: 我最近在开发一个命令行工具，用于解析服务器日志文件（约1000个，单文件10MB），提取关键指标（如错误率、响应时间），并生成统计报告。目标是让工具在高并发场景下快速处理大文件，同时保持低内存占用。选择Rust和Tokio是因为Rust的性能和内存安全特性很适合这种IO密集任务，Tokio则能简化异步编程。我想通过这个项目记录如何从零开始优化性能，分享我的实践过程和思考。

: Ubuntu 22.04, Rust 1.74.0, Tokio v1.35.0.

我先实现了一个简单的同步版本，验证逻辑：

use std::fs;
use serde_json::Value;

struct Stats {
    error_count: u64,
    total_requests: u64,
    total_response_time: f64,
}

fn process_file(path: &str) -> Result<Stats, Box<dyn std::error::Error>> {
    let content = fs::read_to_string(path)?;
    let json: Value = serde_json::from_str(&content)?;
    let mut stats = Stats {
        error_count: 0,
        total_requests: 0,
        total_response_time: 0.0,
    };
    if let Some(logs) = json.as_array() {
        for log in logs {
            stats.total_requests += 1;
            if log["error"].as_str().is_some() {
                stats.error_count += 1;
            }
            if let Some(time) = log["response_time"].as_f64() {
                stats.total_response_time += time;
            }
        }
    }
    Ok(stats)
}

fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let dir = "./logs";
    let mut total_stats = Stats {
        error_count: 0,
        total_requests: 0,
        total_response_time: 0.0,
    };
    for entry in fs::read_dir(dir)? {
        let path = entry?.path();
        if path.extension().map_or(false, |ext| ext == "json") {
            let stats = process_file(path.to_str().unwrap())?;
            total_stats.error_count += stats.error_count;
            total_stats.total_requests += stats.total_requests;
            total_stats.total_response_time += stats.total_response_time;
        }
    }
    println!(
        "Error rate: {:.2}%, Avg response time: {:.2}ms",
        (total_stats.error_count as f64 / total_stats.total_requests as f64) * 100.0,
        total_stats.total_response_time / total_stats.total_requests as f64
    );
    Ok(())
}

这个版本逻辑正确，但处理1000个文件用了2分钟，内存占用300MB，太慢了。

为了提速，我用Tokio改成异步并发处理：

use tokio::fs;
use serde_json::Value;
use tokio::task;

#[derive(Default)]
struct Stats {
    error_count: u64,
    total_requests: u64,
    total_response_time: f64,
}

async fn process_file(path: String) -> Result<Stats, Box<dyn std::error::Error>> {
    let content = fs::read_to_string(&path).await?;
    let json: Value = serde_json::from_str(&content)?;
    let mut stats = Stats::default();
    if let Some(logs) = json.as_array() {
        for log in logs {
            stats.total_requests += 1;
            if log["error"].as_str().is_some() {
                stats.error_count += 1;
            }
            if let Some(time) = log["response_time"].as_f64() {
                stats.total_response_time += time;
            }
        }
    }
    Ok(stats)
}

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let dir = "./logs";
    let mut tasks = vec![];
    
    for entry in fs::read_dir(dir)? {
        let path = entry?.path();
        if path.extension().map_or(false, |ext| ext == "json") {
            tasks.push(task::spawn(process_file(path.to_string_lossy().to_string())));
        }
    }
    
    let mut total_stats = Stats::default();
    for task in tasks {
        let stats = task.await??;
        total_stats.error_count += stats.error_count;
        total_stats.total_requests += stats.total_requests;
        total_stats.total_response_time += stats.total_response_time;
    }
    
    println!(
        "Error rate: {:.2}%, Avg response time: {:.2}ms",
        (total_stats.error_count as f64 / total_stats.total_requests as f64) * 100.0,
        total_stats.total_response_time / total_stats.total_requests as f64
    );
    Ok(())
}

这版用Tokio异步IO，处理时间降到40秒，但内存占用飙到1GB，因为并发任务太多。

use tokio::sync::Semaphore;
use std::sync::Arc;

async fn process_file(path: String, _sem: Arc<Semaphore>) -> Result<Stats, Box<dyn std::error::Error>> {
    let content = fs::read_to_string(&path).await?;
    let json: Value = serde_json::from_str(&content)?;
    let mut stats = Stats::default();
    if let Some(logs) = json.as_array() {
        for log in logs {
            stats.total_requests += 1;
            if log["error"].as_str().is_some() {
                stats.error_count += 1;
            }
            if let Some(time) = log["response_time"].as_f64() {
                stats.total_response_time += time;
            }
        }
    }
    Ok(stats)
}

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let dir = "./logs";
    let sem = Arc::new(Semaphore::new(4)); // 4个并发任务
    let mut tasks = vec![];
    
    for entry in fs::read_dir(dir)? {
        let path = entry?.path();
        if path.extension().map_or(false, |ext| ext == "json") {
            let path_str = path.to_string_lossy().to_string();
            let sem_clone = sem.clone();
            tasks.push(task::spawn(async move {
                let _permit = sem_clone.acquire().await.unwrap();
                process_file(path_str, sem_clone).await
            }));
        }
    }
    
    let mut total_stats = Stats::default();
    for task in tasks {
        let stats = task.await??;
        total_stats.error_count += stats.error_count;
        total_stats.total_requests += stats.total_requests;
        total_stats.total_response_time += stats.total_response_time;
    }
    
    println!(
        "Error rate: {:.2}%, Avg response time: {:.2}ms",
        (total_stats.error_count as f64 / total_stats.total_requests as f64) * 100.0,
        total_stats.total_response_time / total_stats.total_requests as f64
    );
    Ok(())
}

用Rust和Tokio打造高性能日志解析工具的实践

我最近在开发一个命令行工具，用于解析服务器日志文件（约1000个，单文件10MB），提取关键指标（如错误率、响应时间），并生成统计报告。目标是让工具在高并发场景下快速处理大文件，同时保持低内存占用。选择Rust和Tokio是因为Rust的性能和内存安全特性很适合这种IO密集任务，Tokio则能简化异步编程。我想通过这个项目记录如何从零开始优化性能，分享我的实践过程和思考。

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使用Rust和Tokio开发高性能日志分析工具，通过异步IO和并发控制优化，实现1000个10MB日志文件在25秒内处理完成，内存占用仅150MB。分享从同步到异步再到并发限制的完整优化过程，展示Rust在IO密集型任务中的性能优势和实践经验。

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