ระบบนิเวศของ Rust มีการพัฒนาเฟรมเวิร์กแบบ Actor มาหลายรูปแบบ แต่การนำไปใช้งานจริงในคอมมูนิตี้ยังมีอยู่อย่างจำกัด อย่างไรก็ตาม การพัฒนาล่าสุดชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ Meta เลือกใช้เฟรมเวิร์ก Ractor สำหรับระบบแบบกระจายของพวกเขา
การนำไปใช้งานโดย Meta
จากการอภิปรายในคอมมูนิตี้ Ractor ได้รับความสนใจอย่างมากผ่านการนำเสนอในงาน RustConf'24 ซึ่ง Meta ได้เปิดเผยการใช้งานเฟรมเวิร์กนี้สำหรับการป้องกันการโอเวอร์โหลดในเซิร์ฟเวอร์ Rust Thrift การนำไปใช้งานนี้แสดงให้เห็นถึงกรณีการใช้งานจริงของระบบแบบ Actor ในสภาพแวดล้อมการผลิตขนาดใหญ่
ข้อได้เปรียบทางเทคนิคและการออกแบบ
Ractor มีความโดดเด่นจากเฟรมเวิร์ก Actor อื่นๆ ด้วยคุณสมบัติสำคัญหลายประการ มันถูกสร้างขึ้นบน Tokio runtime แทนที่จะพัฒนา runtime ขึ้นมาใหม่ และยึดตามหลักการของโมเดล Actor ของ Erlang อย่างใกล้ชิด เฟรมเวิร์กนี้รองรับทั้งการประมวลผลแบบโลคอลและแบบกระจายผ่านไลบรารีเสริม ractor_cluster แม้ว่าส่วนหลังจะยังอยู่ในช่วงพัฒนาก็ตาม
มุมมองของคอมมูนิตี้ต่อโมเดล Actor ใน Rust
การอภิปรายในคอมมูนิตี้แสดงให้เห็นความคิดเห็นที่หลากหลายเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กแบบ Actor ใน Rust ในขณะที่นักพัฒนาบางคนชื่นชอบความเรียบง่ายของโมเดล Actor ในการจัดการระบบแบบพร้อมกัน คนอื่นๆ กลับตั้งคำถามถึงความจำเป็นเมื่อพิจารณาว่า Rust มีการรับประกันความปลอดภัยต่อการแข่งขันของข้อมูลอยู่แล้ว ดังที่นักพัฒนาคนหนึ่งระบุว่า Actor มีประโยชน์ในสภาพแวดล้อมที่ขาดการรับประกันการแข่งขันของข้อมูลในขณะคอมไพล์ แต่ระบบประเภทของ Rust มีการป้องกันเหล่านี้อยู่แล้ว
วิวัฒนาการทางเทคนิคและ MSRV
เฟรมเวิร์กนี้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการรองรับฟีเจอร์ใหม่ของ Rust ในขณะที่ยังคงรักษาความเข้ากันได้กับเวอร์ชันเก่า มันรองรับ Rust เวอร์ชัน 1.64 เป็นเวอร์ชันต่ำสุด (MSRV) เมื่อใช้ฟีเจอร์ async-trait ในขณะที่ต้องการ Rust 1.75 หรือสูงกว่าสำหรับการใช้งาน async trait แบบเนทีฟ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเลือกระหว่างความเสถียรและฟีเจอร์ภาษาสมัยใหม่
ศักยภาพในอนาคต
แม้ว่าสมาชิกบางคนในคอมมูนิตี้จะแสดงความกังวลเกี่ยวกับการเพิ่มขึ้นของเฟรมเวิร์กแบบ Actor ใน Rust แต่การนำ Ractor ไปใช้โดย Meta และศักยภาพการใช้งานในสถานการณ์การคำนวณแบบกระจายชี้ให้เห็นถึงอนาคตที่สดใส โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีความสนใจในการประยุกต์ใช้สำหรับการคำนวณแบบกระจายในงานด้านการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล คล้ายกับเฟรมเวิร์ก Dask ของ Python
บทสรุป
แม้จะมีความท้าทายในการนำไปใช้งานในอดีต การนำ Ractor ไปใช้ที่ Meta และข้อดีทางเทคนิคแสดงให้เห็นว่าเฟรมเวิร์กแบบ Actor สามารถตอบโจทย์การใช้งานเฉพาะทางได้ โดยเฉพาะในระบบแบบกระจายและเมื่อต้องทำงานร่วมกับระบบที่ใช้ Actor ในภาษาอื่น ความสำเร็จของเฟรมเวิร์กนี้อาจช่วยกำหนดบทบาทของระบบ Actor ในการเขียนโปรแกรมแบบพร้อมกันของ Rust