статья состоит из компиляции моего немногочисленного опыта и мнения, а также немного сравнения характеристик двух сферических коней в вакууме.

UPD после публикации

Спасибо всем, кто указывал на ошибки! Узнал много нового и полезного, а попутно исправил код в статье под новую версию 🙂

О Rust я слышал ещё несколько лет назад и все его либо хвалили, либо порицали, по различным причинам. Но сам как-то не брался за него — мне, неподготовленному к подобному синтаксису и не знакомому с подобными языками хотя бы на базовом уровне, в то время он казался совершенно непонятным. Но вот спустя время для себя решил написать что-то похожее на бенчмарк для тестов локальных HTTP API-серверов.

Об этом и моём опыте и пишу статью — вдруг кому из новичков окажусь полезен.

Первая версия такого «бенчмарка» была написана на Go. В целом эта версия меня устраивала, Go хорошо подходит для небольших приложений и, в отличии от Rust, имеет библиотеку для работы с HTTP в стандартном пакете, а fasthttp работает ещё лучше. Но всё-же вес бинарника в целых 5 Мбайт (это уже после -ldflags «-s -w») немного смущал.

Понятное дело, что в мире, где некоторые люди пишут небольшие приложения на Java с итоговым весом под 100 Мбайт, моё приложение кажется очень лёгким, но лично меня это не устраивало.

В тот момент я и решил, что надо бы попробовать это исправить и переписать на Rust, т.к. на C++ у меня не хватит ни навыков, ни терпения.

Основные минусы первой версии «бенчмарка» на Go:

• Вес итогового бинарника. Даже после -ldflags "-s -w" и стрипания (которое отнимает всего около 100-200 Кбайт) это как-то много.

• Потребление RAM выше, чем могло бы быть. Особенно разница чувствуется на небольшом количестве запросов, если запросов 10К или более — разницы почти нет.

• Нестабильная работа «главной» Go-рутины, которая при целевом RPS (request per second) в 1К могла выдавать от 600 до ~800 запросов в секунду.

О плюсах и минусах Go и Rust в сравнении расскажу далее.

Итак, для лёгкой реализации идиоматичного приложения на Rust нам нужны легковесные потоки (они же — горутины), к счастью их нам может предоставить Tokio! Эта библиотека может дать нам функционал Go в виде корутин и каналов, но только в Rust и лучше.

«Лучше» в плане меньшего веса бинарника, и как мне кажется, большей производительности из-за самого языка.

Итак, «рантайм» мы себе нашли — Tokio, но в Rust нет ещё и стандартной библиотеки для работы с HTTP, здесь я решил использовать Hyper, т.к. Reqwest просто огромна и работает даже хуже стандартной библиотеки в Go, а ureq всё-равно больше, чем Hyper, а по производительности вряд ли отличается.

Также будем использовать парсер аргументов командной строки — argparse.

Итого Cargo.toml:

[package] name = "akvy" version = "0.2.0" edition = "2021"  [dependencies] tokio = { version = "1.24.2", features = ["full"] } hyper = { version = "0.14", features = ["full"] } argparse = "0.2.2"  [profile.release] lto = true strip = true

В профиле настройки для уменьшения размера. Strip т.к. всё-равно не предполагается отладка приложения вне дебаг режима, а бинарник хочется уменьшить максимально.

Начнём же разбирать код.

Для самих нетерпеливых вот ссылка на GitHub с актуальным кодом, а здесь мы разберём основные моменты с пояснениями.

Начать стоит с главной функции всего приложения

async fn get(uri: Uri, client: Client<HttpConnector>) {      // Записываем время начала, чтобы посчитать время ответа     let start = Instant::now();      // Совершаем запрос по переданному URL и клиенту.     match client.get(uri).await {         // Если ответ есть, но ответ не 200         Ok(res) => {             if !res.status().is_success() {                 *ERRORS.lock().unwrap() += 1;             }         },         // Если иная ошибка         Err(_) => {             *ERRORS.lock().unwrap() += 1;         }     }        RESPONSE         .lock()         .unwrap()         .add(start.elapsed().as_millis() as u32); }

Кстати о «глобальных переменных» — это два static Mutex<T>

// Под Mutex хранится структура с информацией // о количестве запросов, минимальном, максимальном и среднем // времени ответа от сервера static RESPONSE: Mutex<ResponseTime> = Mutex::new(ResponseTime::new());  // Просто u128, в котором хранится количество ошибок. // u128 потому, что можно ._. static ERRORS: Mutex<u128> = Mutex::new(0);

Немного об Mutex<T>

Mutex<T> используется, чтобы безопасно читать и изменять переменные, работать с переменными под Mutex может только та функция, которая заблокировала этот Mutex, а после работы она разблокирует его и воспользоваться переменной сможет другая функция и т.д.

T — любой тип данных.

