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做推广哪个平台网站好,做网站的基本功能,医院网站建设规划,手机端网站优化怎么做许多语言的高性能程序库都是建立在 C/C 的核心实现上的。 例如#xff0c;著名 Python 科学计算库 Pandas 和 Numpy 的核心是 C 实现的#xff0c;RocksDB 的 Java 接口是对底层 C 接口的封装。 Rust 语言的基本目标之一就是替代 C 在这些领域的位置#xff0c;为开发者提供… 许多语言的高性能程序库都是建立在 C/C 的核心实现上的。 例如著名 Python 科学计算库 Pandas 和 Numpy 的核心是 C 实现的RocksDB 的 Java 接口是对底层 C 接口的封装。 Rust 语言的基本目标之一就是替代 C 在这些领域的位置为开发者提供 Rust 具备的安全性和可组合性优势。 Apache OpenDAL (incubating)[1] 是 Databend 工程师 Xuanwo 开发的一个 Rust 语言实现的开放数据访问层。它的核心设计支持通过相同的对象存储 API 访问不同的存储服务Service并提供可扩展的中间件Layer来支持通用的请求重试、限流和指标上报功能。目前包括 Databend / RisingWave / GreptimeDB / mozilla sccache 在内的多个软件都选用 OpenDAL 作为其存储访问接口。 OpenDAL 架构概念图 在 Rust 核心实现的基础上OpenDAL 提供了 Java / Python / Node.js 等不同语言的 API 绑定Binding以支持更广泛的生态利用 OpenDAL 已经完成的工作。例如使用 Python 绑定诸多大模型应用库能够在不同云厂商的对象存储服务间无缝迁移支持用户使用任意对象存储服务。而在开发期间则可以用内存或文件实现来模拟测试相同 API 的语义。 要在 OpenDAL 实现一个特定语言的 API 绑定涉及到功能实现、程序库打包和发布等多个环节。本文从功能实现的角度出发以 Java 绑定为例讨论 OpenDAL 如何在社群力量的支持下实现 opendal-java 库。同时重点剖析行内首个完整的 Java ↔ Rust 异步接口互操作的最佳实践。 跨语言互操作的基本知识 我的本科毕业论文《多计算机语⾔原理及实现机制分析之初探》当中讨论了三种跨语言互操作的方法外部函数接口FFI、进程间通信IPC和多语言运行时。 最常见的是基于 FFI 的方案即通过一套语言无关的函数调用约定完成不同语言之间的通信。例如opendal-java 就是使用 Java 的 FFI 方案 JNI[2] 来完成 Java 和 Rust 之间的互操作的。CPython、Ruby 和 Haskell 等语言实现则是通过 libffi 来完成和 Native 函数的互操作。 可以看到FFI 方案基本都是实现了本语言与 Native 函数即遵循 C ABI 的函数之间的互操作要想使用这样的方案实现 Java 程序调用 CPython 函数是不可能的。这不仅仅是没有人为 Java 和 CPython 之间定义一套调用规则的原因还有只有 Native 函数才不需要运行时的缘故。要想调用一个 Java 函数或是一个 CPython 函数都必须先启动一个对应语言的运行时JRE 或 CPython 解释器。如果每次调用都启动一个新的运行时实例那么这个性能损耗将彻底疯狂而如果常驻一个目标运行时的进程实例那么更加成熟的解决方案是进程间通信。 说进程间通信或 IPC 可能还有很多人不知道是什么举一个例子就很容易理解了Protobuf gRPC 的解决方案就是典型的 IPC 方案。 如果说 FFI 是定义了一套语言无关的 Native 函数调用约定那么 IPC 就是定义了一套语言无关进程接口调用约定。在 gRPC 之外Apache Thrift / Apache Avro RPC / Apache Arrow Flight RPC 也都定义了各自的语言无关的进程接口调用约定一般称为接口描述语言IDL。 这种方式下开发者需要首先使用 IDL 定义好想要进行互操作的接口随后使用对应方案的编译器产生调用方或被调用方语言的数据结构定义和接口存根stub对象接着实现接口逻辑并在进程启动时暴露访问端口。实际调用时调用方将接口访问及其参数结构编码为字节流发送到接收方端口接收方解码请求及其参数完成请求后回传编码后的结果。 显而易见IPC 的方式比起 FFI 的方式多了大约两轮数据编解码加上一个来回网络字节传输的开销。 最后一种跨语言互操作的方案是多语言运行时这个词汇可能又很陌生。同样举一个实例JVM 就是一个跨语言运行时。