你好，我是陈天。
终于来到了我们这个 KV server 系列的终章。其实原本 KV server 我只计划了 4 讲，但现在 8 讲似乎都还有些意犹未尽。虽然这是一个“简单”的 KV server，它没有复杂的性能优化 —— 我们只用了一句 unsafe；也没有复杂的生命周期处理 —— 只有零星 'static 标注；更没有支持集群的处理。
然而，如果你能够理解到目前为止的代码，甚至能独立写出这样的代码，那么，你已经具备足够的、能在一线大厂开发的实力了，国内我不是特别清楚，但在北美这边，保守一些地说，300k+ USD 的 package 应该可以轻松拿到。
今天我们就给KV server项目收个尾，结合之前梳理的实战中 Rust 项目应该考虑的问题，来聊聊和生产环境有关的一些处理，按开发流程，主要讲五个方面：配置、集成测试、性能测试、测量和监控、CI/CD。
首先在 Cargo.toml 里添加 serde 和 toml。我们计划使用 toml 做配置文件，serde 用来处理配置的序列化和反序列化：
[dependencies]
...
serde = { version = "1", features = ["derive"] } # 序列化/反序列化
...
toml = "0.5" # toml 支持
...
然后来创建一个 src/config.rs，构建 KV server 的配置：
use crate::KvError;
use serde::{Deserialize, Serialize};
use std::fs;
#[derive(Clone, Debug, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
pub struct ServerConfig {
pub general: GeneralConfig,
pub storage: StorageConfig,
pub tls: ServerTlsConfig,
}
#[derive(Clone, Debug, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
pub struct ClientConfig {
pub general: GeneralConfig,
pub tls: ClientTlsConfig,
}
#[derive(Clone, Debug, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
pub struct GeneralConfig {
pub addr: String,
}
#[derive(Clone, Debug, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
#[serde(tag = "type", content = "args")]
pub enum StorageConfig {
MemTable,
SledDb(String),
}
#[derive(Clone, Debug, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
pub struct ServerTlsConfig {
pub cert: String,
pub key: String,
pub ca: Option<String>,
}
#[derive(Clone, Debug, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
pub struct ClientTlsConfig {
pub domain: String,
pub identity: Option<(String, String)>,
pub ca: Option<String>,
}
impl ServerConfig {
pub fn load(path: &str) -> Result<Self, KvError> {
let config = fs::read_to_string(path)?;
let config: Self = toml::from_str(&config)?;
Ok(config)
}
}
impl ClientConfig {
pub fn load(path: &str) -> Result<Self, KvError> {
let config = fs::read_to_string(path)?;
let config: Self = toml::from_str(&config)?;
Ok(config)
}
}
#[cfg(test)]
mod tests {
use super::*;
#[test]
fn server_config_should_be_loaded() {
let result: Result<ServerConfig, toml::de::Error> =
toml::from_str(include_str!("../fixtures/server.conf"));
assert!(result.is_ok());
}
#[test]
fn client_config_should_be_loaded() {
let result: Result<ClientConfig, toml::de::Error> =
toml::from_str(include_str!("../fixtures/client.conf"));
assert!(result.is_ok());
}
}
你可以看到，在 Rust 下，有了 serde 的帮助，处理任何已知格式的配置文件，是多么容易的一件事情。我们只需要定义数据结构，并为数据结构使用 Serialize/Deserialize 派生宏，就可以处理任何支持 serde 的数据结构。
我还写了个 examples/gen_config.rs（你可以自行去查阅它的代码），用来生成配置文件，下面是生成的服务端的配置：
[general]
addr = '127.0.0.1:9527'
[storage]
type = 'SledDb'
args = '/tmp/kv_server'
[tls]
cert = """
-----BEGIN CERTIFICATE-----\r
MIIBdzCCASmgAwIBAgIICpy02U2yuPowBQYDK2VwMDMxCzAJBgNVBAYMAkNOMRIw\r
EAYDVQQKDAlBY21lIEluYy4xEDAOBgNVBAMMB0FjbWUgQ0EwHhcNMjEwOTI2MDEy\r
NTU5WhcNMjYwOTI1MDEyNTU5WjA6MQswCQYDVQQGDAJDTjESMBAGA1UECgwJQWNt\r
ZSBJbmMuMRcwFQYDVQQDDA5BY21lIEtWIHNlcnZlcjAqMAUGAytlcAMhAK2Z2AjF\r
A0uiltNuCvl6EVFl6tpaS/wJYB5IdWT2IISdo1QwUjAcBgNVHREEFTATghFrdnNl\r
cnZlci5hY21lLmluYzATBgNVHSUEDDAKBggrBgEFBQcDATAMBgNVHRMEBTADAQEA\r
MA8GA1UdDwEB/wQFAwMH4AAwBQYDK2VwA0EASGOmOWFPjbGhXNOmYNCa3lInbgRy\r
