在微服务架构日益普及的今天，如何提升服务的性能与资源效率成为技术团队关注的焦点。Grab Integrity数据平台团队顺应技术演进潮流，决定将一款承载了高查询吞吐量的Golang微服务——Counter Service，重新以Rust语言进行开发。该项目在保证性能的基础上，实现了超过70%的基础设施资源节省，成为微服务优化升级领域的一大案例。本文将深入探讨该重写项目的动因、执行策略、遇到的技术挑战和最终的成效，为技术人员提供具有借鉴意义的实践经验，同时解析Rust语言在高性能微服务开发中的潜力与限制。Grab作为东南亚领先的超级应用，承载着海量业务流量，对微服务稳定性和效率需求极高。当前公司绝大多数微服务基于Golang开发，因其简洁易用和快速迭代的特性，曾长期称雄微服务领域。
然而，随着Rust生态的日渐成熟，Rust因其高效的内存管理和零成本抽象吸引了越来越多技术人员的关注，并在公司内部由小众命令行工具逐渐扩展到关键的模型服务代理等核心系统。Rust通过其借用检查机制保证内存安全，避开了垃圾回收带来的性能波动，这些优势促使团队开始尝试评估将Golang微服务迁移至Rust的可行性与实际收益。决定重写代码时，团队深知重写祖传代码往往伴随着风险和复杂性，也许带来的收益远远低于预期。团队遵循严谨的评估标准，选择了功能相对单一且业务逻辑清晰的服务作为切入点。Counter Service正是经过流量规模、复杂性和团队熟练度等多维权衡被选中。作为计数服务，Counter Service主要负责从数据流中统计事件并写入Scylla数据库，还通过GRPC接口向上游提供对事件计数的实时查询。
它的BatchRead功能在峰值QPS可达数万，且业务逻辑较为固定，正好适合量化迁移收益。重写过程中，团队摒弃了简单的逐行转换法，而是把旧系统看作“黑盒”，通过详尽的接口契约和数据对比，依据规范重新设计实现，以确保新版本在功能和输出上与旧版高度吻合。为了保驾护航，团队详细评估了Rust生态中开源库的成熟度。虽部分库如Datadog客户端和Redis客户端的GitHub星数相对较少，但因部分由官方维护，且社区活跃度逐渐提升，满足了实际需求。同时，针对Go语言依赖的内部配置库缺失，团队利用Rust的nom解析器成功搭建了替代方案。重写过程中的最大技术挑战是Rust严格的借用检查器和异步编程模型。
借用检查器强迫开发者显式管理所有权和生命周期，初期学习曲线陡峭，但通过推迟生命周期引入、合理使用克隆和引用计数智能指针，开发迭代效率逐步提升。异步执行方面，Rust采用协作式调度，与Golang的抢占式调度机制大相径庭。异步函数必须显式标注且仔细管理“等待点”，否则可能导致性能瓶颈甚至死锁。团队曾因误用同步Redis客户端，导致服务性能严重退化，经验教训促使后续更慎重采用成熟的异步库。最终，通过将新版服务在真实流量下影子测试，Rust实现的服务延迟与Golang相当，但资源消耗明显降低。具体来看，Rust服务在处理相同QPS时，仅需原先五分之一核心资源，显著减少了硬件开销。
在性能资消上高效的同时，Rust的静态类型和所有权系统使得潜在空指针和数据竞争等常见错误明显减少，提升了服务的稳定性和安全性。团队总结了三大核心认知：首先，Rust并非在所有场景中都比Golang快，但在资源利用效率上具有明显优势；其次，Rust的学习曲线虽存在，但它优质的编译器反馈及强大工具链极大缓解了入门难度；最后，异步编程是Rust中复杂但值得掌握的领域，适当培训和实践能极大提升团队开发效能。基于本次经验，团队建议未来新开发微服务优先采用Rust开发，以长期运营效益为重，配合工程管理上的培训支持，实现团队整体技术栈升级转型。Grab通过此次项目展示了技术革新的勇气与远见，也表明了在云原生大背景下，选择合适的技术栈需要结合实际业务需求和团队状况深思熟虑。Rust凭借性能和安全的综合优势，正成为云端高性能服务构建的重要选择。对寻求提升基础设施利用率和运行稳定性的企业来说，Rust微服务重写提供了值得借鉴的成功经验。
展望未来，随着Rust生态持续完善及社区繁荣，更多复杂业务系统迁移与新项目采用Rust有望成为常态，推动云原生服务的品质迈上新台阶。
