cargo-auditable：支持原生 SBOM（软件物料清单）功能

cargo-auditable 可将依赖项列表嵌入编译后的二进制文件中，从而使用 cargo audit、osv-scanner 或 trivy 等工具检查二进制文件是否存在已知漏洞。许多 Linux 发行版（包括 Alpine）已经在使用 cargo-auditable 构建所有 Rust 包！

版本 0.7 增加了对 Cargo 原生 SBOM 前置版本的支持，这使得我们可以嵌入更准确的依赖项列表，而不仅仅是使用 cargo 元数据。使用这一数据源代替 cargo 元数据还消除了在 Debian 中采用的技术障碍。目前，这一 Cargo 功能仅在 nightly 版本中可用，具体使用方法可以参考 这里。在 cargo-auditable 中使用它有助于推动其稳定化。

此次发布还引入了格式修订的概念，以便读取 cargo-auditable 嵌入数据的工具能够区分所使用的是哪种数据源（cargo 元数据或原生 SBOM）。格式修订完全向后兼容，不了解它们的工具也可以像往常一样读取数据。

我很高兴看到这个工具已经被广泛采用，希望此次发布能让它更加通用！

仓库：https://github.com/rust-secure-code/cargo-auditable

dep_graph_rs： 可视化 Rust crate 内部依赖关系

它通过解析源代码中的 use crate 语句，生成有向依赖图，输出为 DOT 格式，可使用 Graphviz 等工具进行可视化。该工具支持按文件或模块分组显示依赖关系，还可以通过源、目标或具体项（如函数或结构体）过滤图。

它还支持按根模块聚类节点，使图更易读。使用方法简单，通过 cargo install dep_graph_rs 安装后，从 crate 根目录运行即可生成依赖图。

不过，它目前还不支持处理 glob 依赖（*），且未过滤的大型图可能会对计算机和大脑造成负担。

阅读：https://flexineering.com/posts/dep-graph-rs/

仓库：https://github.com/PSeitz/dep_graph_rs

文章：绕过 specialization，并爱上函数指针

这篇文章讲述了作者在开发 Rust 中的 FAT 驱动程序时，如何绕过 Rust 的 specialization 特性（一种允许更具体实现覆盖通用实现的特性）。由于 specialization 在 Rust 中尚未稳定且存在生命周期相关问题，作者尝试了多种方法来解决这一问题：

1. 尝试使用 spez crate：该 crate 声称在稳定版 Rust 中实现类似 specialization 的功能，但作者发现它在泛型函数中无效，因此放弃。
2. 使用泛型枚举和 PhantomData：作者尝试通过泛型枚举来区分只读和读写存储设备，但很快遇到了生命周期问题，最终放弃。
3. 使用函数指针：最终，作者通过函数指针解决了问题。他为 FileSystem 结构体添加了一个 Option<SyncFn> 字段，其中 SyncFn 是一个函数指针类型。只读文件系统构造函数将该字段设置为 None，而读写文件系统构造函数则设置为一个同步函数的指针。在需要“特化”的函数中，通过匹配该字段来决定是否调用同步函数。

虽然这种方法解决了作者的问题，但它引入了额外的性能和内存开销，并且实现起来较为繁琐。作者建议，一旦 specialization 特性稳定，应优先使用它，因为它会比当前的解决方案更高效、更简洁。

阅读：https://oakchris1955.eu/posts/bypassing_specialization/

Furnace：基于 Burn 框架构建的高性能机器学习推理服务器

Furnace 是一个用 Rust 和 Burn 框架构建的高性能机器学习推理服务器，专为零 Python 依赖的快速推理而设计。

它支持 ONNX 模型，包括 ResNet-18 图像分类模型，具有以下特点：

• 纯 Rust 实现：2.3MB 的二进制文件，性能卓越，内存占用极小。
• 快速推理：ResNet-18 模型的推理时间约为 4ms。
• 生产就绪：支持优雅关闭、全面错误处理和 CORS 支持。
• 单二进制文件：无外部依赖。
• HTTP API：提供 RESTful 接口，支持单图和批量图像推理。

Furnace 还支持自定义 ONNX 模型，用户可以轻松扩展支持更多模型架构。

仓库：https://github.com/Gilfeather/furnace

GCCRS 6 月 进展

2025 年 6 月，GCC 的替代 Rust 编译器项目 （GCCRS）合并了 61 个拉取请求，完成了名字解析 2.0 算法的合并，取代了旧版本，这是历时一年半的工作成果，旨在更好地处理 core 中复杂的导入和导出结构。

此外，项目还完成了 Git 流程的重构，改进了更新分支和上游推送的流程。

未来几个月的里程碑包括支持内联汇编、try 块、while-let 循环等特性。

两位 GSoC 学生的进展顺利，分别在代码生成和后端编译方面做出了贡献。项目还计划为 GCC 15.2 发布修复补丁。

阅读：https://rust-gcc.github.io/2025/07/17/2025-06-monthly-report.html

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From 日报小组 苦瓜小仔

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