第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 本科就读加州大学圣地亚哥分校，毕业时长两年半， Rustacean 在 华为 目前正在使用 Rust 开发并行调度框架等模块。 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com Rust #1 Rust 异步简介 Ylong async runtime #3 Ylong Runtime 并发框架 目录 Table of Contents #2 社区并发框架介绍以及与移动端的不适配性 Introduction to third party Runtime crates and their incompatibility with mobile environment 现有框架无法完美适配移动端（一） Core Thread Thread Worker Worker task task Local queue Local queue Tokio 采用了如右图这种 GMP 模式： • 一核可以绑定多线程，每个线程拥有一个 Worker ，每个 Worker 拥有一个任务队列 • 但线程拥有相同优先级 • Worker 只持有一个本地 FIFO 队列 移动端诉求：优先级

Float 的乘法应该是 multiply(float) ，你也去 定义好几个重载吗？定义为 multiply(Numeric *) 的话 依然会违背你们的开 - 闭原则：比如 3.14f * 3 ，两 端是不同的类型，怎么处理所有可能类型的排列组合 ？ 不如放弃类和方法的概念，欣然接受全局函数和重载 。 模板函数：定义 • 使用 template • 其中 T 可以变成任意类型。 • 但是却没有出错，这是因为模板没有被调用，所以不会被实际编译！ • 而只有当 main 调用了这个函数，才会被编译，才会报错！ • 用一个假模板实现延迟编译的技术，可以加快编译的速度，用于代理模式等。 模板函数：一个例子 • 比如，要打印任意一个 vector ： 模板函数：配合运算符重载 • 实现用 std::cout << a 打印任意 vector ： 模板函数：大家学废了吗！ decltype(auto) p = func(); • 会自动推导为 func() 的返回类型。 • 和下面这种方式等价： • decltype(func()) p = func(); • 在代理模式中，用于完美转发函数返回值。比如： • decltype(auto) at(size_t i) const { • return m_internal_class.at(i); } using

变量在内存中的存储方式（小端字节序） 地址 字节 刚刚说过一个 int 由四个字节组成，因此一个 int 类型要占据四栋房子。 而对于 int 类型的四个字节要按照什么顺序放入四栋房子，有两种方式。 其中小端字节序（ little-endian ）就是先从低地址开始存字节的方式。 比如假设 x=1 的话，那么小端字节序的存储方式是： 大小端之争 我们主流的硬件架构如 x86 ， ARM 都采用的小端字节序。 非主流的硬件架构如 PowerPC ， MIPS 才用大端字节序。 贴近底层的语言，比如 C/C++/Fortran 会采用当前硬件架构的字节序，比如在 x86 上就会变成小端字节序。 Java 这种虚拟机语言会采用大端字节序，因此在小端字节序的硬件上会比较低效，需要额外的字节序转换工作。 为了统一，互联网标准规定，协议包头中传输的数据类型（但凡是多个字节组成的）必须是大端字节序。 假如 x=0x01234567 会讲到。 实验：你的电脑是大端还是小端？ • 如果说 p 是一个指向 x 变量的 int* 类型指针，然后 x 的值是 0x12345678 。 • 如果把这个指针强制转换成 char* 指针，就可以获得 int 四个房间中的第一个房间里的字节值了 。 • 在大端序的电脑上，第一个房间放的是 x 的最高位 0x12 ： 实验：你的电脑是大端还是小端？ • 如果说 p 是一个指向 x 变量的

个 Kubernetes 全球集群 • 300+ 个数字产品（资产沉淀） • 1600+ 条自动化工作流（全域） • 900+ 个服务化运行环境 通过整合业务、产品、研发、运维等角色端到端的协作过程，打造出提升研发效能的一站式研发协作平台。 价值亮点： • 人均需求交付数提升 50% 以上 ( 需求均衡 / 人员不变 ) • 每年节省研发损耗 4479 人天（约 500 2. 权限得到控制 3. 环境公开透明 4. 更新过程可追溯 Zadig — 托管项目方案 演示 -> 环境治理场景：数千开发者、 5 条业务线、多分支多环境协作 IoT 端云混合场景：打通云和端混合部署，实现一致性交付流程 v 上线资源设备只能人工确认，资源设备没有统 一的管理平台。 研发排查问题困难，对于服务进行诊断，每有 一个资源设备都需要给研发单独分配 SSH 权 Zadig 的主机项目和 K8s Helm Chart 项目两种场景做业务 接入，把交付端实现统一管理起来，来满足研发所有业务的日常迭代需 求。 理想使用 K8s CRD 来实现对设备状态的定义和管理，同时设备端使用 Agent 来和云端做交互，利用 Zadig 能力完成车端和云端服务的迭代更新 过程： 主机方式接入资源设备 • 支持系统主机管理的同时支持了项目级别的主机管理，项目成员可

完成队列的所有任务后再返回。从而 能够在 main 退出前等到 kernel 在 GPU 上执行完。 定义在 GPU 上的设备函数 • __global__ 用于定义核函数，他在 GPU 上执行，从 CPU 端通过三重尖括号语法调 用，可以有参数，不可以有返回值。 • 而 __device__ 则用于定义设备函数，他在 GPU 上执行，但是从 GPU 上调用的，而 且不需要三重尖括号，和普通函数用起来一 ，也就是说核函数 可以调用另一个核函数，且其三重尖括号 里的板块数和线程数可以动态指定，无需 先传回到 CPU 再进行调用，这是 CUDA 特有的能力。 常用于这种情况：需要从 GPU 端动态计算出 blockDim 和 gridDim ，而又不希望导回数据到 CPU 导致强制同步影响性能。 这种模式被称为动态并行（ dynamic parallelism ）， OpenGL 有一 个

Native feature utilize - Existing Codebase 跨平台开发到到底 应该跨什么？ UI or Logic ? 利用 Rust 重塑移动应用开发 Rust 在移动端应 用的价值 Rust is the only advanced choice for cross platform development. 利用 Rust 重塑移动应用开发 Rust

01 04 02 03 工程化协同：“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线，沉 淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 模块和 OpenAPI ，链接 一切流程、服务、工具和 上下游伙伴 安全简单自主可控：私有化 部署，现有服务 0 迁移成本

完善的测试类型支持，包括单元 测试、集成测试、基准测试等 02 03 和文档系统以及 CI/CD 工具的良 好集成 完整的断言系统 异步协程 零成本抽象 强大的测试框架 REPL 命令行客户端 WebUI 面向分析师，提供图模型定义、数据管理、图查询分析、服务状态监控、用户管理能力 免代码，可视化定义实体、 边，设计图模型。 【亮点】 • 支持模型导入导出 • 拖拽式关系构建

return 0; 优化成 return (x > 0); • if (x > 0) return 0; else return 1; 优化成 return !(x > 0); • 但是这里因为碰巧分支的两端都是简单的 1 和 0 ，对于其他值应该怎么办？ 无分支优化套路：妙用加减乘 • if (x > 0) • return 42; • else • return 32; • 两边不是简单的