iTNtB/5kElnbKkhKhRU7yQ8HTHWWkyU5WGWbOOIXEtYp+5ERUJC+mzP9Bw==\r
-----END CERTIFICATE-----\r
"""
key = """
-----BEGIN PRIVATE KEY-----\r
MFMCAQEwBQYDK2VwBCIEIPMyINaewhXwuTPUufFO2mMt/MvQMHrGDGxgdgfy/kUu\r
oSMDIQCtmdgIxQNLopbTbgr5ehFRZeraWkv8CWAeSHVk9iCEnQ==\r
-----END PRIVATE KEY-----\r
"""
有了配置文件的支持，就可以在 lib.rs 下写一些辅助函数，让我们创建服务端和客户端更加简单：
mod config;
mod error;
mod network;
mod pb;
mod service;
mod storage;
pub use config::*;
pub use error::KvError;
pub use network::*;
pub use pb::abi::*;
pub use service::*;
pub use storage::*;
use anyhow::Result;
use tokio::net::{TcpListener, TcpStream};
use tokio_rustls::client;
use tokio_util::compat::FuturesAsyncReadCompatExt;
use tracing::info;
/// 通过配置创建 KV 服务器
pub async fn start_server_with_config(config: &ServerConfig) -> Result<()> {
let acceptor =
TlsServerAcceptor::new(&config.tls.cert, &config.tls.key, config.tls.ca.as_deref())?;
let addr = &config.general.addr;
match &config.storage {
StorageConfig::MemTable => start_tls_server(addr, MemTable::new(), acceptor).await?,
StorageConfig::SledDb(path) => start_tls_server(addr, SledDb::new(path), acceptor).await?,
};
Ok(())
}
/// 通过配置创建 KV 客户端
pub async fn start_client_with_config(
config: &ClientConfig,
) -> Result<YamuxCtrl<client::TlsStream<TcpStream>>> {
let addr = &config.general.addr;
let tls = &config.tls;
let identity = tls.identity.as_ref().map(|(c, k)| (c.as_str(), k.as_str()));
let connector = TlsClientConnector::new(&tls.domain, identity, tls.ca.as_deref())?;
let stream = TcpStream::connect(addr).await?;
let stream = connector.connect(stream).await?;
// 打开一个 stream
Ok(YamuxCtrl::new_client(stream, None))
}
async fn start_tls_server<Store: Storage>(
addr: &str,
store: Store,
acceptor: TlsServerAcceptor,
) -> Result<()> {
let service: Service<Store> = ServiceInner::new(store).into();
let listener = TcpListener::bind(addr).await?;
info!("Start listening on {}", addr);
loop {
let tls = acceptor.clone();
let (stream, addr) = listener.accept().await?;
info!("Client {:?} connected", addr);
let svc = service.clone();
tokio::spawn(async move {
let stream = tls.accept(stream).await.unwrap();
YamuxCtrl::new_server(stream, None, move |stream| {
let svc1 = svc.clone();
async move {
let stream = ProstServerStream::new(stream.compat(), svc1.clone());
stream.process().await.unwrap();
Ok(())
}
});
});
}
}
有了 start_server_with_config 和 start_client_with_config 这两个辅助函数，我们就可以简化 src/server.rs 和 src/client.rs 了。下面是 src/server.rs 的新代码：
use anyhow::Result;
use kv6::{start_server_with_config, ServerConfig};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
tracing_subscriber::fmt::init();
let config: ServerConfig = toml::from_str(include_str!("../fixtures/server.conf"))?;
start_server_with_config(&config).await?;
Ok(())
}
可以看到，整个代码简洁了很多。在这个重构的过程中，还有一些其它改动，你可以看 GitHub repo 下 45 讲的 diff_config。
之前我们写了很多单元测试，但还没有写过一行集成测试。今天就来写一个简单的集成测试，确保客户端和服务器完整的交互工作正常。
之前提到在 Rust 里，集成测试放在 tests 目录下，每个测试编成单独的二进制。所以首先，我们创建和 src 平行的 tests 目录。然后再创建 tests/server.rs，填入以下代码：
use anyhow::Result;
use kv6::{
start_client_with_config, start_server_with_config, ClientConfig, CommandRequest,
ProstClientStream, ServerConfig, StorageConfig,
};
use std::time::Duration;
use tokio::time;
