11 月 30 日，Rust China Tour 武汉站在武汉恺德光谷城际酒店举行。本次活动汇聚了来自 Databend、GreptimeDB、华中科技大学的多位 Rust 技术专家和研究者，共同探讨 Rust 语言在前沿技术中的创新应用。Databend 数据库研发工程师张祖前在活动中带来主题演讲《云原生数仓 Databend 的 Rust 开发实践》，重点探讨 Databend 的设计与开发过程，为何选择 Rust 进行开发，以及在使用 Rust 开发过程中的心得与经验。

Databend 是一个使用 Rust 研发，基于对象存储设计的新一代的云原生数据仓库产品。它实现了真正的存储与计算分离架构，能够提供高性能、低成本、按需按量使用等能力，兼容 MySQL、ClickHouse 协议，提供了极速弹性扩展能力+强分布式，致力于解决大数据分析成本和复杂问题。

Databend 在设计之初就全面拥抱云原生理念，将存储和计算完全解耦，将对象存储作为存储层，使用云对象存储来持久化存储数据，支持如 S3、Azure Blob、MiniIO、HDFS 等 20 多种对象存储协议。

在 Databend 的架构中，计算节点是完全无状态的，每个计算节点都可以独立拓展或回收。这种无状态的设计大大简化了故障恢复的流程，增强了系统的响应速度。为了提升查询性能，Databend 使用了列式存储格式，并通过高效的元数据管理系统实现数据的快速定位和访问。元数据管理（Meta Service）采用了 Raft 共识协议进行分布式应用，可以实现多租户隔离和资源分配。

Databend 在多个性能测试中表现优异，其中在 TPC-H 的基准测试中，在相同规格下，Databend 的性能比 Snowflake 高出约1.3 倍，但成本只有 Snowflake 的一半。

目前，Databend 向用户提供两种主要产品形式，一种是 Databend Cloud，一种是私有化部署。

Databend Cloud 是以开源项目 Databend 作为核心，提供一站式 SaaS 服务，支持国内外多个公有云部署，用户可以根据自身实际情况自由选择。

在私有化部署方面，Databend 提供了社区版和企业版两个版本。其中，社区版是完全开源的，开源用户可以自行部署，企业版主要针对企业级用户，提供了更多高级功能，比如用户自定义函数，清理历史数据等等，还可以享受企业级专属支持服务。

为什么选择 Rust 作为开发语言？

Databend 早期的开发成员，之前大部分是 ClickHouse、TiDB、Oceanbase、MySQL 等项目的开发者，主要技术栈是 C++ 和 Go。Databend CEO 张雁飞在创立 Databend 前，也用 Go 实现过一个向量化的计算引擎原型（VectorSQL）。但在实际测试过程中，我们发现 Go 语言不能满足数据库对高性能的需求，因为垃圾回收等问题，它在高性能方面有一些欠缺。这个时候，我们发现了 Rust ，它的所有权与借用、生命周期模型，保证了内存安全性，无需依赖垃圾回收。同时，Rust 的编译时检查能够保证线程安全，避免了空指针缓冲，缓冲区溢出等问题，极大地减少了运行时崩溃的可能性。相比之下， C++ 需要开发者手动管理内存，容易引发内存泄露或者一些未定义的行为。

得益于零成本抽象，Rust 的高级功能，如泛型、模式匹配等，不会引入运行时开销。通过在编译时检查，Rust 可以避免数据竞争的问题，实现类型安全的高效并发模型，并且能够原生支持异步。相比于 C++ ， Rust 的工具链可以使开发过程更加高效。

综上所述，相对于 C++ 和 Go，Rust 能够在安全性、性能、开发体验之间实现平衡，特别适合如 Databend 这种高性能数仓的场景。它既能满足对底层性能的极致需求，又可以通过内存安全和并发模型来减少开发难度和潜在的问题。这种独特的优势使得 Rust 成为构建云原生高性能系统的理想语言。现在很多开发 Serverless DB 的厂商，都在使用 Rust 作为内核开发语言，用 Go 实现业务代码。

Rust 开发过程中的高性能实践

Dispatch

Rust Trait 是一种对于类型行为的抽象，类似于 Java 的 interface（ 接口）。在系统调用一个 Trait 的时候，因为可能有多个不同的实例实现了 Trait，我们需要知道到底是哪个实例和具体的类型。这主要分成两种分派方式：静态分派和动态分派。

静态分派（Static Dispatch）在编译的时候就能够确定调用的具体实现（如上图左），它没有运行时开销，在编译的时候通过单态化，可以为每种具体的类型生成专门的代码。Rust 可以通过泛型和特征约束的方式来实现这种静态分派。

