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异步 io

Compio io_uring 深剖:3 次 syscalls 干完 1 万次 I/O

Compio io_uring 深剖:3 次 syscalls 干完 1 万次 I/O

Compio 中 io_uring 的深入解析:从内核原理到 Rust 实现 作为资深 Rust 架构设计师,我在高性能异步运行时设计中特别关注 io_uring 的集成。Compio 作为一个 ...

Tokio × Compio 双运行时:1 进程 2 调度器,0 冲突榨干 CPU

Tokio × Compio 双运行时:1 进程 2 调度器,0 冲突榨干 CPU

Tokio 与 Compio 同时存在:共存策略的高级实战指南 作为资深 Rust 架构设计师,我在之前的指南中概述了 Tokio 和 Compio 的基础共存策略。现在,我们从用户实战角度深入 ...

Compio 高阶:线程/核 + io_uring 双队列,百万 QPS 延迟压到 10 µs

Compio 高阶:线程/核 + io_uring 双队列,百万 QPS 延迟压到 10 µs

Compio 高级进阶实战指南:从用户实战角度的全面最佳实践 在上篇指南中已介绍了 Compio 的基础理论、配置和基本使用。现在,我们从用户实战角度深入高级主题。这篇指南假设你已掌握基础(如异 ...

Compio 0.17:线程/核 + io_uring,异步 I/O 吞吐翻倍

Compio 0.17:线程/核 + io_uring,异步 I/O 吞吐翻倍

Compio:高效异步 I/O Runtime 的最佳实践与实战指南 在设计高性能系统时,经常面对异步 I/O 的挑战。Rust 的生态中,Tokio 等运行时虽强大,但有时在跨平台和完成式 I ...

Rust Zstd 异步压缩:3 招提速 5×,流量省 70%

Rust Zstd 异步压缩:3 招提速 5×,流量省 70%

Rust Zstd 解压多线程详解指南 在上篇 Zstd 多线程异步压缩详解指南的基础上,我们从用户视角聚焦 Zstd 算法的解压多线程实现。这篇指南结合理论机制、代码实战、性能优化和最佳实践, ...

Rust Zstd 异步压缩:3 招提速 5×,流量省 70%

Rust Zstd 异步压缩:3 招提速 5×,流量省 70%

在上篇 Zstd 异步压缩详解指南的基础上,我们从用户视角深入探讨 Zstd 的多线程异步实现。这篇指南结合理论机制、代码实战、性能优化和最佳实践,帮助你掌握在 Rust 异步环境中(如 Tokio) ...

Rust Zstd 异步压缩:3 招提速 5×,流量省 70%

Rust Zstd 异步压缩:3 招提速 5×,流量省 70%

在上篇 Brotli 多线程与异步库对比指南的基础上,我们从用户视角聚焦 Zstd 算法的异步压缩实现。这篇指南结合理论机制、代码实战、性能优化和最佳实践,帮助你深入掌握 Zstd 在 Rust 异步 ...

Rust Brotli 多线程压缩翻倍速:4 步实战 + 异步库对比

Rust Brotli 多线程压缩翻倍速:4 步实战 + 异步库对比

在上篇 Brotli 深度优化指南的基础上,我们从用户视角深入探讨 Brotli 的多线程实现细节,以及在 Rust 生态中异步压缩库的对比。这篇指南结合理论、代码实战和性能分析,帮助你高效应用多线程 ...

Rust Brotli 算法深度优化与同步压缩库对比指南

Rust Brotli 算法深度优化与同步压缩库对比指南

在上篇指南中,我们探讨了 async-compression 的高级应用。现在,从用户视角聚焦 Brotli 算法的深度优化,以及在 Rust 生态中与其它同步压缩库(如 Gzip、Deflate ...

压缩省 70% 流量:Rust async-compression 全流程实战

压缩省 70% 流量:Rust async-compression 全流程实战

在上篇高级进阶指南的基础上,我们从用户视角进一步深化。作为一名经验丰富的 Rust 开发者,你可能面临更复杂的生产环境挑战,如高可用服务、分布式系统或边缘计算。这篇指南扩展最佳实践,覆盖从架构设计到运 ...

Rust 压缩性能翻倍:async-compression 高阶实战 5 招

Rust 压缩性能翻倍:async-compression 高阶实战 5 招

作为一名 Rust 开发者,你已经掌握了async-compression的基本用法(如入门指南中介绍的简单文件压缩/解压)。现在,我们从用户视角出发,深入实战场景:假设你正在构建一个高并发 We ...

Rust 一行代码搞定压缩,包体积瞬间减半

Rust 一行代码搞定压缩,包体积瞬间减半

1. 引言:为什么选择 async-compression? 在 Rust 生态中,处理数据压缩(如 Gzip、Deflate 等)通常依赖同步库(如 flate2 或 bzip2), ...