同じファイルをダウンロードするために数百のリクエストを作成しています（これはおもちゃの例です）。Go で同等のロジックを実行すると、200% の CPU 使用率が得られ、800 の要求で約 5 秒で戻ります。要求が 100 しかない Rust では、5 秒近くかかり、CPU 使用率が 37% の 16 の OS スレッドが生成されます。
なぜこのような違いがあるのですか？
私が理解していることから、N 個のコアにわたって s をCpuPool管理している場合、これは機能的には Go ランタイム/ゴルーチン コンボが行っていることであり、先物ではなくファイバーを介して行われます。Future
パフォーマンス データから、1 つのコアしか使用していないように見えThreadPoolExecutorます。
extern crate curl;
extern crate fibers;
extern crate futures;
extern crate futures_cpupool;
use std::io::{Write, BufWriter};
use curl::easy::Easy;
use futures::future::*;
use std::fs::File;
use futures_cpupool::CpuPool;
fn make_file(x: i32, data: &mut Vec<u8>) {
let f = File::create(format!("./data/{}.txt", x)).expect("Unable to open file");
let mut writer = BufWriter::new(&f);
writer.write_all(data.as_mut_slice()).unwrap();
}
fn collect_request(x: i32, url: &str) -> Result<i32, ()> {
let mut data = Vec::new();
let mut easy = Easy::new();
easy.url(url).unwrap();
{
let mut transfer = easy.transfer();
transfer
.write_function(|d| {
data.extend_from_slice(d);
Ok(d.len())
})
.unwrap();
transfer.perform().unwrap();
}
make_file(x, &mut data);
Ok(x)
}
fn main() {
let url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Immanuel_Kant";
let pool = CpuPool::new(16);
let output_futures: Vec<_> = (0..100)
.into_iter()
.map(|ind| {
pool.spawn_fn(move || {
let output = collect_request(ind, url);
output
})
})
.collect();
// println!("{:?}", output_futures.Item());
for i in output_futures {
i.wait().unwrap();
}
}