Сразу же рассмотрим функцию парсинга из текста в Uri:

fn parse_url(url: String) -> Uri {      // Если URL содержит HTTPS, то закрываем приложение     if !url.contains("https://") {         let uri = url.parse();         if uri.is_err() {             println!("URL error!");             exit(1)         }         return uri.unwrap();     }      println!("App work only with HTTP!");     exit(1) }

Здесь всё стандартно, помимо проверки на содержание в строке https:// — дело в том, что изначально Hyper не поддерживает HTTPS, нужно подключать другие зависимости, а во-первых, это, скорее всего, добавит места бинарнику, во-вторых — приложение должно тестировать локальные HTTP-сервера, а не атаковать чужие HTTPS сайты, а в-третьих — мне лень пока.

В функции используется стандартный метод .parse(), а всё остальное просто удобная оболочка.

Теперь пройдёмся по main() сверху вниз.

Задаём стандартные характеристики для приложения

let mut url_in = String::from("http://localhost:8080"); let mut rps: u16 = 10;

И парсим аргументы командной строки:

{     // Создаём объект парсера и описание     let mut ap = ArgumentParser::new();     ap.set_description("Set app parameters");      // Парсим URL в переменную url_in     ap.refer(&mut url_in)         .add_option(             &["-u", "--url"], // Флаги             Store, // Store - положить значение в переменную             "Target URL for bench"); // Описание для -h      // Парсим RPS в переменную rps     ap.refer(&mut rps)         .add_option(             &["-r", "--rps"],             Store,             "Target number of requests per second"         );      // Сам парсинг аргументов     ap.parse_args_or_exit(); }

Далее парсим нашу строку в Uri и выводим характеристики бенчмарка в консоль:

let url = parse_url(url_in); println!("\n{} | {}", url, rps);  // И записываем время начала теста let start = Instant::now();

Также нужно создать наш «бесконечный» цикл, который будет с определённым интервалом вызывать функцию get(url) в отдельном таске (task, та же горутина).

// Задаём интервал, который будет в цикле let mut interval = time::interval(Duration::from_micros(1_000_000 / rps as u64));  // Создаём объект клиента, чтобы копировать его в get()  let client = Client::new();  // Создаём главный таск, // который в цикле будет создавать другие таски tokio::spawn(async move {     loop {         // Клонируем URL и client из main в область видимости цикла,         // концепция владения ведь :)         let url = url.clone();         let client = client.clone();                  // Создаём таск, в котором будет работать запрос         tokio::spawn(async move {             get(url, client).await; // await обязателен, т.к. функция async         });                  // Ждём заданное время и обнуляем интервал,         // после повторяем цикл         interval.tick().await;     } });

Здесь мы создаём Interval с периодичностью в нужное нам время. Важно заметить, что не получится использовать просто tokio::time::sleep т.к. на интервалы менее ~100 микросекунд такой цикл не будет способен. Sleep будет спать не меньше указанного времени, а больше может.

Т.к. главный цикл крутится в другом таске — приложение идёт дальше и нам нужно его корректно завершить. ИМХО лучший способ — обработать Ctrl + C в консоли:

// Создаём обработчик сигнала Ctrl + C let mut stream = signal(SignalKind::interrupt()).unwrap();  // Ждём сигнала, не пускаем приложение дальше без него stream.recv().await;  // Записываем время let end = start.elapsed();

А далее следует огромный блок с выводом информации

// Тут, в целом, всё понятно и без описания {     let req = RESPONSE.lock().unwrap();     let err = *ERRORS.lock().unwrap();        print!("\n\n");     println!("Elapsed:             {:.2?}", end);     println!("Requests:            {}", req.get_count());     println!("Errors:              {}", err);     println!("Percent of errors:   {:.2}%", percent_of_errors(req.get_count(), &err));     println!("Response time: \             \n - Min:              {}ms \             \n - Max:              {}ms \             \n - Average:          {}ms", req.get_min(), req.get_max(), req.get_average()); }

И функция вычисления процента ошибок, что используется при выводе:

fn percent_of_errors(req: u32, err: &u128) -> f32 {      let res = (*err as f32 / req as f32) * 100.0;      if res > 0 as f32 {         res     } else {         0 as f32     }  }

Структура ResponseTime и её методы.

Если забыли, мы используем эту структуру в Mutex в качестве глобальной переменной.

static RESPONSE: Mutex<ResponseTime> = Mutex::new(ResponseTime::new());

Изначально её не было ни в коде, ни в статье, соответственно. На её создание меня подтолкнул один из комментарием, что вместо Vec с массивом из времён ответов можно использовать 4 переменные. И надеюсь, что я правильно понял идею…

Сама структура хранится в файле utils.rs, а это уже отдельный crate (aka пакет, библиотека).

