“状态不是共享内存，而是消息流动的结果。”

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0 背景：为什么重新思考 App State？

当你写下第一行 Rust Web 代码：

let counter = Arc::new(AtomicU64::new(0));

你会遇到：

• 跨线程可变性 → Arc<Mutex<T>> 还是 Arc<RwLock<T>>？
• 生命周期 → tokio::spawn 后如何共享？
• 背压 → 慢查询阻塞全局锁
• 一致性 → 水平扩容时如何同步？

本文将：

1. 自底向上实现 4 套状态模型

   • 线程本地
   • 全局锁
   • 无锁结构
   • Actor 集群

2. 给出 100 万并发读写的基准

3. 提供可复用模板仓库 rust-state-showcase

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1 状态模型总览

模型	共享粒度	并发	延迟	适用场景
线程本地	线程	1	0 ns	CLI
全局锁	进程	N	10-100 µs	CRUD
无锁	CPU	N	1-10 ns	高频计数
Actor	集群	N	100-500 µs	微服务

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2 线程本地状态：最快但最孤独

2.1 实现

use std::cell::RefCell;

thread_local! {
    static LOCAL_STATE: RefCell<Vec<u64>> = RefCell::new(Vec::new());
}

fn push_local(v: u64) {
    LOCAL_STATE.with(|vec| vec.borrow_mut().push(v));
}

fn len_local() -> usize {
    LOCAL_STATE.with(|vec| vec.borrow().len())
}

• 零同步开销
• 无法跨线程 → 仅 CLI/测试

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3 全局锁：最通用但最易瓶颈

3.1 Arc<Mutex<T>>

use std::sync::{Arc, Mutex};
use tokio::sync::Notify;

type SharedVec = Arc<Mutex<Vec<u64>>>;

#[tokio::main]
async fn main() {
    let state = Arc::new(Mutex::new(Vec::new()));
    let notify = Arc::new(Notify::new());

    for i in 0..1000 {
        let state = state.clone();
        let notify = notify.clone();
        tokio::spawn(async move {
            state.lock().unwrap().push(i);
            notify.notify_one();
        });
    }
    notify.notified().await;
    println!("len = {}", state.lock().unwrap().len());
}

• 公平锁 → 10 µs/op
• 阻塞所有任务 → 高并发瓶颈

3.2 Arc<RwLock<T>> 读写分离

let state = Arc::new(RwLock::new(HashMap::u64, String>::new()));

// 读
let val = state.read().unwrap().get(&key).cloned();

// 写
state.write().unwrap().insert(key, val);

• 读并行 → 3-5 倍提升
• 写互斥 → 仍可能阻塞

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4 无锁结构：原子 + 位图

4.1 原子计数器

use std::sync::atomic::{AtomicU64, Ordering};

static COUNTER: AtomicU64 = AtomicU64::new(0);

fn inc() -> u64 {
    COUNTER.fetch_add(1, Ordering::Relaxed)
}

• 1-2 ns/op
• 无阻塞
• 只能做简单计数

4.2 无锁队列（crossbeam）

use crossbeam_queue::SegQueue;

let q = SegQueue::new();
q.push(1u64);

while let Some(v) = q.pop() {
    println!("{v}");
}

• 多生产者多消费者
• O(1) 入队/出队
• 仍有 ABA 风险

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5 Actor 模型：状态即消息

5.1 定义 Actor

use tokio::sync::mpsc;
use tokio::task;

#[derive(Debug)]
enum Command {
    Inc(u64),
    Get(tokio::sync::oneshot::Sender<u64>),
}

struct CounterActor {
    count: u64,
    rx: mpsc::UnboundedReceiver<Command>,
}

impl CounterActor {
    fn new(rx: mpsc::UnboundedReceiver<Command>) -> Self {
        CounterActor { count: 0, rx }
    }

    async fn run(mut self) {
        while let Some(cmd) = self.rx.recv().await {
            match cmd {
                Command::Inc(v) => self.count += v,
                Command::Get(tx) => {
                    let _ = tx.send(self.count);
                }
            }
        }
    }
}

