面试题：Rust异步并发编程中如何优化`Future`任务调度

Tokio等异步运行时的任务调度策略

多线程调度：Tokio默认采用多线程调度器。它使用一个线程池来执行异步任务。每个线程都有一个本地的任务队列。新的任务可以被推送到任何一个线程的队列中，线程会循环地从自己的队列中取出任务并执行。这种方式能够利用多核CPU的优势，实现并行执行任务。
工作窃取算法：当某个线程的本地任务队列为空时，它会尝试从其他线程的队列中“窃取”任务。这样可以有效地平衡各个线程之间的负载，避免某些线程过于繁忙而其他线程闲置的情况，提高整体的资源利用率。
任务优先级：Tokio支持为任务设置优先级。高优先级的任务会优先被调度执行，这在处理一些对时间敏感的任务（如网络请求的响应处理）时非常有用。

提升并发性能的方法

调整调度器参数：
- 线程池大小：可以根据系统的CPU核心数和任务类型来调整线程池的大小。对于计算密集型任务，线程池大小可以设置为CPU核心数，以充分利用CPU资源；对于I/O密集型任务，可以适当增大线程池大小，因为I/O操作等待时线程可以执行其他任务。例如，在Tokio中可以通过Builder来设置线程池大小：

use tokio::runtime::Builder;

let runtime = Builder::new_multi_thread()
    .worker_threads(4) // 设置线程池大小为4
    .build()
    .unwrap();

- **任务队列容量**：适当调整任务队列的容量也能影响性能。如果队列容量过小，可能会导致任务无法及时入队；如果队列容量过大，可能会占用过多内存。可以根据实际任务量和系统资源进行调整。

2. 优化任务设计： - 任务粒度控制：将大任务拆分成多个小任务。细粒度的任务可以更好地利用线程池，提高并发度。例如，在处理一个大文件的多个部分时，可以将每个部分的处理作为一个独立的任务。 - 避免阻塞：在异步任务中，要避免执行阻塞式的操作。比如，不要在异步函数中使用标准库的阻塞式I/O操作，而应使用异步I/O库（如tokio::fs）。如果必须调用阻塞式函数，可以使用tokio::task::spawn_blocking将其包装成异步任务，在另一个线程中执行，避免阻塞异步运行时的线程。

复杂异步任务场景下优化前后的对比代码示例

// 优化前
use tokio::time::{sleep, Duration};

async fn heavy_task() {
    // 模拟一个耗时操作
    sleep(Duration::from_secs(1)).await;
}

#[tokio::main]
async fn main() {
    let mut tasks = Vec::new();
    for _ in 0..100 {
        tasks.push(tokio::spawn(heavy_task()));
    }

    for task in tasks {
        task.await.unwrap();
    }
}

// 优化后
use tokio::time::{sleep, Duration};

async fn light_task() {
    // 模拟一个耗时较短的操作
    sleep(Duration::from_millis(100)).await;
}

#[tokio::main]
async fn main() {
    let mut tasks = Vec::new();
    for _ in 0..100 {
        for _ in 0..10 {
            tasks.push(tokio::spawn(light_task()));
        }
    }

    for task in tasks {
        task.await.unwrap();
    }
}

在上述示例中，优化前的heavy_task模拟一个耗时1秒的操作，多个这样的任务并发执行时可能会导致调度不灵活。优化后的light_task将任务粒度变小，模拟耗时100毫秒的操作，这样在同样数量的任务下，调度器可以更灵活地分配任务，提高并发性能。

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面试题：Rust异步并发编程中如何优化`Future`任务调度

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面试题答案

Tokio等异步运行时的任务调度策略

提升并发性能的方法

复杂异步任务场景下优化前后的对比代码示例