Rust中的协作式多任务
这篇博客文章深入探讨了在Rust中实现协作式多任务的理论和实践。文章首先解释了协作式多任务的基本概念，它通过任务间的自愿让渡控制权来实现多任务处理，与抢占式多任务形成对比，后者由操作系统强制执行任务切换。文章详细展示了如何在Rust中利用std::thread和std::sync::mpsc模块来进行任务切换，强调了无锁编程和原子操作在确保线程安全中的作用。
接着，文章讨论了Rust的异步编程模型，类似于绿色线程，这是一种在单线程上运行多个任务的方法，通过异步函数和.await关键字来管理任务切换。此外，作者介绍了如何实现一个简化的协作式调度器，包括任务队列和任务状态管理（如等待、运行、完成），以及通过共享状态和条件变量来协调任务。
文章还探讨了协作式多任务的优势，比如更低的上下文切换开销和更好的资源预测能力，但也指出了可能面临的挑战，如死锁风险和对程序员设计能力的更高要求。最后，作者提供了将这些概念应用于实际项目的建议，指出在设计复杂系统时需要注意避免性能瓶颈和维护问题。这篇文章为有志于在Rust中实现高效、安全的并发编程的开发者提供了深刻的洞见和实用的代码示例。
https://elric.pl/blog/cooperative-multitasking/
默认的musl分配器对性能有害
在实际的基准测试中，musl的默认内存分配器显著降低了性能，导致7倍的速度下降。建议所有Rust项目在main.rs中添加代码以使用替代的分配器，如mimalloc或jemalloc。这种性能问题主要源于多线程环境下内存分配的争用，随着线程数或分配次数的增加，问题愈发严重。即使项目当前不以musl为目标或为单线程程序，也建议替换分配器以避免潜在问题。
虽然musl有其优势，如支持旧版Linux系统和创建静态可执行文件，但其默认分配器的性能不足是一个公认的问题。许多项目，包括Chimera Linux、Ripgrep和Apache DataFusion，都因为这个问题采取了措施，替换或完全放弃musl。性能下降的幅度从2倍到20倍不等，具体取决于应用的并发程度。
尽管musl在2020年引入了一个新的分配器（mallocng），期望改善性能，但在实际测试中，这个新分配器并没有带来预期的提升。因此，无论是针对musl环境还是更广泛的使用场景，建议开发者更换到性能更优的内存分配器，以确保应用程序的高效运行。
https://nickb.dev/blog/default-musl-allocator-considered-harmful-to-performance/
Polaris - 本地流式音乐播放器
Polaris 是一个自托管的音乐服务器，项目目标是：
- 杰出的性能和响应速度
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https://github.com/agersant/polaris
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From 日报小组 Mike
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