它的优点是性能高，函数调用在编译的时候就已经确定了具体的类型和方法，避免了运行时的开销。同时，Rust 允许编译器进行一些优化，Rust 的类型系统在编译的时候要验证所有特征约束，以保证类型的行为符合预期，但它也有一个缺点——代码膨胀。在编译的时候，它需要为每一种具体的类型生成代码方法，所以会导致编译过程中生成的代码量膨胀，可能会拖慢编译的速度，并且会增加最终生成的二进制文件的体积。所以，相对于动态分派（Dynamic Dispatch），静态分派的灵活性比较低。

动态分派用于一些隐藏不必要的类型信息，从而能够提高封装性，并且能够简化实现。这意味着它只有在运行的时候，才能够确定方法调用的具体实现。程序必须通过虚表 vtable，来查找类型信息。这样的话，它虽然提高了灵活性，但也带来了额外的运行时开销。

这两种分派有各自的优缺点，有不同的使用场景。假如对性能敏感的部分，如数据库在做 Function 计算的时候，我们更推荐静态分派的方法；当需要扩展性或者多态性支持的时候，更推荐使用动态分派。

除此之外，还有一种方法叫 enum_dispatch，它是一个宏，用于优化动态分派的特征访问，通过把 Trait 对象转换成具体的复合类型，在编译器为枚举的各个变体实现特定的代码，来实现 Trait 方法的代理。这样做它会避免运行时的分派，同时又可以具备动态分配那样的灵活性。它事实上是一种语法糖，本质上还是一种静态分派。

延迟初始化（Lazy Initialization）

Rust v1.8 之后提供了稳定的 Lazy lock 的方法，用这种方法，静态数据的值只有在第一次线程安全访问的时候才会进行初始化，从而避免了不必要的提前计算或者资源占用。

静态求值

静态求值是静态计算表达式的值。我们可以让 Rust 使用闭包来实现这一点，只有在真正需要的时候才会进行计算，能够避免不必要的计算，我们在使用 Result 或者 Option 的时候，可以用它提供的一些系统标准库的方法，比如类似 unwrap_or_else 来实现。

内联

当 Rust 调用一个函数的时候，它通常会有以下的开销：

首先是创建栈帧，每次函数调用都会为该函数分配一个栈帧。在执行函数调用的时候，需要跳转指令，程序需要跳转到函数的代码位置，执行完成之后，再跳回到原调用的地方，这样很明显会有一些开销。

inline是一个优化的提示，它允许编译器将函数调用直接替换为函数体，从而减少函数调用的开销。一个函数调用另外一个函数，如果另外一个函数加了一个 inline 的优化提示，那么编译器会可能地在编译的时候，把这个函数体替换到调用的地方，这样的话就不需要再去创建栈帧或者跳转指令。

对于内联，我们建议对性能敏感的公共 API 或者跨crate实现，使用的一些关键路径的函数可以添加内联。一般来说，泛型函数通常会隐式内联，非必要的话不需要去添加。Rust 编译器其实已经足够智能，在编译的时候如果能做内联，它就会给函数做内联。

内联的优点的是减少函数的开销，提高性能。尤其对于一些比较小的调用频繁的函数。但需要注意的是，内联并不总是有益的，特别是对于一些较大的函数，它和静态分派一样，可能会导致代码膨胀，影响编译速度和二进制文件的大小。

内存管理

我们需要避免不必要的内存拷贝。比如上图右侧的例子中用了传递引用来避免数据的复制。同时我们还可以用一些系统库里提供的方法，来避免额外的内存分配：

• swap 可以交换两个值的位置，而没有额外的内存开销；

• replace 可以给一个指定的变量替换成一个新值，同时返回变量原来的值；

• take 会把指定的变量替换成默认值，同时返回原来的值；

• append 通过移动数据，来避免不必要的内存复制。

同时，我们在声明对象的时候，可以用 with_capatity 的方法来预分配容量，避免动态扩展的时候频繁的内存分配。另外,我们建议用迭代器来替代下标索引，来访问元素，避免运行时它需要做边界检查来提升性能。

使用并发

在一些 IO 密集型的场景，从对象存储里读数据，可以使用并发的方式来提高效率。Databend 的归并排序算法原来用常规方法，我们会首先把数据分段做并行排序，再归并起来，用小顶堆或败者树的方法做最终排序。最终的归并排序算法是单线程的，在一些场景下性能非常不理想，databend采用了 merge path 方法，把归并排序过程并行化。需要注意的是我们可以用信号量来限制并发的数量，避免并发过多。

