Rust で Web アプリケーションはどこまで開発できるのか

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1. None

2. (a.k.a. yuki) furthermore, Coauthor of 『実践Rustプログラミング⼊⾨』 Co-organizer of Rust.Tokyo &

   RustFest Global @helloyuki_ Yuki Toyoda is a Software Engineer @ Dynalyst & Next Experts in Rust

3. 詳しくは弊社 黒崎 @kuro_m の スライドをご覧ください。 https://speakerdeck.com/kurochan/yue-jian-shu-qian-yi- rikuesutowosahakuji-shu-architecturenightgong-kai-yong Dynalyst

4. ? ? Next Expertsは特定領域への貢献意欲や ⼀定の実績を有し、将来的なDeveloper Expertsを ⽬指すエンジニアのための活動⽀援制度です。 サイバーエージェントにはDeveloper Expertsと 呼ばれる制度が存在します。

   ⾃⾝の技術的な専⾨領域によって、 サイバーエージェント全体への貢献を⽬指します。

5. . Rust とは . Rust で Webアプリケーションを 作ると何が嬉しいのか？ . Rust

   を実際のプロダクトに⼊れてみた

6. . Rust とは . Rust で Webアプリケーションを 作ると何が嬉しいのか？ . Rust

   を実際のプロダクトに⼊れてみた

7. Rustとは What’s Rust?

8. 🎛 システムプログラミング⾔語

9. Rustはシステムプログラミング⾔語 低レイヤーを扱う C/C++ 並の速度 メモリ安全である RustはOSやコンパイラなど の低レイヤーのソフトウェア を扱うために設計された。 GCがない、機械語を直接 扱えるなどの理由から、

   C/C++並の速度を実現でき ている。 ⾔語独⾃の機能により、 メモリ安全にコードを書 くことができる。セキュ リティ向上に貢献できる。

10. Rustはシステムプログラミング⾔語 低レイヤーを扱う C/C++ 並の速度 メモリ安全である RustはOSやコンパイラなど の低レイヤーのソフトウェア を扱うために設計された。 GCがない、機械語を直接 扱えるなどの理由から、

    C/C++並の速度を実現でき ている。 ⾔語独⾃の機能により、 メモリ安全にコードを書 くことができる。セキュ リティ向上に貢献できる。

11. Rustはシステムプログラミング⾔語 低レイヤーを扱う C/C++ 並の速度 メモリ安全である RustはOSやコンパイラなど の低レイヤーのソフトウェア を扱うために設計された。 GCがない、機械語を直接 扱えるなどの理由から、

    C/C++並の速度を実現でき ている。 ⾔語独⾃の機能により、 メモリ安全にコードを書 くことができる。セキュ リティ向上に貢献できる。

12. Rustはシステムプログラミング⾔語 低レイヤーを扱う C/C++ 並の速度 メモリ安全である RustはOSやコンパイラなど の低レイヤーのソフトウェア を扱うために設計された。 GCがない、機械語を直接 扱えるなどの理由から、

    C/C++並の速度を実現でき ている。 ⾔語独⾃の機能により、 メモリ安全にコードを書 くことができる。セキュ リティ向上に貢献できる。

13. 🚄 次の40年のための プログラミング⾔語

14. A Language for the Next years Rust: A Language for

    the Next Years - Carol Nichols https://www.youtube.com/watch?v=A AdN U iU

15. . Rust とは . Rust で Webアプリケーションを 作ると何が嬉しいのか？ . Rust

    を実際のプロダクトに⼊れてみた

16. Rustで Webアプリケーション を作ると何が嬉しいのか？ What’s the benefit of using Rust in

    web development?

17. 低レイヤー向けの⾔語で Webアプリケーションは作れるの？ C/C++ にそのイメージがないんだよね。 Q.

18. 作れます。 しかも、驚くほど快適に ✨ A.

19. RustでWebアプリケーションを作る良さ パフォーマンスの⼼配をしなくていい 表現⼒豊かな⾔語機能 強く型付けする = 型がドキュメントに

20. 基本的に最速 起動も速い 安定的 時と場合によるが、基本的に 最速の部類の⾔語なので、余 計なパフォーマンスの⼼配を しなくて良くなる。 VMやランタイムがないので、 アプリケーションの起動時間 も気にになくてよくなる。

    コンテナとの相性もいい。 GC がないので、その分パ フォーマンスのブレが少 なくなり、安定化する。 パフォーマンスの⼼配をしなくてよい

21. 基本的に最速 起動も速い 安定的 時と場合によるが、基本的に 最速の部類の⾔語なので、余 計なパフォーマンスの⼼配を しなくて良くなる。 VMやランタイムがないので、 アプリケーションの起動時間 も気にになくてよくなる。

    コンテナとの相性もいい。 GC がないので、その分パ フォーマンスのブレが少 なくなり、安定化する。 パフォーマンスの⼼配をしなくてよい

22. 基本的に最速 起動も速い 安定的 時と場合によるが、基本的に 最速の部類の⾔語なので、余 計なパフォーマンスの⼼配を しなくて良くなる。 VMやランタイムがないので、 アプリケーションの起動時間 も気にになくてよくなる。

