5分钟APIG实战| 使用Rust语言快速构建API能力开放

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勤劳的星星 发表于 2018/09/10 11:12:58 2018/09/10
【摘要】 本文介绍如何使用Rust语言快速构建API能力开放。后端应用使用Rust开发并部署在华为云弹性云服务器上,然后将后端应用的API部署在华为云API网关服务中。

文档内容快速浏览:

1 序言:Rust语言简介

   1.1 核心概念:所有权系统

2 使用Rust进行HTTP Web后端应用开发

   2.1 实战演练

         2.1.1 准备后端应用服务器

         2.1.1 安装相关的工具链

         2.1.2 编写后端Web应用

   2.2 API部署


1 序言:Rust语言简介

参与过C/C++大型项目的同学可能都经历过因为Null PointerMemory Leak等问题” 加班了不知道多少个晚上。别沮丧,你不是一个人,Mozilla Firefox的开发者们同样经历过这个问题。浏览器可以说是我们日常使用最为频繁的软件了,目前主流的浏览器主要 Google ChromeInternet ExplorerMozilla Firefox为了提升用户体验,Mozilla就已经启动了多线程渲染的计划。然而,面对大型的C/C++工程,Mozilla的开发者们也坚持不住了。此时,Rust进入了开发者的眼中,与C语言ABI兼容、多编程范式支持、无GC及独特的所有权系统,使得MozillaRust语言一拍即合,并迅速启动了 Mozilla 的下一代浏览器引擎项目:servo,到目前为止(2018月),servo已经成为了除Rust编译器自身外,社区中最大的Rust项目。servo目前已经部 分应用在Firefox 57之后的版本中。

Rust语言的设计目标是安全、高效、并发以及实用性。Rust 从一定程度上解决了C++的以 下痛点:

1.  容器/数组越界访问;

2.  动态内存分配的泄露与double free问题;

3.  难以对依赖进行管理;

其中前两点在C/C++项目中是最容易引发Bug以及安全问题的原因,依靠人来对这些问题进行检查往往不是最佳的解决方案。Rust通过其独特的所有权系统,简化所研究的对象,使得一些隐晦的问题在编译期间便暴露出来。任何事情都是有两面性的,由于严格的编译期检查以及工程实现上的取舍,Rust在一定程度上牺牲了编译速度以及灵活性,对灵活性的舍弃并不代表Rust语言的表现力下降,只是我们在编写Rust程序时,可能需要 改变一下以往的思路。

Rust圈子中,有一句调侃:“C++是调试的时候想撞墙,而Rust是编译的时候想撞墙

接下来我们将通过一个简单的例子来建立Rust中所有权系统的一个基本印象。

1.1 核心概念:所有权系统

Rust 的所有权系统包括三个核心概念:所有权、借用以及生命周期。我们首先来通过一个 简单的例子来建立对所有权以及生命周期的直观概念。

#[derive(Debug)]
 struct Foo;
 
 fn main() {
     let foo = Foo; // Note: Foo not implement Copy trait
     let bar = foo;
 
     println!("{:?}", bar);
     // println!("{:?}", foo);
 }

首先创建了一个Foo类型的变量foo,然后我们执行let bar = foo;,然后我们尝试 输出这两个变量的值,如果我们将第9行的注释去掉,程序将无法通过编译,这是因为在 Rust中,对于没有实现Copy trait的类型,如果我们将一个绑定赋给另一个绑定,默认 使用的是move语义,也即对于任意给定的资源,当且仅当有一个变量绑定与之对应。

想要进一步学习Rust的小哥哥小姐姐,可以参考Rust Learning


2 使用Rust进行HTTP Web后端应用开发

Rust生态中进行HTTP Web后端应用开发目前主要依赖两个基础库:http 以及hyper,其中 http 提供HTTP标准相关的基础类型,如Request<T> Response<T>以及StatusCode和常用的Header等;hyper的定位是一个高效、准确的 HTTP底层库,它封装了HTTP的报文解析、报文编码处理、连接控制等内容,对于用户而言 只需要实现一个类似于Fn(Request) -> Response的映射,就可以完HTTP Web服务端的开 发。

基于http以及hyper,社区中还有很多用于Web应用开发的框架,常用的有:

  rocket

  iron

 actix-web

  tower-web

值得一提的是上周刚发布的tower-web,因为这是官方net团队2018年工作计划的一部分, 这个库在未来会为Rust生态提供一个灵活、高效、易于使用的Web开发框架。那么事不宜迟, 我们通过实战演练来一睹为快。

 

在本月月底,tower-web将会集成到warp项目中,成为warp框架的一部分,开发的重心将会转移到warp上。

2.1 实战演练

2.1.1 准备后端应用服务器

登录华为云,并创建弹性云服务器作为我们的后端应用服务器。

001.png

实战中使用的系统版本为Ubuntu 16.04,如果选择不同的系统需要根据情况调整命令。


2.1.2 安装相关的工具链

apt update && apt install build-essential
安装Rust工具链
curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh

这一步结束后,我们就可以开始编写我们的应用服务了。


2.1.3 编写后端Web应用

这次分享我们来构建一个RESTful中文分词API

1. 首先我们来创建一个Rust工程 cargo new --bin chinese_segmentation

2. 接下来在Cargo.toml中添加相关依赖。

[dependencies]
 tower-web = "0.2"

 # Jieba Chinese Work Segmentation
 jieba-rs = "0.2"
 
 # logging utils
 log = "0.4.0"
 env_logger = "0.5.12"
 
 # Serializing responses, deserializing requests
 serde = "1.0.70"


3. 然后是我们的main.rs,与其他语言一样,在文件开始的部分引入外部依赖以及相关声明:

extern crate jieba_rs;
 #[macro_use]
 extern crate tower_web;
 
 #[macro_use]
 extern crate log;
 extern crate env_logger;
 
 use std::iter::FromIterator;
 use std::collections::HashSet;
 
 use jieba_rs::Jieba;
 use tower_web::ServiceBuilder;


4. 接下来我们定义我们的服务资源ChineseTokenizer

#[derive(Debug)]
 struct ChineseTokenizer {
     inner: Jieba,
 }
 
 impl ChineseTokenizer {
     pub fn new() -> ChineseTokenizer {
         ChineseTokenizer { inner: Jieba::new() }
     }
 
     //对传入的字符串进行分词,并返回一个字符串向量
     pub fn cut(&self, text: &String) -> Vec<String> {
         let words = self.inner.cut(&text, true)
             .into_iter()
             .map(|word| word.to_owned())
             .collect::<HashSet<String>>();
 
         let mut words = Vec::from_iter(words.into_iter());
 
         //由于使用HashSet进行去重会引入不确定性,     
         //因此对结果进行重排,使输出的结果有序。
         words.sort();
         words
     }
 }

5. 定义了我们的服务资源后,我们来定义输入Web API的输入输出类型:

#[derive(Debug, Extract)]
 struct TokenizeRequest {
     text: String
 }
 
 #[derive(Debug, Response)]
 #[web(status = "200")] //当handler返回Ok(xx)时,返回200状态码
 struct TokenizeResponse {
     words: Vec<String>,
 }


6. 到目前为止,我们已经有了我们的服务资源,输入输出类型,接下来就到我们的重头戏了, Web 部分的实现,别担心,因为真的很简单。

impl_web! {
     impl ChineseTokenizer {
         #[post("/tokenize")]
         #[content_type("application/json")]
         fn tokenize(&self, body: TokenizeRequest) -> Reqult<TokenizeResponse, ()> {
             Ok(TokenizeResponse {
                 words: self.cut(&body.text),
             })
         }
     }
 }


7. 最后是我们的main函数:

fn main() {
     //初始化Logger
     env_logger::init();
     let addr = "0.0.0.0:8081".parse().expect("invalid address");
     info!("listening on http://{}", addr);
 
     ServiceBuilder::new()
         .resource(ChineseTokenizer::new()) //注册我们的服务资源
         .run(&addr)             //让我们的服务跑起来
         .unwrap();
 }


8. 现在,我们通过命令RUST_LOG=chinese_segmentation=info cargo run --release来检验 一下我们的成果了。

  服务在本地跑起来之后,我们可以通过命令 curl -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"text":"中间件小哥"}' <url> 来测试一下我们的接口。

  本地测试通过之后,就需要着手开始部署了,我们检查一下弹性云服务器的安全组的入方向 是否放开8081端口。


2.2 API 部署

API 网关集成了监控、流控、负载均衡等一系列功能,为开发者提供高性能、高可用的API 托管服务,在本次实践中,我们将我们的API部署在API网关中。

1. 登录华为云API网关服务,选择新建API”。

    002.png

2填写API的基本信息

  在本次实验中,选择无认证。

     003.png

 

3. 定义API请求。

  请求路径填为 /segment,方法为 POST

     004.png

 

4.   定义后端服务。

  请求方式设置为POST,在VPC通道这一项中,我们需要新建VPC通道。端口设置为8081 并将其与弹性云服务器关联。

 005.png

    006.png

 

6. 创建完VPC通道后,回到API创建页面,填入相关信息:

    007.png

 

7. 网关创建完成后,我们需要回到我们的弹性云服务器,将我们的后端服务器先跑起来:

     RUST_LOG=chinese_segmentation=info nohup ./target/release/chinese_segmentation 2>&1 ~/api.log &

  作为示例,这里使用nohup命令来跑我们的服务。但在生产环境中,建议使用 systemd等工具来跑服务。


8. 服务在云服务器运行起来之后,将API发布至RELEASE环境中。

    008.png

 

然后我们就可以和我们的API愉快地玩耍啦。

009.png

 


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中间件小哥.jpg 



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