#[tokio::test]
async fn yamux_server_client_full_tests() -> Result<()> {
let addr = "127.0.0.1:10086";
let mut config: ServerConfig = toml::from_str(include_str!("../fixtures/server.conf"))?;
config.general.addr = addr.into();
config.storage = StorageConfig::MemTable;
// 启动服务器
tokio::spawn(async move {
start_server_with_config(&config).await.unwrap();
});
time::sleep(Duration::from_millis(10)).await;
let mut config: ClientConfig = toml::from_str(include_str!("../fixtures/client.conf"))?;
config.general.addr = addr.into();
let mut ctrl = start_client_with_config(&config).await.unwrap();
let stream = ctrl.open_stream().await?;
let mut client = ProstClientStream::new(stream);
// 生成一个 HSET 命令
let cmd = CommandRequest::new_hset("table1", "hello", "world".to_string().into());
client.execute_unary(&cmd).await?;
// 生成一个 HGET 命令
let cmd = CommandRequest::new_hget("table1", "hello");
let data = client.execute_unary(&cmd).await?;
assert_eq!(data.status, 200);
assert_eq!(data.values, &["world".into()]);
Ok(())
}
可以看到，集成测试的写法和单元测试其实很类似，只不过我们不需要再使用 #[cfg(test)] 来做条件编译。
如果你的集成测试比较复杂，需要比较多的辅助代码，那么你还可以在 tests 下 cargo new 出一个项目，然后在那个项目里撰写辅助代码和测试代码。如果你对此感兴趣，可以看 tonic 的集成测试。不过注意了，集成测试和你的 crate 用同样的条件编译，所以在集成测试里，无法使用单元测试中构建的辅助代码。
在之前不断完善 KV server 的过程中，你一定会好奇：我们的 KV server 性能究竟如何呢？那来写一个关于 Pub/Sub 的性能测试吧。
基本的想法是我们连上 100 个 subscriber 作为背景，然后看 publisher publish 的速度。
因为 BROADCAST_CAPACITY 有限，是 128，当 publisher 速度太快，而导致 server 不能及时往 subscriber 发送时，server 接收 client 数据的速度就会降下来，无法接收新的 client，整体的 publish 的速度也会降下来，所以这个测试能够了解 server 处理 publish 的速度。
为了确认这一点，我们在 start_tls_server() 函数中，在 process() 之前，再加个 100ms 的延时，人为减缓系统的处理速度：
async move {
let stream = ProstServerStream::new(stream.compat(), svc1.clone());
// 延迟 100ms 处理
time::sleep(Duration::from_millis(100)).await;
stream.process().await.unwrap();
Ok(())
}
好，现在可以写性能测试了。
在 Rust 下，我们可以用 criterion 库。它可以处理基本的性能测试，并生成漂亮的报告。所以在 Cargo.toml 中加入：
[dev-dependencies]
...
criterion = { version = "0.3", features = ["async_futures", "async_tokio", "html_reports"] } # benchmark
...
rand = "0.8" # 随机数处理
...
[[bench]]
name = "pubsub"
harness = false
最后这个 bench section，描述了性能测试的名字，它对应 benches 目录下的同名文件。
我们创建和 src 平级的 benches，然后再创建 benches/pubsub.rs，添入如下代码：
use anyhow::Result;
use criterion::{criterion_group, criterion_main, Criterion};
use futures::StreamExt;
use kv6::{
start_client_with_config, start_server_with_config, ClientConfig, CommandRequest, ServerConfig,
StorageConfig, YamuxCtrl,
};
use rand::prelude::SliceRandom;
use std::time::Duration;
use tokio::net::TcpStream;
use tokio::runtime::Builder;
use tokio::time;
use tokio_rustls::client::TlsStream;
use tracing::info;
async fn start_server() -> Result<()> {
let addr = "127.0.0.1:9999";
let mut config: ServerConfig = toml::from_str(include_str!("../fixtures/server.conf"))?;
config.general.addr = addr.into();
config.storage = StorageConfig::MemTable;
tokio::spawn(async move {
start_server_with_config(&config).await.unwrap();
});
Ok(())
}
async fn connect() -> Result<YamuxCtrl<TlsStream<TcpStream>>> {
let addr = "127.0.0.1:9999";
let mut config: ClientConfig = toml::from_str(include_str!("../fixtures/client.conf"))?;
config.general.addr = addr.into();
Ok(start_client_with_config(&config).await?)