    コンテナとの相性もいい。 GC がないので、その分パ フォーマンスのブレが少 なくなり、安定化する。 パフォーマンスの⼼配をしなくてよい

23. 基本的に最速 起動も速い 安定的 時と場合によるが、基本的に 最速の部類の⾔語なので、余 計なパフォーマンスの⼼配を しなくて良くなる。 VMやランタイムがないので、 アプリケーションの起動時間 も気にになくてよくなる。

    コンテナとの相性もいい。 GC がないので、その分パ フォーマンスのブレが少 なくなり、安定化する。 パフォーマンスの⼼配をしなくてよい

24. 表現⼒豊かな⾔語機能 • トレイトやジェネリクスによる抽象と実装の切り離しが可能。 • 列挙型を駆使した⾒通しのよいコード。 • マクロにより⾃分のアプリケーションに合うように ⾔語をカスタマイズ。

25. マクロによるDSLの構築

26. マクロによるDSLの構築

27. マクロによるDSLの構築

28. 強く型付けする = 型がドキュメントに • New Type パターンを使うと値クラスを オーバーヘッドなしで表現できる。 • たとえばバリデーションチェックの情報を

    型に落とすことができる。

29. New Type パターン

30. New Type パターン

31. バリデーション情報を型に落とす

32. でも、 フレームワークがないんでしょう？

33. 🙅

34. 代表的なフレームワーク • actix-web • Rocket • Warp • tide (こちらは現在開発中)

35. 代表的なフレームワーク • actix-web • Rocket • Warp • tide (こちらは現在開発中)

    tokioベース async-stdベース

36. ⾮同期処理ランタイムがいくつかある • Rust は⽤途が広範な⾔語 • それぞれの⽤途に適したランタイムが必要になる • tokio と aysnc-std

    が現在注⽬されている

37. tokio 歴史がある。エコシステムが充実している。 async-std 標準ライブラリと同じ API で⾮同期処理 API を提供するのが⽬標。 tokio と

    async-std

38. 充実しはじめたエコシステム サーバーサイドフレームワーク以外にもライブラリが充実し始めている。 • serde：JSON パーサー • diesel：O/R マッパー • tonic：gRPC

    を扱う • juniper：GraphQL を扱う • rusoto：AWS SDK（ちなみに先⽇、公式が SDK をアルファリリースした） 🌟 必要なものは揃っている。あとは使うだけ。

39. . Rust とは . Rust で Webアプリケーションを 作ると何が嬉しいのか？ . Rust

    を実際のプロダクトに⼊れてみた

40. Rustを 実際のプロダクトに ⼊れてみた A brief story of our “Rust in

    Production”

41. 事例紹介: AirTrack • 位置情報を使った広告配信を ⾏うプロダクト。 • セグメント情報の保存部分に Rust を使⽤した。 •

    レコードは最⼤で⼗数億件。

42. アーキテクチャ •EC 上にアプリーケーションは存在する。 •シャードの数を調整して、DynamoDB への 書き込みアクセスを調整する Kinesis Data Streams。 •データを

    DynamoDB へ⼊れる。 •保存時に起きた失敗や、保存後の件数を RDS に保存する。

43. •EC 上にアプリーケーションは存在する。 •シャードの数を調整して、DynamoDB への 書き込みアクセスを調整する Kinesis Data Streams。 •データを DynamoDB

    へ⼊れる。 •保存時に起きた失敗や、保存後の件数を RDS に保存する。 アーキテクチャ

44. アーキテクチャ •EC 上にアプリーケーションは存在する。 •シャードの数を調整して、DynamoDB への 書き込みアクセスを調整する Kinesis Data Streams。 •データを

    DynamoDB へ⼊れる。 •保存時に起きた失敗や、保存後の件数を RDS に保存する。

45. •EC 上にアプリーケーションは存在する。 •シャードの数を調整して、DynamoDB への 書き込みアクセスを調整する Kinesis Data Streams。 •データを DynamoDB

    へ⼊れる。 •保存時に起きた失敗や、保存後の件数を RDS に保存する。 アーキテクチャ

46. •EC 上にアプリーケーションは存在する。 •シャードの数を調整して、DynamoDB への 書き込みアクセスを調整する Kinesis Data Streams。 •データを DynamoDB