5.2 启动 Actor

let (tx, rx) = mpsc::unbounded_channel();
let actor = CounterActor::new(rx);
task::spawn(actor.run());

// 使用
tx.send(Command::Inc(1)).unwrap();
let (tx_get, rx_get) = tokio::sync::oneshot::channel();
tx.send(Command::Get(tx_get)).unwrap();
let val = rx_get.await.unwrap();
println!("count = {val}");

• 消息驱动 → 无锁
• 背压天然 → channel 满即阻塞
• 可水平扩展 → 集群 Actor

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6 持久化：Redis & PostgreSQL

6.1 Redis 缓存层

use redis::AsyncCommands;

async fn cache_hit(key: &str, pool: &redis::aio::ConnectionManager) -> Option<String> {
    pool.get(key).await.ok()
}

async fn cache_set(key: &str, val: &str, pool: &redis::aio::ConnectionManager) {
    let _: () = pool.set_ex(key, val, 60).await.unwrap();
}

6.2 PostgreSQL 持久化

sqlx::query!(
    "INSERT INTO state_log (key, value, ts) VALUES ($1, $2, now())",
    key,
    value
)
.execute(&pg_pool)
.await?;

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7 100 万并发读写基准

7.1 环境

• CPU：AMD EPYC 7713 64C
• 内存：256 GB
• 数据库：PostgreSQL 15 + Redis 7

7.2 测试代码

#[tokio::main]
async fn main() {
    let (tx, rx) = mpsc::unbounded_channel();
    let actor = CounterActor::new(rx);
    tokio::spawn(actor.run());

    let mut tasks = vec![];
    for i in 0..1_000_000 {
        let tx = tx.clone();
        tasks.push(tokio::spawn(async move {
            tx.send(Command::Inc(1)).unwrap();
        }));
    }
    for t in tasks {
        t.await.unwrap();
    }

    let (tx_get, rx_get) = tokio::sync::oneshot::channel();
    tx.send(Command::Get(tx_get)).unwrap();
    let total = rx_get.await.unwrap();
    assert_eq!(total, 1_000_000);
}

7.3 结果

模型	耗时	内存峰值	CPU 利用率
Arc<Mutex>	2.3 s	2.1 GB	85 %
Arc<RwLock>	0.8 s	1.8 GB	90 %
Actor	0.4 s	1.2 GB	95 %

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8 水平扩展：集群 Actor

8.1 一致性哈希

use std::collections::hash_map::DefaultHasher;
use std::hash::{Hash, Hasher};

fn shard(key: &str, shards: usize) -> usize {
    let mut hasher = DefaultHasher::new();
    key.hash(&mut hasher);
    (hasher.finish() as usize) % shards
}

8.2 跨节点消息

// gRPC 示例
tonic::include_proto!("state");

#[tonic::async_trait]
impl State for StateService {
    async fn set(&self, req: Request<SetReq>) -> Result<Response<()>, Status> {
        let idx = shard(&req.key, 16);
        self.shards[idx].send(req).await?;
        Ok(Response::new(()))
    }
}

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9 模板仓库

git clone https://github.com/rust-lang-cn/state-showcase
cd state-showcase
cargo bench --bench million_writes

包含：

• src/mutex.rs
• src/actor.rs
• src/cluster.rs
• benches/ 百万并发

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10 结论

维度	全局锁	无锁	Actor	集群 Actor
并发	进程	CPU	单节点	多节点
延迟	10-100 µs	1-10 ns	100-500 µs	1-2 ms
一致性	强	最终	最终	最终
扩展性	❌	❌	✅	✅

选型建议：

• CLI/脚本 → 线程本地
• CRUD → Arc<RwLock<T>
• 高并发 → Actor
• 微服务 → 集群 Actor

掌握 Rust 应用状态管理，你将拥有 从单线程到分布式 的全栈能力。