}
async fn start_subscribers(topic: &'static str) -> Result<()> {
let mut ctrl = connect().await?;
let stream = ctrl.open_stream().await?;
info!("C(subscriber): stream opened");
let cmd = CommandRequest::new_subscribe(topic.to_string());
tokio::spawn(async move {
let mut stream = stream.execute_streaming(&cmd).await.unwrap();
while let Some(Ok(data)) = stream.next().await {
drop(data);
}
});
Ok(())
}
async fn start_publishers(topic: &'static str, values: &'static [&'static str]) -> Result<()> {
let mut rng = rand::thread_rng();
let v = values.choose(&mut rng).unwrap();
let mut ctrl = connect().await.unwrap();
let mut stream = ctrl.open_stream().await.unwrap();
info!("C(publisher): stream opened");
let cmd = CommandRequest::new_publish(topic.to_string(), vec![(*v).into()]);
stream.execute_unary(&cmd).await.unwrap();
Ok(())
}
fn pubsub(c: &mut Criterion) {
// tracing_subscriber::fmt::init();
// 创建 Tokio runtime
let runtime = Builder::new_multi_thread()
.worker_threads(4)
.thread_name("pubsub")
.enable_all()
.build()
.unwrap();
let values = &["Hello", "Tyr", "Goodbye", "World"];
let topic = "lobby";
// 运行服务器和 100 个 subscriber，为测试准备
runtime.block_on(async {
eprint!("preparing server and subscribers");
start_server().await.unwrap();
time::sleep(Duration::from_millis(50)).await;
for _ in 0..100 {
start_subscribers(topic).await.unwrap();
eprint!(".");
}
eprintln!("Done!");
});
// 进行 benchmark
c.bench_function("publishing", move |b| {
b.to_async(&runtime)
.iter(|| async { start_publishers(topic, values).await })
});
}
criterion_group! {
name = benches;
config = Criterion::default().sample_size(10);
targets = pubsub
}
criterion_main!(benches);
大部分的代码都很好理解，就是创建服务器和客户端，为测试做准备。说一下这里面核心的 benchmark 代码：
c.bench_function("publishing", move |b| {
b.to_async(&runtime)
.iter(|| async { start_publishers(topic, values).await })
});
对于要测试的代码，我们可以封装成一个函数进行测试。这里因为要做 async 函数的测试，需要使用 runtime。普通的函数不需要调用 to_async。对于更多有关 criterion 的用法，可以参考它的文档。
运行 cargo bench 后，会见到如下打印（如果你的代码无法通过，可以参考 repo 里的 diff_benchmark，我顺便做了一点小重构）：
preparing server and subscribers....................................................................................................Done!
publishing time: [419.73 ms 426.84 ms 434.20 ms]
change: [-1.6712% +1.0499% +3.6586%] (p = 0.48 > 0.05)
No change in performance detected.
可以看到，单个 publish 的处理速度要 426ms，好慢！我们把之前在 start_tls_server() 里加的延迟去掉，再次测试：
preparing server and subscribers....................................................................................................Done!
publishing time: [318.61 ms 324.48 ms 329.81 ms]
change: [-25.854% -23.980% -22.144%] (p = 0.00 < 0.05)
Performance has improved.
嗯，这下 324ms，正好是减去刚才加的 100ms。可是这个速度依旧不合理，凭直觉我们感觉一下这个速度，是 Python 这样的语言还正常，如果是 Rust 也太慢了吧？
工业界有句名言：如果你无法测量，那你就无法改进（If you can’t measure it, you can’t improve it）。现在知道了 KV server 性能有问题，但并不知道问题出在哪里。我们需要使用合适的测量方式。
目前，比较好的端对端的性能监控和测量工具是 jaeger，我们可以在 KV server/client 侧收集监控信息，发送给 jaeger 来查看在服务器和客户端的整个处理流程中，时间都花费到哪里去了。
之前我们在 KV server 里使用的日志工具是 tracing，不过日志只是它的诸多功能之一，它还能做 instrument，然后配合 opentelemetry 库，我们就可以把 instrument 的结果发送给 jaeger 了。
好，在 Cargo.toml 里添加新的依赖：
[dependencies]
...
