ModuForge 核心模块 (moduforge-core)
moduforge-core 是 ModuForge 生态系统的核心运行时框架,提供了完整的编辑器运行时环境。该模块基于 Rust 构建,采用异步架构设计,支持插件系统、事件驱动、中间件机制等现代化特性。
🏗️ 架构概述
ModuForge 核心采用分层架构设计,每个组件都有明确的职责:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ForgeRuntime │
│ (同步运行时 + 基础功能) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ForgeAsyncRuntime │
│ (异步运行时 + 高性能处理) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ AsyncProcessor │
│ (异步任务处理 + 队列管理) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ EventBus │
│ (事件系统 + 发布订阅) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ExtensionManager │
│ (扩展管理 + 插件系统) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ HistoryManager │
│ (历史管理 + 撤销重做) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
🧩 核心组件
1. ForgeRuntime
文件: src/runtime.rs
职责: 同步运行时核心实现
- 状态管理: 文档状态和事务处理
- 事件系统: 事件分发和处理
- 中间件支持: 前置和后置中间件链
- 历史记录: 撤销/重做功能
- 扩展管理: 插件和扩展集成
核心方法:
impl ForgeRuntime {
pub async fn create(options: RuntimeOptions) -> ForgeResult<Self>;
pub async fn command(&mut self, command: Arc<dyn Command>) -> ForgeResult<()>;
pub async fn dispatch(&mut self, transaction: Transaction) -> ForgeResult<()>;
pub fn undo(&mut self);
pub fn redo(&mut self);
}
2. ForgeAsyncRuntime
文件: src/async_runtime.rs
职责: 异步运行时高性能实现
- 性能监控: 可配置的性能指标收集
- 超时保护: 全面的超时机制
- 流式处理: 基于 FlowEngine 的高性能处理
- 异步优化: 优化的异步任务处理
性能配置:
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct PerformanceConfig {
pub enable_monitoring: bool,
pub middleware_timeout_ms: u64, pub log_threshold_ms: u64, pub task_receive_timeout_ms: u64, }
impl Default for PerformanceConfig {
fn default() -> Self {
Self {
enable_monitoring: false,
middleware_timeout_ms: 500,
log_threshold_ms: 50,
task_receive_timeout_ms: 5000,
}
}
}
3. AsyncProcessor
文件: src/async_processor.rs
职责: 异步任务处理器
- 任务队列: 高性能任务队列管理
- 并发控制: 可配置的并发任务数
- 重试机制: 自动重试和错误恢复
- 统计监控: 详细的性能统计信息
任务状态:
#[derive(Debug, Clone, PartialEq)]
pub enum TaskStatus {
Pending, Processing, Completed, Failed(String), Timeout, Cancelled, }
处理器配置:
#[derive(Clone, Debug)]
pub struct ProcessorConfig {
pub max_queue_size: usize, pub max_concurrent_tasks: usize, pub task_timeout: Duration, pub max_retries: u32, pub retry_delay: Duration, }
4. EventBus
文件: src/event.rs
职责: 事件总线系统
- 发布订阅: 异步事件分发
- 并发处理: 并发事件处理器
- 优雅关闭: 支持优雅关闭和信号处理
- 事件类型: 支持多种事件类型
事件类型:
#[derive(Clone)]
pub enum Event {
Create(Arc<State>), TrApply(u64, Arc<Vec<Transaction>>, Arc<State>), Destroy, Stop, }
事件处理器:
#[async_trait::async_trait]
pub trait EventHandler<T>: Send + Sync + Debug {
async fn handle(&self, event: &T) -> ForgeResult<()>;
}
5. ExtensionManager
文件: src/extension_manager.rs
职责: 扩展和插件管理
- 插件加载: 动态插件加载和卸载
- 模式解析: 自动解析扩展模式
- 资源管理: 全局资源管理器集成
- 性能监控: 扩展加载性能指标
扩展类型:
#[derive(Clone)]
pub enum Extensions {
N(Node), M(Mark), E(Extension), }
6. HistoryManager
文件: src/history_manager.rs
职责: 历史记录管理
- 状态快照: 状态历史记录
- 撤销重做: 完整的撤销/重做功能
- 历史限制: 可配置的历史记录限制
- 时间旅行: 支持历史状态跳转
历史操作:
impl<T: Clone> HistoryManager<T> {
pub fn insert(&mut self, state: T);
pub fn jump_to_past(&mut self, index: usize);
pub fn jump_to_future(&mut self, index: usize);
pub fn jump(&mut self, n: isize);
}
7. Middleware
文件: src/middleware.rs
职责: 中间件系统
- 前置处理: 事务分发前的处理
