Cơ Bản về Lập Trình Bất Đồng Bộ: Async, Await, Futures, và Streams

Nhiều thao tác mà chúng ta yêu cầu máy tính thực hiện có thể mất một khoảng thời gian để hoàn thành. Sẽ thật tốt nếu chúng ta có thể làm việc khác trong khi đang chờ đợi những quá trình chạy lâu đó hoàn thành. Máy tính hiện đại cung cấp hai kỹ thuật để làm nhiều thao tác cùng một lúc: song song và đồng thời. Tuy nhiên, một khi chúng ta bắt đầu viết các chương trình liên quan đến các thao tác song song hoặc đồng thời, chúng ta nhanh chóng gặp phải những thách thức mới vốn có trong lập trình bất đồng bộ, nơi các thao tác có thể không hoàn thành tuần tự theo thứ tự chúng được bắt đầu. Chương này phát triển từ việc sử dụng thread trong Chương 16 cho tính song song và đồng thời bằng cách giới thiệu một cách tiếp cận thay thế cho lập trình bất đồng bộ: Futures, Streams của Rust, cú pháp async và await hỗ trợ chúng, và các công cụ để quản lý và điều phối giữa các thao tác bất đồng bộ.

Hãy xem xét một ví dụ. Giả sử bạn đang xuất một video về buổi lễ gia đình mà bạn đã tạo, một thao tác có thể mất từ vài phút đến vài giờ. Việc xuất video sẽ sử dụng càng nhiều năng lực CPU và GPU càng tốt. Nếu bạn chỉ có một lõi CPU và hệ điều hành của bạn không tạm dừng việc xuất đó cho đến khi nó hoàn thành — nghĩa là, nếu nó thực hiện việc xuất đồng bộ — bạn không thể làm bất cứ điều gì khác trên máy tính của mình trong khi tác vụ đó đang chạy. Đó sẽ là một trải nghiệm khá khó chịu. May mắn thay, hệ điều hành của máy tính bạn có thể, và thực sự, ngắt quãng việc xuất một cách vô hình thường xuyên để cho phép bạn làm việc khác đồng thời.

Bây giờ giả sử bạn đang tải xuống một video được chia sẻ bởi người khác, điều này cũng có thể mất một thời gian nhưng không chiếm nhiều thời gian CPU. Trong trường hợp này, CPU phải đợi dữ liệu đến từ mạng. Mặc dù bạn có thể bắt đầu đọc dữ liệu khi nó bắt đầu đến, nhưng có thể mất một thời gian để tất cả hiện lên. Ngay cả khi dữ liệu đã có đầy đủ, nếu video khá lớn, có thể mất ít nhất một hoặc hai giây để tải tất cả. Điều đó có thể không nghe có vẻ nhiều, nhưng đó là một khoảng thời gian rất dài đối với bộ xử lý hiện đại, có thể thực hiện hàng tỷ thao tác mỗi giây. Một lần nữa, hệ điều hành của bạn sẽ ngắt quãng chương trình của bạn một cách vô hình để cho phép CPU thực hiện công việc khác trong khi chờ cuộc gọi mạng hoàn thành.

Việc xuất video là một ví dụ về thao tác bị ràng buộc bởi CPU hoặc bị ràng buộc bởi tính toán. Nó bị giới hạn bởi tốc độ xử lý dữ liệu tiềm năng của máy tính trong CPU hoặc GPU, và bao nhiêu trong số tốc độ đó nó có thể dành cho thao tác đó. Việc tải xuống video là một ví dụ về thao tác bị ràng buộc bởi IO, bởi vì nó bị giới hạn bởi tốc độ của đầu vào và đầu ra của máy tính; nó chỉ có thể nhanh bằng tốc độ dữ liệu có thể được gửi qua mạng.

Trong cả hai ví dụ này, sự gián đoạn vô hình của hệ điều hành cung cấp một hình thức của tính đồng thời. Tuy nhiên, tính đồng thời đó chỉ xảy ra ở cấp độ của toàn bộ chương trình: hệ điều hành ngắt quãng một chương trình để cho phép các chương trình khác thực hiện công việc. Trong nhiều trường hợp, bởi vì chúng ta hiểu các chương trình của mình ở một mức độ chi tiết hơn nhiều so với hệ điều hành, chúng ta có thể phát hiện các cơ hội cho tính đồng thời mà hệ điều hành không thể thấy.

Ví dụ, nếu chúng ta đang xây dựng một công cụ để quản lý việc tải xuống tệp, chúng ta nên có thể viết chương trình của mình để việc bắt đầu một lần tải xuống sẽ không khóa giao diện người dùng, và người dùng nên có thể bắt đầu nhiều lần tải xuống cùng một lúc. Tuy nhiên, nhiều API hệ điều hành để tương tác với mạng là chặn, nghĩa là chúng chặn tiến trình của chương trình cho đến khi dữ liệu mà chúng đang xử lý hoàn toàn sẵn sàng.

Lưu ý: Đây là cách hoạt động của hầu hết các lệnh gọi hàm, nếu bạn nghĩ về nó. Tuy nhiên, thuật ngữ chặn thường được dành riêng cho các lệnh gọi hàm tương tác với tệp, mạng, hoặc các tài nguyên khác trên máy tính, bởi vì đó là những trường hợp mà một chương trình riêng lẻ sẽ được hưởng lợi từ thao tác không chặn.

