Rust 领导委员会 12 月更新

1. 人事变动：Jakub Beránek 加入委员会；Jack Huey、Niko Matsakis 和 David Wood 当选 Rust 基金会新任董事。
2. 团队结构：重组“Launching Pad”，将 Book、Docker、Async WG 等团队归档或迁移至其他职能组；James Munns 提交了 Rust Society 提案。
3. 基金会合作：确认 2026 年预算将继续资助项目维护；推进 Rust Innovation Lab 和 Maintainers Fund 的落地。
4. 行政更新：要求所有项目成员必须拥有 Zulip 账号；正式邀请 Rust for Linux 贡献者参加 2026 年全员大会。

阅读：https://blog.rust-lang.org/inside-rust/2025/12/10/leadership-council-update/

文章《Pydantic：拥抱 Rust 的 Python 明星库》

这是一份关于 Pydantic 团队（Adrian Garcia Badaracco 和 Peter Lesty）的访谈总结。访谈主要围绕 Pydantic 从开源库到商业公司的转变，以及他们如何利用 Rust 构建高性能可观测性平台 Logfire。

1. Pydantic 的演变

• 开源库： Pydantic 最初是一个 Python 运行时类型检查库，因与 FastAPI 的集成而爆发式增长。为了解决性能瓶颈，核心验证逻辑后来被重写为 Rust。
• 商业化： 基于开源项目的成功，团队获得了投资并成立了公司。虽然核心库保持开源且不盈利，但公司推出了商业产品 Logfire。

2. Logfire：可观测性平台

• 定位： 旨在为生产环境提供类似 Pydantic 在开发阶段提供的清晰错误上下文。它基于 OpenTelemetry 标准，专注于分布式追踪和错误排查。
• 技术架构：
  • Rust (核心查询引擎)： 用于处理海量数据的存储和查询。基于 DataFusion（类似数据库构建工具箱）构建，利用其解析器和执行引擎，并结合自定义的缓存和存储层（使用 Parquet 文件）。
  • Python (业务逻辑)： 用于非计算密集型的后端任务（如用户管理、账户创建），利用 Python 的开发速度和生态优势。
  • TypeScript： 前端开发。

3. "Rust 加速 Python" 的趋势

• 混合开发模式： Pydantic 是这一趋势的代表。团队坚持实用主义：仅在性能极其关键的地方（如查询引擎、JSON 解析）使用 Rust，而在其他地方保留 Python 以维持开发速度和降低招聘难度。
• 关键工具： PyO3 被认为是极佳的 Rust-Python 互操作工具，提供了优于其他语言扩展的开发者体验。

4. 遇到的挑战

• 内存管理： 尽管 Rust 承诺内存安全，但在无垃圾回收（GC）环境下处理大规模数据时，仍需手动调试复杂的内存占用和泄漏问题。
• 网络底层问题： 在构建高并发系统时，常遇到连接超时、Keepalive 不同步等底层网络微调问题。
• 招聘： 相比 Python/Django 开发人员，招聘熟悉 Rust Web 框架的工程师要困难得多。

5. 团队与文化

• 开源基因： 公司拥有浓厚的开源文化，鼓励工程师直接向上游依赖库（如 DataFusion）提交 PR 修复 bug 或添加功能。
• 分布式协作： 团队分布在欧美和澳洲，依赖异步沟通和高度自治（类似“蜘蛛侠”式的“能力越大，责任越大”），要求工程师具备独立解决问题的能力。

结论 Pydantic 证明了“Python 用于业务逻辑，Rust 用于核心性能”是一种强大的现代数据系统架构模式。尽管 Rust 带来了额外的工程挑战，但对于需要处理大规模数据和高并发的 Logfire 平台来说，它是必不可少的。

阅读：https://filtra.io/rust/interviews/pydantic-dec-25

griffin：用 Rust 编写的轻量级反向代理

最初的情况是，我们公司使用 Envoy Proxy 的完整二进制文件（140MB）作为 Pod sidecar 来将 gRPCWeb 转换为 gRPC。这导致 Pod 启动速度很慢。后来我构建了这个代理，它只有 1MB 大小。

但现在我想给它添加更多功能。也许有一天它会成为一个功能齐全的全新 Envoy Proxy，不过是用 Rust 编写的 :D

附注：我知道 linkerd2-proxy 是用 Rust 编写的。但它缺少 Envoy Proxy 的一些功能，尤其是在 gRPCWeb 到 gRPC 的转换方面。

仓库：https://github.com/exajoy/griffin

讨论：https://www.reddit.com/r/rust/comments/1pjqki0/a_lightweight_reverse_proxy_written_in_rust/

讨论：Rust 的未来？

楼主是一名电子/计算机工程（ECE）本科生，他对 Rust 很感兴趣，但担心自己如果为了 Rust 而忽视了 C++ 的学习，可能会在未来的实习和初级职位竞争中处于劣势。

以下是社区讨论的核心观点总结：

1. 行业现状与未来展望

• Rust 的未来非常光明：社区普遍认为 Rust 已经度过了“炒作期”（Hype Phase），正在进入“稳定生产期”。
• 大厂与政府背书：Linux 内核、Windows、Android、Google、Meta、AWS 等巨头都在使用 Rust，加上政府对内存安全的法规支持，Rust 已经成为基础设施的一部分，不可能消失。
• 需求预测：虽然目前的职位数量上 C++ 仍然占优，但 Rust 技能在未来 5-10 年将变得极具价值，特别是在系统编程、嵌入式、驱动开发等领域。

2. C++ 依然是必须掌握的

• C++ 不会消失：大量的遗留代码（Legacy Code）和现有的工业标准意味着 C++ 在很长一段时间内仍是主流。
• 学习建议：大多数人建议楼主两者都学。
  • C++ 是进入当前就业市场的敲门砖（特别是嵌入式和高性能计算领域）。
  • Rust 会让你成为更好的 C++ 程序员（因为它强迫你思考内存安全和所有权）。
  • 不要因为学了 Rust 就放弃 C++，反之亦然。

3. 游戏开发的特殊情况

• 游戏界相对保守：讨论中指出，主流游戏引擎（Unity, Unreal）依然以 C# 和 C++ 为主。
• Rust 游戏引擎：虽然有 Bevy 等 Rust 引擎，但目前还处于“二等公民”状态，尚未对主流工业界构成威胁。如果目标是游戏大厂，C++ 仍是硬性要求。

4. 关于 AI 编程助手

• Rust + AI = 强强联合：有人提到使用 Claude 等 AI 工具写 Rust 代码体验很好。
• 过滤效应：因为 Rust 编译器极其严格，AI 生成的代码如果能编译通过，通常质量比 AI 生成的 Python 代码要高（Python 可能生成能运行但有隐蔽 Bug 的代码，而 Rust 的 Bug 会被编译器拦在第一步）。

总结建议给楼主： 不要焦虑。C++ 和 Rust 都是系统编程的重要工具。现阶段为了求职，精通 C++ 是稳妥的选择，但学习 Rust 是对未来的最佳投资，且能反哺你的编程思维。两者并非非此即彼的关系，而是互补的技能树。

Reddit: https://www.reddit.com/r/rust/comments/1pitbel/curious_about_the_future_of_rust/

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From 日报小组 苦瓜小仔

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