- 后置处理: 事务分发后的处理
- 中间件栈: 可组合的中间件栈
- 超时保护: 中间件执行超时保护
中间件特征:
#[async_trait::async_trait]
pub trait Middleware: Send + Sync {
fn name(&self) -> String;
async fn before_dispatch(
&self,
transaction: &mut Transaction,
) -> ForgeResult<()>;
async fn after_dispatch(
&self,
state: Option<Arc<State>>,
transactions: &[Transaction],
) -> ForgeResult<Option<Transaction>>;
}
🔧 技术栈
核心依赖
[dependencies]
tokio = { version = "1.36.0", features = ["full"] }
tokio-util = { workspace = true }
async-channel = { workspace = true }
im = { workspace = true }
lazy_static = { workspace = true }
serde = { workspace = true }
serde_json = { workspace = true }
anyhow = { workspace = true }
thiserror = { workspace = true }
async-trait = { workspace = true }
futures = { workspace = true }
metrics = "0.22.0"
moduforge-model = { version = "0.4.12", path = "../model" }
moduforge-state = { version = "0.4.12", path = "../state" }
moduforge-transform = { version = "0.4.12", path = "../transform" }
核心技术
- 异步编程: 基于 Tokio 的高性能异步运行时
- 事件驱动: 发布-订阅模式的事件系统
- 插件架构: 可扩展的插件和扩展系统
- 中间件模式: 可组合的中间件处理链
- 性能监控: 全面的性能指标收集
🚀 快速开始
1. 最简单的用法(推荐)
use mf_core::ForgeRuntimeBuilder;
#[tokio::main]
async fn main() -> mf_core::ForgeResult<()> {
let mut runtime = ForgeRuntimeBuilder::new()
.build()
.await?;
let state = runtime.get_state().await?;
println!("文档节点数: {}", state.doc().size());
Ok(())
}
2. 指定运行时类型
use mf_core::{ForgeRuntimeBuilder, RuntimeType};
use std::sync::Arc;
#[tokio::main]
async fn main() -> mf_core::ForgeResult<()> {
let mut runtime = ForgeRuntimeBuilder::new()
.runtime_type(RuntimeType::Async)
.build()
.await?;
let command = Arc::new(MyCommand);
runtime.command(command).await?;
let doc = runtime.doc().await?;
println!("文档节点数: {}", doc.size());
Ok(())
}
3. 完全自定义配置
use mf_core::{ForgeRuntimeBuilder, RuntimeType, Environment};
#[tokio::main]
async fn main() -> mf_core::ForgeResult<()> {
let mut runtime = ForgeRuntimeBuilder::new()
.runtime_type(RuntimeType::Actor)
.environment(Environment::Production)
.max_concurrent_tasks(20)
.queue_size(5000)
.enable_monitoring(true)
.history_limit(1000)
.build()
.await?;
println!("运行时类型: {:?}", runtime.runtime_type());
Ok(())
}
4. 运行时类型匹配
use mf_core::{ForgeRuntimeBuilder, AnyRuntime};
#[tokio::main]
async fn main() -> mf_core::ForgeResult<()> {
let runtime = ForgeRuntimeBuilder::new().build().await?;
match &runtime {
AnyRuntime::Sync(rt) => {
println!("✅ 使用同步运行时 - 适合简单场景");
},
AnyRuntime::Async(rt) => {
println!("✅ 使用异步运行时 - 适合中等并发");
},
AnyRuntime::Actor(rt) => {
println!("✅ 使用 Actor 运行时 - 适合高并发");
},
}
if let Some(async_rt) = runtime.as_async() {
println!("这是异步运行时的特定操作");
}
Ok(())
}
5. 事件系统使用
use mf_core::{ForgeRuntimeBuilder, Event, EventHandler};
use std::sync::Arc;
#[derive(Debug)]
struct MyEventHandler;
#[async_trait::async_trait]
impl EventHandler<Event> for MyEventHandler {
async fn handle(&self, event: &Event) -> mf_core::ForgeResult<()> {
match event {
Event::Create(state) => {
println!("🎉 编辑器创建: 版本 {}", state.version);
}
Event::TrApply(tr_id, transactions, state) => {
println!("📝 事务应用: ID {}, 版本 {}", tr_id, state.version);
}
Event::Destroy => {
println!("🗑️ 编辑器销毁");
}
Event::Stop => {