    へ⼊れる。 •保存時に起きた失敗や、保存後の件数を RDS に保存する。 アーキテクチャ

47. Rust を AWS Lambda で使う

48. AWS Lambda と Rust の相性 カスタムランタイム があり、連携が楽。 メモリのフットプリ ントが⼩さい傾向に ある。使⽤メモリも

    ⼩さくできる。 処理速度が速い = Lambdaでの 課⾦が少ない 🐣 🚀 💰

49. AWS Lambda と Rust の相性 カスタムランタイム があり、連携が楽。 メモリのフットプリ ントが⼩さい傾向に ある。使⽤メモリも

    ⼩さくできる。 処理速度が速い = Lambdaでの 課⾦が少ない 🐣 🚀 💰

50. AWS Lambda と Rust の相性 カスタムランタイム があり、連携が楽。 メモリのフットプリ ントが⼩さい傾向に ある。使⽤メモリも

    ⼩さくできる。 処理速度が速い = Lambdaでの 課⾦が少ない 🐣 🚀 💰

51. AWS Lambda と Rust の相性 カスタムランタイム があり、連携が楽。 メモリのフットプリ ントが⼩さい傾向に ある。使⽤メモリも

    ⼩さくできる。 処理速度が速い = Lambdaでの 課⾦が少ない 🐣 🚀 💰

52. AWS Lambda と Rust の相性 カスタムランタイム があり、連携が楽。 メモリのフットプリ ントが⼩さい傾向に ある。使⽤メモリも

    ⼩さくできる。 処理速度が速い = Lambdaでの 課⾦が少ない 🐣 🚀 💰 つまり相性がいいってこと

53. 運⽤してみた結果 • 思惑通り、速度⾯はまったく気にするポイントがなかった。 • Kinesis Data Streams 側のがんばりもあるが、 メモリのフットプリントも最⼩構成で済んだ。 •

    運⽤時の安⼼感に Rust 導⼊は貢献したと思う。

54. Rust を Scala チームで使う

55. Scala チームで Rust を使う • プロダクトの⼤部分は Scala で記述されている。 • Scala

    と Rust は書き⽅が似ている部分が多い。 ⚠ うちのチームではこうだった、という話をこれからしますɻ

56. Scala にある⽂法は Rust にもある いろいろあるリスト↓ •トレイトはお互いの⾔語に存在する。 •パラメトリック多相は Rust にも搭載されている。 •implicit

    を⽤いて実現するアドホック多相は Rust ではトレイトで実現できる。 •パターンマッチは Rust にもある。 •for-yield やモナドを⽤いた実装は Rust ではできない。 •が、map や flatmap などの基本的なコンビネータは Rust でも使える。

57. コードを書く際の考え⽅の類似 似ている点、たとえば… •扱いたいデータを代数的データ型に落としてパターンマッチする。 •デフォルトで変数宣⾔は不変。可変にしたい際は変数のスコープを絞る。 •⼿堅く型付けをしながらプログラムを記述していく。 •map, filter, flatMap, etc など。

    💛 Scala で書くのと似たロジックで Rust のコードを書けた

58. 広告配信は⽐較的単純なので… • 参照を構造体に持たせてぐるぐる使い回す、という ロジックが 登場しにくい。 •そこまでリソースがシビアではないので、 いざというときにはcloneするのも⼿。 (もちろんサイズの⼩さいデータに限る; また、そういう部分は後で私が直す、という運⽤をした) 🐣

    ⼿軽に Rust を書くというスタンスを採り⼊れた

59. 苦労していたポイント • Rust は標準ライブラリが薄い • async エコシステムが発展途上 • Rust 特有のワークアラウンド

60. Rust は標準ライブラリが薄い • 正確には「薄く作られている」。 互換性の担保のしやすさのため。 • なので、ちょっとしたことでもサードパーティーの ライブラリ（クレート）を使う必要がある。 •「使えるクレート」の知識が別途必要になる側⾯がある。

61. async エコシステムが発展途上 •そもそも 2018 年までまともな⾮同期処理基盤が存在しなかった。 •2018年ごろに async/.await という構⽂が導⼊された。 •先⽇ようやく tokio

    が 1.0 に到達した。 •それに伴うライブラリ側の対応のアップデートが多々あった。 •…という話を知っていないとわかりにくいコンパイルエラーが発⽣し た。

62. Rust のワークアラウンド • ある型からある型へ変換する際には From トレイトが使⽤可能、 といったような定番のパターンは最初は気づきにくい。 • ペアプロなどを実施し、その中で覚えていってもらうことで 対応した。

    • Rust Design Patterns のような資料もあるので、 それを読んでもらうのも⼿。 ※ Rust Design Patterns: https://rust-unofficial.github.io/patterns/

63. • Rust で⼀部書いたものの、メンテできる⼈が退職 or 異動など でメンテできなくなってしまったという事例をよく聞く。 • ⾃⾝も異動を控えていたこともあり、Rust を使える⼈を どう増やすか悩んでいた。

    • Next Experts に就任したタイミングで Rust ハンズオンを 実施し、参加してもらうことで対応した。 知識の伝播の必要性

64. 💪 ⼊れたあとは覚悟を持って 1から Rust を教える気概で

65. まとめと展望 Wrap up & future plan

66. まとめと展望 • Scala エンジニアは Rust に⼊りやすいかもしれない。 • Rust をやるなら AWS

    Lambda からはじめるのは おすすめできる。 • Rust の活⽤はこれからも期待される。
67. None