前提
这篇文章主要描述了Rust中异步的原理，Rust异步也是在最近的版本中(1.39)中才稳定下来。希望可以通过这边文章在提高自己认知的情况下，也可以给读者带来一些解惑。(来自于本人被Rust异步毒打的一些经验之谈).
阅读这篇文章需要对操作系统，IO多路复用，以及一些数据结构有一定的概念。
Future
Future 字面的意思就是未来发生的事情，在程序中则代表了一系列暂时没有结果的运算子，Future需要程序主动去poll(轮询)才能获取到最终的结果，每一次轮询的结果可能是Ready或者Pending。
当Ready的时候，证明当前Future已完成，代码逻辑可以向下执行；当Pending的时候，代表当前Future并未执行完成，代码不能向下执行，看到这里就要问了，那什么时候才能向下执行呢，这里的关键在于Runtime中的Executor需要不停的去执行Future的poll操作，直至Future返回Ready可以向下执行为止。等等，熟悉Linux的同学可能要说了，怎么感觉和Epoll模型是非常的相似呢，没错，这确实非常相像(但是依然有些许不同，Future可以避免空的轮询)，看样子优秀的设计在哪里都可以看到类似的身影。为了实现Rust声称的高性能与零开销抽象，这里做了一些优化，下面一一讲述。
Future结构
pub enum Poll<T> {
Ready(T),
Pending,
}
pub trait Future {
type Output;
fn poll(self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Self::Output>;
}Future的定义非常简单，Output代表了Future返回的值的类型，而poll方法是执行Future的关键，poll方法可以返回一个Poll类型，Poll类型是一个Enum，包装了Ready和Pending两种状态。
Runtime
Runtime 由两部分组成，Executor和Reactor。
Executor为执行器，没有任何阻塞的等待，循环执行一系列就绪的Future，当Future返回pending的时候，会将Future转移到Reactor上等待进一步的唤醒。
Reactor为反应器(唤醒器)，轮询并唤醒挂在的事件，并执行对应的wake方法，通常来说，wake会将Future的状态变更为就绪，同时将Future放到Executor的队列中等待执行。
执行流程
下面的序列图大概简单的描绘了Future在Executor和Reactor之间来回转移的流程与状态变化。
sequenceDiagram
participant Executor
participant Reactor
activate Executor
Executor->>Reactor: Pending Future
deactivate Executor
Note left of Executor: Execute other Future
activate Reactor
Reactor->>Executor: Ready Future
deactivate Reactor
activate Executor
deactivate Executor
上面说明了一个简单的Future的执行，如果是一个比较复杂的Future的话，比如中间会有多次IO操作的话，那么流程时怎么样的呢？看下面一段代码：(仅仅作为demo，不代表可以直接使用)
async fn read_and_write(s: TcpStream) {
let (mut r, mut w) = s.split();
let mut buffer = r.read().await.unwrap();
buffer.append("Hello,world");
w.write_all(buffer.as_bytes()).await.unwrap();
}对应的执行流程为：
sequenceDiagram
participant Executor
participant Reactor
activate Executor
deactivate Executor
Executor->>Reactor: Pending on r.read()
Note left of Executor: Execute other Future
activate Reactor
Reactor->>Executor: r.read() is ready
Note left of Executor: Execute current Future
deactivate Reactor
Executor->>Reactor: Pending on w.write_all()
Note left of Executor: Execute other Future
activate Reactor
deactivate Reactor
Reactor->>Executor: w.write_all() is ready
上面的这些例子系统中只展示了一个Future的执行情况，真实的生产环境中，可能有数十万的Future同时在执行，Executor和Reactor的调度模型要更复杂一些。
总结
一句话概括Runtime，Future不能马上返回值的时候，会被交给Reactor，Future的值准备就绪后，调用wake传递给Executor执行，反复执行，直至整个Future返回Ready。
Executor
通常来说，Executor的实现可以是单线程与线程池两个版本，两种实现间各有优劣，单线程少了数据的竞争，但是吞吐量却容易达到瓶颈，线程池的实现可以提高吞吐量，但是却要处理数据的竞争冲突。下面我们以async-std来分析基于线程池的实现：
fn main_loop() {
loop {
match find_runnable() {
Some(task) => task.run();
None => {
// 实际上，这里根据空循环的次数，会陷入睡眠状态或出让CPU资源，直到新的task来唤醒。
}
}
}
}
fn find_runnable() -> Option<Task> {
let task = get_local();
if task.is_some() {
return task;
}
let task = get_local();
if task.is_some() {
return task;
}
steal_other()
}这里做了大量的简化，整个Executor是一个线程池，每个线程都在不断的寻找可执行的task，然后执行，然后再找下一个task，再执行，永远重复。
从上面的main_loop中可以看到，cpu并不是一直毫无意义的空转，中间会有一些策略来优化cpu的使用。
Reactor
Reactor作为反应器，上面同时挂在了成千上万个待唤醒的事件， 这里使用了mio统一封装了操作系统的多路复用API。在Linux中使用的是Epoll，在Mac中使用的则是Kqueue，具体的实现在此不多说。
