5分钟APIG实战| 使用Rust语言快速构建API能力开放

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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 Pointer、Memory Leak等问题“被” 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 有Google Chrome、Internet Explorer、Mozilla 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Mozilla与Rust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年8 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。

在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

在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 、Response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，就可以完成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。

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 {          let words = self.inner.cut(&text, true)              .into_iter()              .map(|word| word.to_owned())              .collect::>();            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,  }

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 {              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"}'  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”。

2. 填写API的基本信息

在本次实验中，选择无认证。

3. 定义API请求。

请求路径填为 /segment，方法为 POST

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。

6. 创建完VPC通道后，回到API创建页面，填入相关信息：

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。

然后我们就可以和我们的API愉快地玩耍啦。

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