Rari: 高性能 React 服务器端组件框架
Rari 是一款由 Rust 驱动的高性能 React 服务端组件（React Server Components，简称 RSC）框架，专为性能、可扩展性与开发者体验而打造。
特性
- 应用路由。基于文件系统的应用路由，支持布局模板，加载状态，错误处理等
- 真正的服务端渲染。HTML 内容在服务端渲染完成
- 默认是 React 服务端组件，可以按需打开客户端组件
- 由 Rust 打造的运行时，性能极佳
- 零配置，开箱即用
- 模块热更新
- TypeScript 优先
- 跨平台。支持 macOS， Linux 和 Windows
响应时间对比
| 项 | Rari | Next.js | 提升 |
|---|---|---|---|
| 平均响应时间 | 0.69 毫秒 | 2.58 毫秒 | 快 3.8 倍 |
| P95 | 1.15 毫秒 | 3.37 毫秒 | 快 2.9 倍 |
| 打包后大小 | 27.6 KB | 85.9 KB | 减少 68% |
吞吐量对比
| 项 | Rari | Next.js | 提升 |
|---|---|---|---|
| 吞吐量 | 20,226 请求/秒 | 1,934 请求/秒 | 高 10.5 倍 |
| 平均时延 | 2.04 毫秒 | 25.25 毫秒 | 快 12.4 倍 |
| P99 时延 | 4 毫秒 | 48 毫秒 | 快 12 倍 |
| 错误数 | 0 | 0 | 持平 |
构建对比
| 项 | Rari | Next.js |
|---|---|---|
| 构建时间 | 1.64 秒 | 9.11 秒 |
| 构建输出大小 | 273 KB | 742 KB |
测试报告原文：https://ryanskinner.com/posts/the-rari-ssr-breakthrough-12x-faster-10x-higher-throughput-than-nextjs
Github: https://github.com/rari-build/rari
PyTorch Monarch - 用 Rust 实现的分布式机器学习框架
Meta PyTorch 团队于 2025 年 10 月 22 日推出 PyTorch Monarch，这是一款基于单控制器编程模型的分布式机器学习框架，底层由 Rust 实现。通过 1 个脚本编排所有分布式资源，让代码兼具 “单机 Python 简洁性” 与 “跨数千 GPU 扩展性”，同时解决故障处理、数据传输效率等关键问题。
核心特性
- 资源网格化管理：将主机、进程、actor 组织为多维 “网格（Mesh）”，支持批量操作与切片
- 渐进式故障处理：简化故障管理，默认快速失败，可按需添加细粒度故障恢复逻辑
- 控制面与数据面分离：消息传递（控制）与数据传输（RDMA）独立，优化 GPU 间数据交互
- 本地化分布式张量：张量跨 GPU 集群分片存储，操作语法与本地张量完全一致
Github: https://github.com/meta-pytorch/monarch
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From 日报小组 Yuan YQ
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写评论这个Rari能渲染react呀，牛！