在Future的基础上，出现了AsyncRead/AsyncWrite/AsyncSeek等抽象来描述IO操作，在执行对应的Read/Write/Seek操作时，如果底层的数据尚未准备好，会把所在的Future注册至Reactor。Reactor的流程如下:
loop {
poll.poll(&events, timeout);
for event in events.iter() {
if (event.is_readable()) {
for waker in event.readers.wakers {
waker.wake();
}
}
if (event.is_writeable()) {
for waker in event.writers.wakers {
waker.wake();
}
}
}
}Reactor会不断的poll就绪的事件，然后依次唤醒绑定在事件上的waker，waker唤醒的时候会把对应的task移动到Executor的就绪队列上安排执行。
结合Executor的运作原理不难发现，Executor肯定不会poll到未就绪的task，因为只有就绪的任务才会被放到Executor的执行队列中，Executor的资源利用率再一次被提高，这就是整个异步体系的高明之处。
Stream
Future是异步开发中最基础的概念了，如果说Future代表了一次性的异步的值，那么Stream则代表了一系列的异步的值。Future是1，Stream是0，1或者N。签名如下：
pub trait Stream {
type Item;
fn poll_next(self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Option<Self::Item>>;
}Stream对应了同步原语中的Iterator的概念，想一下，是不是连签名都是如此的相像呢。
pub trait Iterator {
type Item;
fn next(&mut self) -> Option<Self::Item>;
}Stream用来抽象源源不断的数据源，当然也可以断。可以用来抽象Websocket Connection，在Websokcet中，服务源源不断的接受客户端的值并处理，直至客户端断开连接。更进一步的抽象，MQ中的Consumer, Tcp中的业务数据包，都可以看作是一个Stream, 因此Stream的抽象对异步编程意义非凡。
Sink
有了代表一次性的异步值Future, 也有了代表可重复的异步值的Stream, 因此，需要有一个代表一次或多次的异步值，也就是接下来的Sink。
pub trait Sink<Item> {
type Error;
fn poll_ready(self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Result<(), Self::Error>>;
fn start_send(self: Pin<&mut Self>, item: Item) -> Result<(), Self::Error>;
fn poll_flush(self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Result<(), Self::Error>>;
fn poll_close(self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Result<(), Self::Error>>;
}Timer
不同于Tcp/Udp/Uds，mio没有提供对Timer的封装。
通常来说，对定时器的处理要么是时间轮，要么堆，要么红黑树(时间复杂度更为平均O(logN))。时间轮比较典型的案例就是在Kafka中的使用了，Go runtime用的则是堆，红黑树和堆的实现大致相同。
- 时间轮算法可以想象做钟表，每一格存储了到期的定时器，因此时间轮的最小精度为每一格所代表的时间。如果定时器的时间超过时间轮所能表示的时间怎么办呢，也简单，可以通过两种方式来优化。
- 多级时间轮来优化，可以想象，在钟表上，秒针每走一圈，分针走一格，同理分针走一圈，时针走一格，因此多级时间轮中，第一级的时间最为精确，第二级次之，第三级再次之..., 超过某一级时间轮所能表示的事件后，将定时器放到下一级时间轮中。
- 超过时间轮所能表示的时间范围后，对时间取余，插入到余数所在的格子中，这样一来，每个格子中存放的定时器需要加入轮数的记录，用来表明还差多少轮才能执行。每个格子中在插入新的定时器时，可以使用堆来堆定时器进行排序。
- 堆定时器(红黑树定时器)
使用最小堆来维护所有的定时器。一个工作线程不断的从堆里面寻找最近的定时器，如果定时器的时间比当前时间小，则唤醒该定时器对应的task，如果未达到设定的时间，则进行Thread::park(deadline-now)操作，让出当前cpu一段时间。
目前futures-timer的实现为全剧唯一的一个堆。存在可优化空间...
组合子
上面定义了实现异步的最基本概念，Future, Stream以及Sink。
但是很多情况下，我们直接使用它们来构建我们的应用是非常困难的，例如：多个互为竞争关系的Future，我们只需其中任意一个Future返回即可，能想到的做法是，我们不断的遍历所有的Future，直到某一个返回Ready：
loop {
for f in futures {
if f.is_ready() {
return f.output();
}
}
}我们可以把上面的逻辑给包装一下，提供一个名为select!(futures...)的宏，select便可作为一个组合子而存在。类似的组合子还有很多，比如join(futures...)，等待所有Future完成。
更多的可以参考futures-util.
Async/Await
上面所有的概念共同组成了Rust的异步生态，那么现在想象一下，如何获取一个Future运行的结果呢。一个可能的做法如下：
loop {
match f::poll(cx) {
Poll::Ready(x) => return x;
Poll::Pending => {}
}
}如果每次都要用户这么做的话，将会是多么痛苦的一件事儿呀，还不如用注册回调函数来实现异步呢！
有没有更精炼的方式来获取Future的值呢，这就是async/await出现的原因了。本质上来说，async/await就是上面代码段的一个语法糖，是用户使用起来更加的自然。上面的代码可以替换成：
let x = f.await;是不是有非常大的简化呢！
总结
虽然上面提到了各种各样的概念，但是仔细捋一下，便会发现整个异步可以分为三层：
- Future/Stream/Sink，Reactor/Executor直接作用于前面的三种类型。此层是为底层，一般用户很少接触，库的开发者接触较多。
- 组合子层，为了提供更为复杂的操作，诞生了一系列的异步组合子，使得异步变得更利于使用，用户会使用这些组合子来完成各种各样的逻辑。
- async/await，准确的说，这层远没有上面两层来的重要，但是依然不可或缺，这层使得异步的开发变得轻而易举。