Chúng ta có thể tránh chặn thread chính của mình bằng cách tạo ra một thread riêng để tải xuống mỗi tệp. Tuy nhiên, chi phí phụ của những thread đó cuối cùng sẽ trở thành một vấn đề. Sẽ tốt hơn nếu lệnh gọi không chặn ngay từ đầu. Cũng sẽ tốt hơn nếu chúng ta có thể viết theo cùng một kiểu trực tiếp mà chúng ta sử dụng trong mã chặn, tương tự như sau:

let data = fetch_data_from(url).await;
println!("{data}");

Đó chính xác là những gì mà trừu tượng async (viết tắt của asynchronous) của Rust cung cấp cho chúng ta. Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu tất cả về async khi chúng ta đề cập đến các chủ đề sau:

• Cách sử dụng cú pháp async và await của Rust
• Cách sử dụng mô hình async để giải quyết một số thách thức tương tự mà chúng ta đã xem xét trong Chương 16
• Cách đa luồng và async cung cấp các giải pháp bổ sung cho nhau, mà bạn có thể kết hợp trong nhiều trường hợp

Tuy nhiên, trước khi chúng ta thấy cách async hoạt động trong thực tế, chúng ta cần có một đoạn ngắn để thảo luận về sự khác biệt giữa tính song song và tính đồng thời.

Tính Song Song và Tính Đồng Thời

Chúng ta đã coi tính song song và tính đồng thời là phần lớn có thể hoán đổi cho nhau cho đến nay. Bây giờ chúng ta cần phân biệt giữa chúng một cách chính xác hơn, bởi vì sự khác biệt sẽ xuất hiện khi chúng ta bắt đầu làm việc.

Hãy xem xét các cách khác nhau mà một nhóm có thể chia nhỏ công việc trên một dự án phần mềm. Bạn có thể giao cho một thành viên nhiều nhiệm vụ, giao cho mỗi thành viên một nhiệm vụ, hoặc sử dụng kết hợp của hai phương pháp.

Khi một cá nhân làm việc trên nhiều nhiệm vụ khác nhau trước khi bất kỳ nhiệm vụ nào hoàn thành, đây là tính đồng thời. Có thể bạn có hai dự án khác nhau được kiểm tra trên máy tính của bạn, và khi bạn cảm thấy chán hoặc bị kẹt trên một dự án, bạn chuyển sang dự án khác. Bạn chỉ là một người, vì vậy bạn không thể tiến triển trên cả hai nhiệm vụ cùng một lúc chính xác, nhưng bạn có thể đa nhiệm, tiến triển trên một nhiệm vụ tại một thời điểm bằng cách chuyển đổi giữa chúng (xem Hình 17-1).

Khi nhóm chia nhỏ một nhóm nhiệm vụ bằng cách để mỗi thành viên nhận một nhiệm vụ và làm việc trên đó một mình, đây là tính song song. Mỗi người trong nhóm có thể tiến triển chính xác cùng một lúc (xem Hình 17-2).

Trong cả hai luồng công việc này, bạn có thể phải phối hợp giữa các nhiệm vụ khác nhau. Có thể bạn nghĩ rằng nhiệm vụ được giao cho một người hoàn toàn độc lập với công việc của mọi người khác, nhưng trên thực tế nó yêu cầu một người khác trong nhóm phải hoàn thành nhiệm vụ của họ trước. Một số công việc có thể được thực hiện song song, nhưng một số công việc lại thực sự là tuần tự: nó chỉ có thể xảy ra trong một chuỗi, một nhiệm vụ sau nhiệm vụ khác, như trong Hình 17-3.

Tương tự, bạn có thể nhận ra rằng một trong các nhiệm vụ của bạn phụ thuộc vào một nhiệm vụ khác của bạn. Bây giờ công việc đồng thời của bạn cũng đã trở thành tuần tự.

Tính song song và tính đồng thời cũng có thể giao nhau. Nếu bạn biết rằng một đồng nghiệp bị kẹt cho đến khi bạn hoàn thành một trong các nhiệm vụ của mình, bạn có thể sẽ tập trung tất cả nỗ lực vào nhiệm vụ đó để "mở khóa" cho đồng nghiệp của bạn. Bạn và đồng nghiệp của bạn không còn có thể làm việc song song, và bạn cũng không còn có thể làm việc đồng thời trên các nhiệm vụ của riêng bạn.

Cùng một động lực cơ bản cũng áp dụng với phần mềm và phần cứng. Trên một máy với một lõi CPU duy nhất, CPU chỉ có thể thực hiện một thao tác tại một thời điểm, nhưng nó vẫn có thể làm việc đồng thời. Sử dụng các công cụ như thread, tiến trình, và async, máy tính có thể tạm dừng một hoạt động và chuyển sang các hoạt động khác trước khi cuối cùng quay lại hoạt động đầu tiên đó. Trên một máy với nhiều lõi CPU, nó cũng có thể làm việc song song. Một lõi có thể thực hiện một nhiệm vụ trong khi một lõi khác thực hiện một nhiệm vụ hoàn toàn không liên quan, và những thao tác đó thực sự xảy ra cùng một lúc.

Khi làm việc với async trong Rust, chúng ta luôn đang xử lý tính đồng thời. Tùy thuộc vào phần cứng, hệ điều hành, và runtime async mà chúng ta đang sử dụng (sẽ nói thêm về runtime async sau), tính đồng thời đó cũng có thể sử dụng tính song song bên dưới nắp capo.

Bây giờ, hãy đi sâu vào cách lập trình async trong Rust thực sự hoạt động.