SIMD 加速的迭代器

单指令流多数据流（Single Instruction Multiple Data，缩写：SIMD）是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称"数据向量"）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。

原先使用标准库中的 SIMD，较为麻烦，有了 simd-itertools 这个库，就变得非常轻松了，例如：

arr.iter().contains()

修改为

arr.iter().contains_simd()

即可获取 simd 加速效果。

目前该库已经支持 find filter position contains eq min/max is_sorted all_equal 等方法，支持u8,u16,u32,u64,i8,i16,i32,i64,f32,f64,isize,usize 这些数据类型。

其 benchmark 与标准库中的迭代器进行了对比，数据表明，被迭代的数据向量越长，使用 simd 加速的 iterator 带来的性能提升越明显（最终趋于稳定）

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Rust 编写的低延迟线程间通信库

这是一个用 Rust 编写的低延迟线程间通信库，灵感来自 LMAX 的 Disruptor 库。

其 github 主页提供了单个和批量发布事件的最小示例，支持以下特性：

1. 使用批量发布，以获得最佳延迟和吞吐量。
2. 将线程固定在核心上，以避免上下文切换引起的延迟

其与 Crossbeam 进行了基准测试，结果显示 Disruptor 在处理批量事件时性能更优，尤其是在不同大小的突发事件和不同的暂停时间之间。

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在 Linux 文件系统中使用 Rust 的讨论

这个 LWN 帖子主要讨论了在 2024 年 Linux 存储、文件系统、内存管理和 BPF 峰会上关于在 Linux 文件系统中使用 Rust 的讨论。

其出发点是，Rust 通过其类型系统在编译时捕捉更多错误，减少调试时间，并降低内存相关漏洞的风险。一些开发者认为 Rust 可以简化内核开发，减少错误，但也有开发者对其实际应用效果持怀疑态度。

对于推进这个特性，关键在于，如何保持 C 和 Rust API 的一致性，以及在 C 代码变化时如何更新 Rust 代码。尽管存在挑战，许多开发者对 Rust 在 Linux 内核中的应用前景持乐观态度。

原文链接

-- From 日报小组 RustPlumber

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