最近在重构后端行情网关，目标是支撑 10w+ 同时在线用户。在技术选型时，很多“标准答案”是微服务、Redis 集群、Kafka 消息队列。但作为独立开发者，维护这一套重型架构的运维成本和心智负担太高了。
于是我反其道而行之，选择了一种“极致单机”的方案：没有任何外挂组件（ No Redis, No Kafka ），所有状态在进程内解决，纯 Rust 函数调用。
经过实战验证，这套架构不仅部署简单（就一个 Binary ），而且足够稳定。今天分享一下我是如何用 Rust 的特性“白嫖”性能的，欢迎 V 友们拍砖。
一、 核心理念：按需订阅，算一笔带宽的账
早期的 demo 喜欢大包大揽，客户端连上来就推 Top 20 币种。这在用户量大时是灾难。我的做法是“用户看哪里，就只推哪里”。
客户端停留在 BTC/USDT 的 15 分钟 K 线界面，服务端就只建立这一个订阅关系。一旦切换，立马移除旧订阅。
算一笔账（ Resource Cost ）： 假设一个行情包 Payload 是 200 Bytes ，推送频率 5 次/秒。
全量推送（推 Top 20 ）：10 万用户 x 20 个币种 x 200B x 5 = 2 GB/s (带宽直接破产)。
按需订阅（推 1 个）：10 万用户 x 1 个币种 x 200B x 5 = 100 MB/s 。
结论： 简单的逻辑改变，带宽节省 95%，单机千兆网卡轻松抗住。
二、 列表行情：Polling + 边缘计算（白嫖 CF ）
对于“行情列表”这种一屏显示几十个数据的页面，建立长连接维护成本太高。 我采用了 1 秒轮询 + Cloudflare 边缘缓存 的策略。
策略： 设置 HTTP 响应头，让 CF Edge Cache TTL = 1 秒。
效果：10 万人同时刷新列表，99% 的流量被 CF 的全球节点挡住了，真正打到我源服务器 Rust 进程的 QPS 只有个位数。
收益： 既利用了 CDN 的带宽，又保护了单机后端。
三、 架构做减法：进程内通信替代中间件
这是我这次重构最大的感悟：单机并发足够高时，不需要 Redis 和 Kafka 。
替代 Redis： 使用 Rust 的 DashMap (Concurrent HashMap)。数据就在内存里，读写是纳秒级，没有网络 IO 开销，没有序列化/反序列化成本。
替代 Kafka： 使用 tokio::sync::broadcast 和 mpsc::channel 。
优势： 传统的“发布-订阅”为了解耦上了 MQ ，但在单机 Rust 里，一个 Arc 就能解决问题。部署时不需要操心 MQ 挂没挂，只要我的进程活着，消息系统就活着。
四、 信使模式 (Messenger Pattern) 与背压
在 Tokio 异步编程中，最忌讳 await 阻塞。 如果客户端网络卡顿（比如进电梯），socket.send().await 可能会阻塞，导致同个 Loop 下的心跳包处理被卡死，造成“假死”。
我的解法：
读写分离： 为每个连接 spawn 一个独立的 send_task ，通过 mpsc::channel(128) 通信。
严格背压 (Backpressure)： 使用 try_send 。如果 Channel 满了（说明客户端来不及收），直接丢弃新行情。
理由： 实时行情旧数据无价值。这行代码是系统的“保命符”，防止慢客户端拖垮服务端内存（ OOM ）。
五、 极致性能：Zero-Copy (零拷贝)
在广播行情时，不要为 10 万个用户 copy 10 万份数据。
Rust
// 内存中只有一份二进制 Payload
let payload = Arc::new(Bytes::from(vec![...]));
// 10 万次分发只是增加了 10 万次引用计数（ Reference Counting ）
// 几乎没有任何内存分配开销
for client in clients {
client.tx.try_send(payload.clone());
}
利用 Rust 的 Arc 和 Bytes ，让 CPU 缓存极其友好。
六、 扫地僧：资源清理
长运行的单机服务最怕内存泄漏。 当 socket 断开时，必须像外科手术一样精准清理：
从 DashMap 移除 Client 。
清理反向索引 subscriptions 。
如果某个 Topic 无人订阅，立即 drop 掉对应的 channel 发送端，停止上游数据生产。
总结
作为独立开发者，资源有限。这套“Rust 单机 + 无外挂组件”的架构，让我用最低的成本（一台服务器）抗住了业务压力，而且睡得很安稳。
Simplicity is the ultimate sophistication.
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