SIMD

SIMD 就是单指令多数据，是 CPU 的一个优化指令，它能够在一个单个核心里实现并行处理。比如 CPU 里有一些特殊的寄存器——宽寄存器，比如一个 256 位的寄存器，可以容纳 16 个 16 位的整数。比如加法，一次指令可以一次性做 4 组数据的加法操作，相对于标量方法只能做一次，很显然会大大提升性能。

Rust 实现了自动向量化，开发者需要注意尽量编写对 SIMD 友好的代码。首先是数据对齐，我们需要保证数据结构的内存对齐，避免因内存对齐问题而影响 SIMD 的性能。然后要避免分支操作，干扰 CPU 的流水线，降低 SIMD 效率。

上图左下角的例子就是一个分支的写法，我们可以用位运算的方式，把它转换成一个 SIMD 友好的代码。如果实在没有办法避免分支操作，我们还可以用系统库里面的 unlikely方法，来帮助编译器优化分支逻辑，减少一些不太可能执行的代码路径对性能的影响。上图右侧是 Databend 里实现除法的方法，这需要去判断除数是否为 0 。如果是无法避免的，就用 unlikely 的方法减少分支预测，来提高 SIMD 的效率性能。

Unsafe

在 Rust 里 Unsafe 的关键字允许绕过编译器的安全检查，来实现更高效的底层操作。如果在关键路径中使用 Unsafe 代码，可以提升性能，但需要确保操作的安全性。非必要还是不建议使用 Unsafe，如果使用尽量将 Unsafe 局限在局部范围内，避免对整个代码库产生影响。

比如上图中为了提高性能，我们用了一个 index_unchecked 的方法，在获取元数据的时候，就不会做边界检查。但事实上我们需要在外部保证 column 不会有问题，我们要能够保证它是 safe 的才去使用它。然后你需要在代码中加一些注释，清晰地记录你使用 Unsafe 的原因以及需要保证的条件，帮助其他开发者理解维护代码。

我们建议使用安全抽象，把 Unsafe 的代码封装在安全接口里，最大限度减少暴露 Unsafe 的部分。比如右下角引用的是系统标准库里的 swap 的方法，它对外提供的是一个 safe 的方法，内部是 unsafe 的代码。

性能剖析

性能剖析的工具和方法有很多，这里主要介绍两种：pprof 和 jeprof。主要用在 CPU 性能分析和内存性能分析里。Databend 集成了这些代码库，可以用库提供的能力来分析我们的代码。 上图右侧是执行了一个 Databend 里面一个 recluster 的操作，运行 pprof 分析，就得到个火焰图。从这个火焰图可以清晰地看到这个操作，这个 SQL ，到底在哪一部分。我们可以针对性地做一些性能优化。

社区共创之路

目前，Databend 在 GitHub 上已经有约 8000 个 star，拥有 200 位 contributors，其中有 40% 多是来自于公司外部的社区成员。社区的活跃让 Databend 的功能不断完善，用户群体也在持续扩大。

除了 Databend 之外，我们还有 Apache OpenDAL，它是一个开放的数据访问层，允许用户以统一的方式轻松有效地从各种存储服务中检索数据。现在，OpenDAL 已经从 Apache 孵化器毕业，应用在多家数据库厂商和企业中。此外，还有Openraft 项目，一个由 Rust 编写的高级 raft 共识协议，用在 Databend 的 Meta Service 层里；Askbend，一个使用 Rust 编写的知识问答系统，可以根据 Markdown 文件创建一个基于 SQL 的知识库，以及 Opensrv，jsonb 等项目。

早在 2021年时，Databend 就制定了一个 Rust 培养计划。我们联合知数堂举办了多期 Rust 公开课，吸引了一大批 Rust 爱好者参与到 Rust 生态里。相关资料在 GitHub 里找到，相关视频资料也可以在 B 站的 Databend 官方号上看到。我们还成立了 「Data Infra 研究社」，邀请内部和外部的朋友们来分享数据库或云原生技术的相关话题。此外，从 2022 年开始至今，我们还参与到ospp的开源之夏项目，吸引在校学生和优秀开发者参与 Databend 的生态创建中。

Databend 从项目创立的第一天起就坚持开源，不论你是 Rust、数据库新手，还是数据库老兵，都欢迎参与到 Databend 的开源项目里。在 Databend GitHub 的 issue 里面有一个 good first issue，新手友好问题，对于刚接触 Rust 或者数据库的朋友们，可以通过这种新手友好问题，尝试参与到 Databend 的开发过程中。

关于 Databend

Databend 是一款开源、弹性、低成本，基于对象存储也可以做实时分析的新式数仓。期待您的关注，一起探索云原生数仓解决方案，打造新一代开源 Data Cloud。

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