opentelemetry-jaeger = "0.15" # opentelemetry jaeger 支持
...
tracing-appender = "0.1" # 文件日志
tracing-opentelemetry = "0.15" # opentelemetry 支持
tracing-subscriber = { version = "0.2", features = ["json", "chrono"] } # 日志处理
有了这些依赖后，在 benches/pubsub.rs 里，我们可以在初始化 tracing_subscriber 时，使用 jaeger 和 opentelemetry tracer：
fn pubsub(c: &mut Criterion) {
let tracer = opentelemetry_jaeger::new_pipeline()
.with_service_name("kv-bench")
.install_simple()
.unwrap();
let opentelemetry = tracing_opentelemetry::layer().with_tracer(tracer);
tracing_subscriber::registry()
.with(EnvFilter::from_default_env())
.with(opentelemetry)
.init();
let root = span!(tracing::Level::INFO, "app_start", work_units = 2);
let _enter = root.enter();
// 创建 Tokio runtime
...
}
设置好 tracing 后，就在系统的主流程上添加相应的 instrument：
新添加的代码你可以看 repo 中的 diff_telemetry。注意 instrument 可以用不同的名称，比如，对于 TlsConnector::new() 函数，可以用 #[instrument(name = "tls_connector_new")]，这样它的名字辨识度高一些。
为主流程中的函数添加完 instrument 后，你需要先打开一个窗口，运行 jaeger（需要 docker）：
docker run -d -p6831:6831/udp -p6832:6832/udp -p16686:16686 -p14268:14268 jaegertracing/all-in-one:latest
然后带着 RUST_LOG=info 运行 benchmark：
RUST_LOG=info cargo bench
由于我的 OS X 上没装 docker（docker 不支持 Mac，需要 Linux VM 中转），我就在一个 Ubuntu 虚拟机里运行这两条命令：
preparing server and subscribers....................................................................................................Done!
publishing time: [1.7464 ms 1.9556 ms 2.2343 ms]
Found 2 outliers among 10 measurements (20.00%)
1 (10.00%) high mild
1 (10.00%) high severe
并没有做任何事情，似乎只是换了个系统，性能就提升了很多，这给我们一个 tip：也许问题出在 OS X 和 Linux 系统相关的部分。
不管怎样，已经发送了不少数据给 jaeger，我们到 jaeger 上看看问题出在哪里。
打开 http://localhost:16686/，service 选 kv-bench，Operation 选 app_start，点击 “Find Traces”，我们可以看到捕获的 trace。因为运行了两次 benchmark，所以有两个 app_start 的查询结果：
可以看到，每次 start_client_with_config 都要花 1.6-2.5ms，其中有差不多一小半时间花在了 TlsClientConnector::new() 上：
如果说 TlsClientConnector::connect() 花不少时间还情有可原，因为这是整个 TLS 协议的握手过程，涉及到网络调用、包的加解密等。但 TlsClientConnector::new() 就是加载一些证书、创建 TlsConnector 这个数据结构而已，为何这么慢？
仔细阅读 TlsClientConnector::new() 的代码，你可以对照注释看：
#[instrument(name = "tls_connector_new", skip_all)]
pub fn new(
domain: impl Into<String> + std::fmt::Debug,
identity: Option<(&str, &str)>,
server_ca: Option<&str>,
) -> Result<Self, KvError> {
let mut config = ClientConfig::new();
// 如果有客户端证书，加载之
if let Some((cert, key)) = identity {
let certs = load_certs(cert)?;
let key = load_key(key)?;
config.set_single_client_cert(certs, key)?;
}
// 加载本地信任的根证书链
config.root_store = match rustls_native_certs::load_native_certs() {
Ok(store) | Err((Some(store), _)) => store,
Err((None, error)) => return Err(error.into()),
};
// 如果有签署服务器的 CA 证书，则加载它，这样服务器证书不在根证书链
// 但是这个 CA 证书能验证它，也可以
if let Some(cert) = server_ca {
let mut buf = Cursor::new(cert);
config.root_store.add_pem_file(&mut buf).unwrap();
}
Ok(Self {
config: Arc::new(config),
domain: Arc::new(domain.into()),
})
}
可以发现，它的代码唯一可能影响性能的就是加载本地信任的根证书链的部分。这个代码会和操作系统交互，获取信任的根证书链。也许，这就是影响性能的原因之一？