Структура выглядит так:

pub struct ResponseTime {     average: u32,     count: u32,     min: u32,     max: u32 }

И у неё несть несколько методов, которые нам стоит разобрать…

Во-первых это приватные методы проверки является ли переданное время ответа самым маленьким или самым большим из всех ранее переданных:

// Обе функции принимают ссылку на структуру, // методами которой они являются. // А также - сравнивоемое число u32.  fn min_check(&mut self, item: u32) {     self.min = self.min.min(item); }  fn max_check(&mut self, item: u32) {     self.max = self.max.max(item); }

Далее стоит разобрать главное «нововведение». Если раньше в приложении использовался вектор Vec<u32> который хранил в себе время ответа для каждого запроса в отдельной переменной, то сейчас у нас используется лишь одна конкретная, не расширяемая переменная u32, которая в структуре ResponseTime именуется average.

Преимущество в отсутствии аллокаций на куче и, по идее, большей производительности, чем при использовании Vec. Если я, конечно, всё правильно понял.

pub fn add(&mut self, new: u32) {     // В переменную помещается новое среднее арифметическое,     // вычисленное по такой вот формуле.     // На самом деле при использовании этой формулы теряется точность     // среднего арифметического, но по моим ощущениям - не сильно.     // Возможно есть формула по-лучше, но я нашёл только эту, из рабочих.     self.average = (self.average * self.count + new) / (self.count + 1);     self.count += 1;      // Вызываются описанные ранее функции с переданным новым значением.     self.min_check(new);     self.max_check(new); }

// Возвращает ResponseTime с заранее заданными полями pub const fn new() -> Self {     Self {         average: 0,         count: 0,         // При любом вызове min изменится на более корректное число,         // если поставить 0 - минимальным временем ответа будет 0...         min: 999_999_999,         max: 0     } }

Сравним Go и Rust

Само это сравнение уже является неправильным, аморальным и должно караться полицией нравов, но мы это сделаем. Да, сравним высокоуровневый Go с низкоуровневым Rust. Само по себе это сравнение уже похвала для Go, ведь никто и не заикается сравнивать, например, Python и Rust в производительности, а Go — постоянно.

Меряемся циферками:

Все тесты проводились на моём ноутбуке — MacBook Air M1 8gb, HTTP запросы на http://httpbin.org/ip

*Результат минутного теста в Go:

{   "req_count": 471213,   "err_count": 441348,   "average_response_time_ms": 68.38669,   "max_response_time_ms": 7031,   "min_response_time_ms": 0,   "time_of_bench_sec": 61.92429,   "percent_of_errors": 93.6621 }

*Результат минутного теста в Rust:

http://httpbin.org/ip | 10000  Elapsed:             60.64s Requests:            606176 Errors:              603539 Percent of errors:   99.56% Response time:   - Min:              0ms   - Max:              36195ms   - Average:          17ms

Это что, получается, Go потребляет меньше ОЗУ, чем Rust? Пластмассовый мир победил?

Ну, не совсем… Как можно заметить из результатов обоих минутных тестов — Go недоделал ещё 130К положенных запросов, отсюда и потребление памяти меньше. Но всё-же он очень порадовал, а точнее не сам Go, а fasthttp. Если бы мы использовали стандартную библиотеку http, то разрыв и по ОЗУ, и по количеству запросов был бы намного больше.

Понятное дело, что всё это просто циферки и они не отображают реального положения дел, но всё же они есть и я их показал. И да, это было ожидаемо.

Плюсы и минусы Rust в сравнении с Go

Плюсы:

• Производительность

• Размер бинарника

• Отсутствие GC (Сборщика мусора)

• Отсутствие рантайма

• Хорошее ООП (Да, не стандартное, но этим оно и нравится мне, ИМХО)

• Умный компилятор со множеством оптимизаций.

• Совместимость по памяти. На Rust можно написать библиотеку к Go, Python, Ruby и т.д. Или использовать совместно с C/C++

Минусы:

• Сложность в освоении. Как в освоении синтаксиса, концепции владения и времени жизни, так и в библиотеках, которыми пользоваться иногда в разы сложнее, чем в Go.

• Сложнее делать кроссплатформенное приложение. Например, из под моего M1 не получится скомпилировать Rust в бинарник для Linux или Windows, а Go — легко.

• VSCode, настроенный под Rust, просто отвратителен, опять же — ИМХО. Да и я не настраивал его три часа, как некоторые рекомендуют в таких ситуациях.

• Сам не пробовал, но многие утверждают, что в Rust до сих пор бывают проблемы с async I/O. Утверждать не берусь, маловато опыта.

Собственно, это всё то немногое, что я успел узнать о Rust за пару месяцев ленивого изучения. Если нужен вывод — используйте то, что больше нравится. Go идеально подойдёт для API-серверов и подобного, где основная нагрузка — на сеть и накопители. А Rust хорошо подходит для вычислений. К тому же, никто не запрещает их совмещать.