println!("⏹️ 编辑器停止");
}
}
Ok(())
}
}
#[tokio::main]
async fn main() -> mf_core::ForgeResult<()> {
let mut runtime = ForgeRuntimeBuilder::new()
.event_handler(Arc::new(MyEventHandler))
.build()
.await?;
Ok(())
}
中间件使用
use mf_core::{Middleware, MiddlewareStack};
use mf_state::{State, Transaction};
use std::sync::Arc;
#[derive(Debug)]
struct LoggingMiddleware {
name: String,
}
#[async_trait::async_trait]
impl Middleware for LoggingMiddleware {
fn name(&self) -> String {
self.name.clone()
}
async fn before_dispatch(
&self,
transaction: &mut Transaction,
) -> mf_core::ForgeResult<()> {
println!("🔍 [{}] 事务处理开始 - ID: {}", self.name, transaction.id);
Ok(())
}
async fn after_dispatch(
&self,
_state: Option<Arc<State>>,
_transactions: &[Transaction],
) -> mf_core::ForgeResult<Option<Transaction>> {
println!("✅ [{}] 事务处理完成", self.name);
Ok(None)
}
}
let mut middleware_stack = MiddlewareStack::new();
middleware_stack.add(LoggingMiddleware {
name: "LoggingMiddleware".to_string(),
});
📊 性能监控
内置指标
pub const TASKS_SUBMITTED_TOTAL: &str = "core.tasks.submitted.total";
pub const TASKS_PROCESSED_TOTAL: &str = "core.tasks.processed.total";
pub const TASK_PROCESSING_DURATION_SECONDS: &str = "core.task.processing.duration.seconds";
pub const EDITOR_CREATION_DURATION_SECONDS: &str = "core.editor.creation.duration.seconds";
pub const COMMANDS_EXECUTED_TOTAL: &str = "core.commands.executed.total";
pub const TRANSACTIONS_DISPATCHED_TOTAL: &str = "core.transactions.dispatched.total";
pub const MIDDLEWARE_EXECUTION_DURATION_SECONDS: &str = "core.middleware.execution.duration.seconds";
pub const EXTENSIONS_LOADED_TOTAL: &str = "core.extensions.loaded.total";
pub const PLUGINS_LOADED_TOTAL: &str = "core.plugins.loaded.total";
性能配置建议
let dev_config = PerformanceConfig {
enable_monitoring: true,
middleware_timeout_ms: 10000, log_threshold_ms: 100, task_receive_timeout_ms: 30000, };
let prod_config = PerformanceConfig {
enable_monitoring: true,
middleware_timeout_ms: 1000, log_threshold_ms: 50, task_receive_timeout_ms: 5000, };
🔍 开发调试工具
tokio-console 实时监控
tokio-console 是一个强大的实时异步任务监控工具,可以帮助你:
- 📊 实时查看所有异步任务的状态
- ⏱️ 监控任务执行时间和唤醒次数
- 🐛 检测任务阻塞和性能问题
- 📈 查看资源使用情况
安装 tokio-console 客户端
cargo install tokio-console
启用 tokio-console 监控
1. 在 Cargo.toml 中启用 feature:
[dependencies]
moduforge-core = { version = "0.6.2", features = ["dev-console"] }
2. 在代码中初始化:
#[cfg(feature = "dev-console")]
use mf_core::tracing_init::tokio_console;
#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
#[cfg(feature = "dev-console")]
tokio_console::init()?;
let runtime = ForgeRuntimeBuilder::new().build().await?;
Ok(())
}
3. 运行应用:
cargo run --features dev-console
4. 在另一个终端连接监控:
tokio-console
tokio-console 界面操作
在 tokio-console 界面中:
t - 切换到任务视图(查看所有异步任务)
r - 切换到资源视图(查看锁、通道等资源)
h - 显示帮助信息
q - 退出
↑/↓ - 上下选择任务
Enter - 查看任务详情
运行示例
cargo run --example tokio_console_demo --features dev-console
tokio-console
自定义配置
#[cfg(feature = "dev-console")]
{
tokio_console::init_with_config("0.0.0.0:6669")?;
}
注意事项
⚠️ 重要提示:
- tokio-console 会有一定的性能开销,不要在生产环境启用
- 与其他 tracing 初始化函数(如
init_tracing)互斥,只能选择一个
- 需要 tokio 启用
tracing feature(已在 dev-console feature 中自动启用)
对比:tokio-console vs tracing-chrome