那我们将其简单重构一下。因为根证书链，只有在客户端没有提供用于验证服务器证书的 CA 证书时，才需要，所以可以在没有 CA 证书时，才加载本地的根证书链：
#[instrument(name = "tls_connector_new", skip_all)]
pub fn new(
domain: impl Into<String> + std::fmt::Debug,
identity: Option<(&str, &str)>,
server_ca: Option<&str>,
) -> Result<Self, KvError> {
let mut config = ClientConfig::new();
// 如果有客户端证书，加载之
if let Some((cert, key)) = identity {
let certs = load_certs(cert)?;
let key = load_key(key)?;
config.set_single_client_cert(certs, key)?;
}
// 如果有签署服务器的 CA 证书，则加载它，这样服务器证书不在根证书链
// 但是这个 CA 证书能验证它，也可以
if let Some(cert) = server_ca {
let mut buf = Cursor::new(cert);
config.root_store.add_pem_file(&mut buf).unwrap();
} else {
// 加载本地信任的根证书链
config.root_store = match rustls_native_certs::load_native_certs() {
Ok(store) | Err((Some(store), _)) => store,
Err((None, error)) => return Err(error.into()),
};
}
Ok(Self {
config: Arc::new(config),
domain: Arc::new(domain.into()),
})
}
完成这个修改后，我们再运行 RUST_LOG=info cargo bench，现在的性能达到了 1.64ms，相比之前的 1.95ms，提升了 16%。
打开 jaeger，看最新的 app_start 结果，发现 TlsClientConnector::new() 所花时间降到了 ~12us 左右。嗯，虽然没有抓到服务器本身的 bug，但客户端的 bug 倒是解决了一个。
至于服务器，如果我们看 Service::execute 的主流程，执行速度在 40-60us，问题不大：
再看服务器的主流程 server_process：
这是我们在 start_tls_server() 里额外添加的 tracing span：
loop {
let root = span!(tracing::Level::INFO, "server_process");
let _enter = root.enter();
...
}
把右上角的 trace timeline 改成 trace graph，然后点右侧的 time：
可以看到，主要的服务器时间都花在了 TLS accept 上，所以，目前服务器没有太多值得优化的地方。
由于 tracing 本身也占用不少 CPU，所以我们直接 cargo bench 看看目前的结果：
preparing server and subscribers....................................................................................................Done!
publishing time: [1.3986 ms 1.4140 ms 1.4474 ms]
change: [-26.647% -19.977% -10.798%] (p = 0.00 < 0.05)
Performance has improved.
Found 2 outliers among 10 measurements (20.00%)
2 (20.00%) high severe
不加 RUST_LOG=info 后，整体性能到了 1.4ms。这是我在 Ubuntu 虚拟机下的结果。
我们再回到 OS X 下测试，看看 TlsClientConnector::new() 的修改，对OS X 是否有效：
preparing server and subscribers....................................................................................................Done!
publishing time: [1.4086 ms 1.4229 ms 1.4315 ms]
change: [-99.570% -99.563% -99.554%] (p = 0.00 < 0.05)
Performance has improved.
嗯，在我的 OS X下，现在整体性能也到了 1.4ms 的水平。这也意味着，在有 100 个 subscribers 的情况下，我们的 KV server 每秒钟可以处理 714k publish 请求；而在 1000 个 subscribers 的情况下，性能在 11.1ms 的水平，也就是每秒可以处理 90k publish 请求：
publishing time: [11.007 ms 11.095 ms 11.253 ms]
change: [-96.618% -96.556% -96.486%] (p = 0.00 < 0.05)
Performance has improved.
你也许会觉得目前 publish 的 value 太小，那换一些更加贴近实际的字符串大小：
// let values = &["Hello", "Tyr", "Goodbye", "World"];
let base_str = include_str!("../fixtures/server.conf"); // 891 bytes
let values: &'static [&'static str] = Box::leak(
vec![
&base_str[..64],
&base_str[..128],
&base_str[..256],
&base_str[..512],
]
.into_boxed_slice(),
);
测试结果差不太多：
publishing time: [10.917 ms 11.098 ms 11.428 ms]
change: [-0.4822% +2.3311% +4.9631%] (p = 0.12 > 0.05)
No change in performance detected.
