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大家好，我是Tony Bai。

最近，东南亚科技巨头、出行公司 Grab 的一篇技术博客《Counter Service: How we rewrote it in Rust》在技术圈引起了不小的震动。他们将一个高 QPS（每秒查询率）的 Go 微服务（Counter Service）用 Rust 进行了重写，结果令人瞩目：在保持相似 P99 延迟性能的前提下，基础设施成本降低了高达 70%！ 。

P99延迟对比：Go（紫色），Rust（蓝色）

这个案例无疑给许多以 Go 作为主力语言的团队和开发者带来了强烈的冲击。Go 语言以其简洁、高效并发、快速编译以及强大的生态系统，在微服务、云原生领域早已占据重要地位。那么，Grab 的这次成功“叛逃”，是否意味着 Go 语言在某些场景下的“护城河”正在被侵蚀？Rust 真的是解决一切性能和成本问题的“银弹”吗？

今天，我们就来深入剖析 Grab 的这个重构案例，看看他们究竟“得”了什么，“失”了什么，以及这背后能给咱们 Gopher 带来哪些宝贵的启示。

Rust 的“杀手锏”：极致效率带来的基础设施成本骤降

Grab 的 Counter Service 主要负责计数和提供 ML 模型/欺诈规则的计数器服务，是一个典型的 I/O 密集型和计算密集型并存的服务，QPS 峰值可达数万。用 Go 实现时，该服务需要大约 20 个 CPU Cores 来支撑。

然而，在用 Rust 重写后，同样的负载下，新的 Rust 服务仅需 4.5 个 CPU Cores！这几乎是 近80% 的资源节省，直接带来了 70%以上的基础设施成本降低。

为什么 Rust 能做到如此极致的效率提升？Grab 的文章和 Rust 语言本身的特性共同揭示了答案：

• 无垃圾回收 (GC)：这是 Rust 相比 Go 在追求极致性能和资源控制上的核心优势。Go 的 GC 虽然已经非常优秀，但在高并发、低延迟场景下，GC 扫描和 STW (Stop-The-World) 仍然可能引入不可预测的延迟抖动和额外的 CPU 开销。Rust 通过所有权系统在编译期保证内存安全，无需运行时 GC，从而消除了这部分开销。
• 内存安全与零成本抽象：Rust 的所有权、借用检查等机制虽然带来了陡峭的学习曲线，但也确保了内存安全，避免了空指针、数据竞争等常见问题。同时，Rust 的许多高级抽象（如迭代器、闭包）能够在编译期被优化掉，实现“零成本抽象”，性能接近 C/C++。
• 更精细的控制：Rust 赋予开发者对内存布局、线程模型更细致的控制权，使得在特定场景下可以进行深度优化。

Grab 的案例似乎在证明，当业务场景对资源消耗和运行成本极度敏感，且服务逻辑相对“简单”（Grab 特别强调了选择重写目标时，功能需要足够简单，复杂度可控）时，Rust 的这些特性能够带来实实在在的巨大回报。

光鲜背后的“代价”：Grab 的探索与挑战

然而，享受 Rust 带来的极致效率并非没有代价。Grab 团队在博客中也坦诚地分享了他们遇到的挑战和权衡：

• 陡峭的学习曲线，尤其是 async

文章提到：对于习惯了 Go 语言简洁 go关键字和 GMP 调度模型的 Gopher 来说，Rust 的所有权、生命周期已经是第一道坎，而 async/await 异步模型及其“函数着色”问题、显式 yield（通过 await）等概念，则带来了更高的认知负荷。Grab 团队也曾因错误地在异步代码中使用了同步 Redis 调用而导致性能不佳。

• 生态系统与内部库的“阵痛”

虽然 Rust 的生态在快速发展，但在某些特定领域，库的选择可能不如 Go 那样成熟和丰富。Grab 团队在选择 Datadog 和 Redis 客户端库时就进行了一番评估和取舍。

更痛的是内部库的迁移。Grab 内部大量基础库是用 Go 编写的，例如一个使用 Go Templates 进行配置管理的库。在 Rust 项目中，这些 Go 库无法直接复用，团队不得不使用 nom 解析器组合库在 Rust 中重写了类似的功能。这无疑增加了重构的成本和时间。