| 特性 |
tokio-console |
tracing-chrome |
| 实时监控 |
✅ 是 |
❌ 否(事后分析) |
| 需要注解 |
❌ 否(自动) |
✅ 是(#[instrument]) |
| 监控范围 |
所有 tokio 任务 |
标记的函数 |
| 任务状态 |
✅ 显示 |
❌ 不显示 |
| 性能开销 |
较低 |
中等 |
| 使用场景 |
实时调试、监控 |
详细性能分析 |
| 可视化 |
TUI 界面 |
Chrome DevTools |
推荐使用场景
- 开发调试时:使用
tokio-console 实时监控任务状态
- 性能分析时:使用
tracing-chrome 或 tracing-perfetto 进行详细分析
- 生产环境:不启用任何追踪 feature,保持零开销
其他追踪工具
除了 tokio-console,还支持以下追踪工具:
#[cfg(feature = "dev-tracing")]
use mf_core::tracing_init::dev_tracing::{init_tracing, TraceConfig};
#[cfg(feature = "dev-tracing-chrome")]
let _guard = init_tracing(TraceConfig::chrome("./logs/trace.json"))?;
#[cfg(feature = "dev-tracing-perfetto")]
let _guard = init_tracing(TraceConfig::perfetto("./logs/trace.perfetto"))?;
详见 开发追踪指南。
🔒 错误处理
错误类型
#[derive(Error, Debug)]
pub enum ForgeError {
#[error("运行时错误: {0}")]
Runtime(String),
#[error("事件错误: {0}")]
Event(String),
#[error("中间件错误: {0}")]
Middleware(String),
#[error("扩展错误: {0}")]
Extension(String),
#[error("状态错误: {0}")]
State(#[from] mf_state::StateError),
#[error("其他错误: {0}")]
Other(#[from] anyhow::Error),
}
错误恢复策略
- 自动重试: 任务处理器支持自动重试机制
- 超时保护: 全面的超时保护防止死锁
- 优雅降级: 部分功能失效时的降级处理
- 错误传播: 完整的错误传播链
🧪 测试
测试覆盖
cargo test
cargo test async_processor
cargo test event
cargo test middleware
cargo test --release
测试示例
#[tokio::test]
async fn test_runtime_creation() -> mf_core::ForgeResult<()> {
let mut runtime = ForgeRuntimeBuilder::new().build().await?;
let state = runtime.get_state().await?;
assert!(state.doc().size() >= 0);
Ok(())
}
#[tokio::test]
async fn test_specific_runtime_type() -> mf_core::ForgeResult<()> {
let mut runtime = ForgeRuntimeBuilder::new()
.runtime_type(RuntimeType::Async)
.build()
.await?;
assert_eq!(runtime.runtime_type(), RuntimeType::Async);
Ok(())
}
#[tokio::test]
async fn test_async_processor() {
let config = ProcessorConfig::default();
let processor = TestProcessor;
let mut async_processor = AsyncProcessor::new(config, processor);
async_processor.start();
let (task_id, mut rx) = async_processor
.submit_task(42, 1)
.await
.expect("提交任务失败");
let result = rx.recv().await.expect("接收结果失败");
assert_eq!(result.status, TaskStatus::Completed);
}
🔧 配置选项
运行时配置
use mf_core::{ForgeRuntimeBuilder, RuntimeType, Environment, Content, Extensions};
let runtime = ForgeRuntimeBuilder::new()
.runtime_type(RuntimeType::Actor)
.environment(Environment::Production)
.content(Content::NodePool(node_pool))
.extension(Extensions::N(node))
.extension(Extensions::M(mark))
.max_concurrent_tasks(20)
.queue_size(5000)
.enable_monitoring(true)
.middleware_timeout_ms(1000)
.history_limit(100)
.event_handler(Arc::new(MyEventHandler))
.schema_path("schema/main.xml")
.build()
.await?;
处理器配置
let config = ProcessorConfig {
max_queue_size: 10000,
max_concurrent_tasks: 50,
task_timeout: Duration::from_secs(60),
max_retries: 5,
retry_delay: Duration::from_millis(100),
};
📈 性能优化
内存管理
- 智能清理: 自动清理不活跃的资源
- 对象池: 复用昂贵的对象实例
- 内存映射: 高效的内存使用模式
并发优化
- 异步 I/O: 基于 Tokio 的高性能异步处理
- 任务调度: 智能的任务调度算法
- 锁优化: 最小化锁竞争
缓存策略
- LRU 缓存: 最近最少使用的缓存策略
- 预加载: 智能的预加载机制
- 缓存失效: 高效的缓存失效策略
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- 性能测试通过
📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件。