在过去的一年里，我们团队完成了一项壮举：将近万核的 Java 服务成功迁移到 Rust，并收获了令人瞩目的性能提升。我们的实践经验已在《RUST练习生如何在生产环境构建万亿流量》一文中与大家分享。然而，在这次大规模迁移中，我们观察到一个有趣的现象：大多数服务在迁移后性能都得到了显著提升，但有那么一小部分服务，性能提升却不尽如人意，仅仅在 10% 左右徘徊。这让我们感到疑惑。明明已经用上了性能“王者”Rust，为什么还会遇到瓶颈？为了解开这个谜团，我们决定深入剖析这些“低提升”服务。今天，我就来和大家分享，我们是如何利用 Profiling 工具，找到并解决写入过程中的性能瓶颈，最终实现更高性能飞跃的！在性能优化领域，盲目猜测是最大的禁忌。你需要一把锋利的“手术刀”，精准地找到问题的根源。在 Rust 生态中，虽然不像 Java 社区那样拥有 VisualVM 或 JProfiler 这类功能强大的成熟工具，但我们依然可以搭建一套高效的性能分析体系。为了在生产环境中实现高效的性能监控，我们引入了 Jemalloc 内存分配器和 pprof CPU 分析器。这套方案不仅支持定时自动生成 P

8 Technology lddgo Shared on 2025-08-11

Tokio可以说是rust中最热门的库，对于异步与并发进行了很好的支持。大多数基于rust的开源框架都使用到了Tokio，因此在介绍这些实现开源框架时经常会被问到：底层的异步和并发是怎么实现的？我只能回答：底层的异步和并发都是由Tokio控制的。这显然不是一个令人满意的回答。因此本文章将对于Tokio的基本方法和底层逻辑进行分析。

67 Technology lddgo Shared on 2025-06-09

在《得物新一代可观测性架构：海量数据下的存算分离设计与实践》一文中，我们探讨了存算分离架构如何通过解耦计算与存储资源，显著降低存储成本并提升系统扩展性。然而，仅优化存储成本不足以支撑高效可观测性系统的全局目标。在生产环境中，计算层作为可观测性体系的核心模块，需在处理日益复杂和动态的大流量数据时，保持高性能、强稳定性与优异的资源利用效率。

116 Technology lddgo Shared on 2025-01-20

半空：LLM 辅助的 Go2Rust 项目迁移

126 Technology lddgo Shared on 2025-01-09

Rust作为一门学习曲线十分陡峭的语言，掌握其核心基础数据结构的内存分布对学习Rust会有很大的帮助，本文由浅入深仔细介绍了Rust的各个数据结构在内存中的分布情况。

254 Technology lddgo Shared on 2023-04-18

作者最近尝试写了一些Rust代码，本文主要讲述了对Rust的看法和Rust与C++的一些区别。

90 Technology lddgo Shared on 2023-03-30