• 开发体验的差异

Go 的设计哲学之一就是“简单”，这使得开发者能够快速上手并高效迭代。Goroutine 和 Channel 的易用性，让并发编程的门槛大大降低。相比之下，Rust 为了安全和性能，在语言层面引入了更多复杂性，需要开发者投入更多精力去理解和驾驭。

• “Rust 一定比 Go 快得多”是迷思

一个非常重要的发现是，Grab 明确指出：“神话 1：Rust 非常快！比 Golang 更快！判定：被驳斥。Golang 对于大多数使用案例来说“足够快”……仅仅为了性能提升而将 Golang 服务重写为 Rust 不太可能带来显著的好处。”

在 P99 延迟方面，Rust 版本与 Go 版本表现相当，甚至有时略差。这告诉我们，Go 在其设计领域内性能已经足够优秀，单纯为了追求“更极致”的速度而用 Rust 重写 Go 服务，可能并不能带来预期的巨大性能提升，反而可能因为生态、开发效率等问题得不偿失。Grab 的主要收益点在于显著的 资源效率 提升。

Gopher 何去何从？几点思考

Grab 的案例无疑是 Go 社区的一面镜子，它照见了 Go 的优势，也揭示了在特定场景下可能存在的“天花板”。作为 Gopher，我们应如何看待这个案例，并从中吸取经验呢？

首先，Go 的核心优势依然稳固。Go 语言以其简洁性、强大的并发模型（Goroutine + Channel）、高效的编译速度、完善的工具链以及成熟的生态系统，继续在云原生、微服务、中间件和 DevOps 工具等领域占据首选或极具竞争力的地位。对于绝大多数业务场景，Go 提供的开发效率和运行性能是“足够好”的，且具有高性价比。

其次，关于何时考虑使用 Rust 进行“动刀”，Grab 的案例提供了几个关键的决策参考点。

• 在面对极高的 QPS 和资源消耗时，如果服务本身成为性能瓶颈且占用了大量服务器资源，那么迁移可能是合适的。
• 当功能相对简单且逻辑内聚时，重写的复杂度较低，易于验证，这样可以避免对复杂业务系统进行大规模重写。
• 当基础设施成本成为显著负担，优化能带来巨大的商业价值时，也应考虑使用 Rust。
• 团队必须具备掌握 Rust 的能力，成员需熟悉 Rust 并愿意投入时间和资源进行团队赋能。在不满足这些前提条件的情况下，盲目追求 Rust 可能弊大于利。

再者，在考虑语言迁移之前，我们应充分挖掘 Go 本身的优化潜力。例如，进行代码层面的性能分析与优化、架构调整、选择更优的 Go 库，甚至是通过 Go 版本升级带来的 GC 改进等。重写通常应视为最后的手段。

关于 Gopher 是否需要拥抱 Rust，这取决于个人的发展方向和兴趣。如果你专注于业务开发和应用层构建，Go 依然能让你游刃有余。但如果你对系统编程、底层优化、嵌入式或游戏引擎等领域感兴趣，或者所在的公司/团队正在引入 Rust，那么学习 Rust 无疑会为你打开一扇新的大门。即使不深入学习，了解 Rust 的核心理念（如所有权、生命周期和无GC）也能帮助我们更好地理解程序运行的本质，从而写出更健壮、更高效的 Go 代码。

最后，Go 语言的未来同样值得关注。Go 社区在持续进化，例如对泛型的支持提升了表达力，而持续优化的 GC 以及不断丰富的高性能标准库也在不断减少对性能的影响。未来，Go 是否会在某些方面借鉴其他语言的优秀特性，以保持其核心优势的同时，进一步拓展能力边界，值得我们期待。

小结

Grab 用 Rust 重写 Go 服务的案例，再次印证了技术选型中“没有银弹，只有取舍”的黄金法则。Rust 以其极致的性能和资源控制能力，在特定场景下展现了巨大的潜力。但这并不意味着 Go 已经过时或不再优秀。

对于我们 Gopher 而言，重要的是理解不同语言的设计哲学、优势与代价，并根据具体的业务场景、团队能力和长远目标，做出最适合的决策。

你对 Grab 的这个案例有什么看法？你认为在哪些场景下，用 Rust 替代 Go 是值得考虑的？欢迎在评论区留下你的思考！

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