criterion 还会生成漂亮的 report，你可以用浏览器打开 ./target/criterion/publishing/report/index.html 查看（名字是publishing ，因为 benchmark ID 是 publishing）：
好，处理完性能相关的问题，我们来为 server 添加日志和性能监测的支持：
use std::env;
use anyhow::Result;
use kv6::{start_server_with_config, RotationConfig, ServerConfig};
use tokio::fs;
use tracing::span;
use tracing_subscriber::{
fmt::{self, format},
layer::SubscriberExt,
prelude::*,
EnvFilter,
};
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
// 如果有环境变量，使用环境变量中的 config
let config = match env::var("KV_SERVER_CONFIG") {
Ok(path) => fs::read_to_string(&path).await?,
Err(_) => include_str!("../fixtures/server.conf").to_string(),
};
let config: ServerConfig = toml::from_str(&config)?;
let tracer = opentelemetry_jaeger::new_pipeline()
.with_service_name("kv-server")
.install_simple()?;
let opentelemetry = tracing_opentelemetry::layer().with_tracer(tracer);
// 添加
let log = &config.log;
let file_appender = match log.rotation {
RotationConfig::Hourly => tracing_appender::rolling::hourly(&log.path, "server.log"),
RotationConfig::Daily => tracing_appender::rolling::daily(&log.path, "server.log"),
RotationConfig::Never => tracing_appender::rolling::never(&log.path, "server.log"),
};
let (non_blocking, _guard1) = tracing_appender::non_blocking(file_appender);
let fmt_layer = fmt::layer()
.event_format(format().compact())
.with_writer(non_blocking);
tracing_subscriber::registry()
.with(EnvFilter::from_default_env())
.with(fmt_layer)
.with(opentelemetry)
.init();
let root = span!(tracing::Level::INFO, "app_start", work_units = 2);
let _enter = root.enter();
start_server_with_config(&config).await?;
Ok(())
}
为了让日志能在配置文件中配置，需要更新一下 src/config.rs：
#[derive(Clone, Debug, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
pub struct ServerConfig {
pub general: GeneralConfig,
pub storage: StorageConfig,
pub tls: ServerTlsConfig,
pub log: LogConfig,
}
#[derive(Clone, Debug, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
pub struct LogConfig {
pub path: String,
pub rotation: RotationConfig,
}
#[derive(Clone, Debug, Serialize, Deserialize, PartialEq)]
pub enum RotationConfig {
Hourly,
Daily,
Never,
}
你还需要更新 examples/gen_config.rs。相关的改变可以看 repo 下的 diff_logging。
tracing 和 opentelemetry 还支持 prometheus，你可以使用 opentelemetry-prometheus 来和 prometheus 交互，如果有兴趣，你可以自己深入研究一下。
为了讲述方便，我把 CI/CD 放在最后，但 CI/CD 应该是在一开始的时候就妥善设置的。
先说CI吧。这个课程的 repo tyrchen/geektime-rust 在一开始就设置了 github action，每次 commit 都会运行：
github action 配置如下，供你参考：
name: build
on:
push:
branches:
- master
pull_request:
branches:
- master
jobs:
build-rust:
strategy:
matrix:
platform: [ubuntu-latest, windows-latest]
runs-on: ${{ matrix.platform }}
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Cache cargo registry
uses: actions/cache@v1
with:
path: ~/.cargo/registry
key: ${{ runner.os }}-cargo-registry
- name: Cache cargo index
uses: actions/cache@v1
with:
path: ~/.cargo/git
key: ${{ runner.os }}-cargo-index
- name: Cache cargo build
uses: actions/cache@v1
with:
path: target
key: ${{ runner.os }}-cargo-build-target
- name: Install stable
uses: actions-rs/toolchain@v1
with:
profile: minimal
toolchain: stable
override: true
- name: Check code format
run: cargo fmt -- --check
- name: Check the package for errors
run: cargo check --all
- name: Lint rust sources
run: cargo clippy --all-targets --all-features --tests --benches -- -D warnings
- name: Run tests
run: cargo test --all-features -- --test-threads=1 --nocapture
- name: Generate docs
run: cargo doc --all-features --no-deps
- name: Deploy docs to gh-page
uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3
with:
github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
publish_dir: ./target/doc
除此之外，我们还可以在每次 push tag 时做 release：
name: release
on:
push:
tags:
- "v*" # Push events to matching v*, i.e. v1.0, v20.15.10
jobs:
build:
name: Upload Release Asset
runs-on: ${{ matrix.os }}
strategy:
matrix:
os: [ubuntu-latest]
steps:
- name: Cache cargo registry
uses: actions/cache@v1
with:
path: ~/.cargo/registry
key: ${{ runner.os }}-cargo-registry
- name: Cache cargo index
uses: actions/cache@v1
with:
path: ~/.cargo/git
key: ${{ runner.os }}-cargo-index
- name: Cache cargo build
uses: actions/cache@v1
with:
path: target
key: ${{ runner.os }}-cargo-build-target
- name: Checkout code
uses: actions/checkout@v2
with:
token: ${{ secrets.GH_TOKEN }}
submodules: recursive
- name: Build project
run: |
make build-release
- name: Create Release
id: create_release
uses: actions/create-release@v1
env:
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
with:
tag_name: ${{ github.ref }}
release_name: Release ${{ github.ref }}
draft: false
prerelease: false
- name: Upload asset
id: upload-kv-asset
uses: actions/upload-release-asset@v1
env:
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
with:
upload_url: ${{ steps.create_release.outputs.upload_url }}
asset_path: ./target/release/kvs
asset_name: kvs
asset_content_type: application/octet-stream
- name: Set env
run: echo "RELEASE_VERSION=${GITHUB_REF#refs/*/}" >> $GITHUB_ENV
- name: Deploy docs to gh-page
uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3
with:
github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
publish_dir: ./target/doc/simple_kv
destination_dir: ${{ env.RELEASE_VERSION }}
这样，每次 push tag 时，都可以打包出来 Linux 的 kvs 版本：
如果你不希望直接使用编译出来的二进制，也可以打包成 docker，在 Kubernetes 下使用。
在做 CI 的过程中，我们也可以触发 CD，比如：
一般来说，每家企业都有自己的 CI/CD 的工具链，这里为了展示方便，我们演示了如何使用 github action 对 Rust 代码做 CI，你可以按照自己的需要来处理。
在刚才的 action 代码中，还编译并上传了文档，所以我们可以通过 github pages 很方便地访问文档：
我们的 KV server 之旅就到此为止了。在整整 7 堂课里，我们一点点从零构造了一个完整的 KV server，包括注释在内，撰写了近三千行代码：
❯ tokei .
-------------------------------------------------------------------------------
Language Files Lines Code Comments Blanks
-------------------------------------------------------------------------------
Makefile 1 24 16 1 7
Markdown 1 7 7 0 0
Protocol Buffers 1 119 79 23 17
Rust 25 3366 2730 145 491
TOML 2 268 107 142 19
-------------------------------------------------------------------------------
Total 30 3784 2939 311 534
-------------------------------------------------------------------------------
这是一个非常了不起的成就！我们应该为自己感到自豪！
在这个系列里，我们大量使用 trait 和泛型，构建了很多复杂的数据结构；还为自己的类型实现了 AsyncRead / AsyncWrite / Stream / Sink 这些比较高阶的 trait。通过良好的设计，我们把网络层和业务层划分地非常清晰，网络层的变化不会影响到业务层，反之亦然：
我们还模拟了比较真实的开发场景，通过大的需求变更，引发了一次不小的代码重构。
最终，通过性能测试，发现了一个客户端实现的小 bug。在处理这个 bug 的时候，我们欣喜地看到，Rust 有着非常强大的测试工具链，除了我们使用的单元测试、集成测试、性能测试，Rust 还支持模糊测试（fuzzy testing）和基于特性的测试（property testing）。
对于测试过程中发现的问题，Rust 有着非常完善的 tracing 工具链，可以和整个 opentelemetry 生态系统（包括 jaeger、prometheus 等工具）打通。我们就是通过使用 jaeger 找到并解决了问题。除此之外，Rust tracing 工具链还支持生成 flamegraph，篇幅关系，没有演示，你感兴趣的话可以试试。
最后，我们完善了 KV server 的配置、日志以及 CI。完整的代码我放在了 github.com/tyrchen/simple-kv 上，欢迎查看最终的版本。
希望通过这个系列，你对如何使用 Rust 的特性来构造应用程序有了深度的认识。我相信，如果你能够跟得上这个系列的节奏，另外如果遇到新的库，用第 20 讲阅读代码的方式快速掌握，那么，大部分 Rust 开发中的挑战，对你而言都不是难事。
我们目前并未对日志做任何配置。一般来说，怎么做日志，会有相应的开关以及日志级别，如果希望能通过如下的配置记录日志，该怎么做？试试看：
[log]
enable_log_file = true
enable_jaeger = false
log_level = 'info'
path = '/tmp/kv-log'
rotation = 'Daily'
欢迎在留言区分享自己做 KV server 系列的想法和感悟。你已经完成了第45次打卡，我们下节课见。