三、高级trait技巧

Summarize made by cursor

本篇文章主要介绍了 Rust 中高级 trait 技巧:

包括处理 Iterator
支持事件通知
为持久化数据库实现 Storage trait
构建新的 KV server
进一步认识 trait 的威力以及泛型结构和生命周期标注
更多用于阅读源码等内容。
其中，处理 Iterator 主要是介绍了如何使用 Rust 标准库中的 IntoIterator trait，将数据结构的所有权转移到 Iterator 中；
支持事件通知则是通过构造者模式，为 ServiceInner 注册相应的事件处理函数，并提供了 Notify 和 NotifyMut 两个 trait，用于事件通知。
为持久化数据库实现 Storage trait 主要是介绍了如何为 sled 实现 Storage trait，并测试通过。
构建新的 KV server 主要是介绍了如何使用 Service 和 ServiceInner 两个数据结构，以及如何使用 Builder Pattern 构建 Service。
进一步认识 trait 的威力则是介绍了 trait 的多态性和动态分发的特性，以及如何使用 trait 对代码进行抽象。
泛型结构和生命周期标注更多用于阅读源码则是介绍了如何阅读 Rust 源码中的泛型结构和生命周期标注。

三、高级trait技巧

前面已经完成了 KV store 的基本功能，但留了两个小尾巴：

Storage trait 的 get_iter() 方法没有实现；
Service 的 execute() 方法里面还有一些 TODO，需要处理事件的通知。

我们一个个来解决。先看 get_iter() 方法。

处理 Iterator

在开始撰写代码之前，先把之前在 src/storage/mod.rs 里注掉的测试，加回来：

#[test]
fn memtable_iter_should_work() {
    let store = MemTable::new();
    test_get_iter(store);
}

然后在 src/storge/memory.rs 里尝试实现它。


impl Storage for MemTable {
    ...
    fn get_iter(&self, table: &str) -> Result<Box<dyn Iterator<Item = Kvpair>>, KvError> {
        // 使用 clone() 来获取 table 的 snapshot
        let table = self.get_or_create_table(table).clone();
        let iter = table
            .iter()
            .map(|v| Kvpair::new(v.key(), v.value().clone()));
        Ok(Box::new(iter)) // <-- 编译出错
    }
}

很不幸的，编译器提示我们 Box::new(iter) 不行，“cannot return value referencing local variable table” 。

这让人很不爽，究其原因，table.iter() 使用了 table 的引用，我们返回 iter，但 iter 引用了作为局部变量的 table，所以无法编译通过。

此刻，我们需要有一个能够完全占有 table 的迭代器。

Rust 标准库里提供了一个 trait IntoIterator，它可以把数据结构的所有权转移到 Iterator 中，看它的声明（代码）：


pub trait IntoIterator {
    type Item;
    type IntoIter: Iterator<Item = Self::Item>;

    fn into_iter(self) -> Self::IntoIter;
}

绝大多数的集合类数据结构都实现了它。

DashMap 也实现了它，所以我们可以用 table.into_iter() 把 table 的所有权转移给 iter：


impl Storage for MemTable {
    ...
    fn get_iter(&self, table: &str) -> Result<Box<dyn Iterator<Item = Kvpair>>, KvError> {
        // 使用 clone() 来获取 table 的 snapshot
        let table = self.get_or_create_table(table).clone();
        let iter = table.into_iter().map(|data| data.into());
        Ok(Box::new(iter))
    }
}

这里又遇到了数据转换: 从 DashMap 中 iterate 出来的值 (String, Value) 需要转换成 Kvpair，我们依旧用 into() 来完成这件事。

为此，需要为 Kvpair 实现这个简单的 Fromtrait：


impl From<(String, Value)> for Kvpair {
    fn from(data: (String, Value)) -> Self {
        Kvpair::new(data.0, data.1)
    }
}

这两段代码都放在 src/storage/memory.rs 下。

Bingo！这个代码可以编译通过。现在如果运行 cargo test 进行测试的话，对 get_iter() 接口的测试也能通过。

对get_iter()进行抽象

虽然这个代码可以通过测试，并且本身也非常精简，我们还是有必要思考一下，如果以后想为更多的 data store 实现 Storage trait，都会怎样处理 get_iter() 方法？

我们会：

拿到一个关于某个 table 下的拥有所有权的 Iterator
对 Iterator 做 map
将 map 出来的每个 item 转换成 Kvpair

这里的第 2 步对于每个 Storage trait 的 get_iter() 方法的实现来说，都是相同的。

有没有可能把它封装起来呢？使得 Storage trait 的实现者只需要提供它们自己的拥有所有权的 Iterator，并对 Iterator 里的 Item 类型提供 Into ？

笔记：这样，我们在 src/storage/memory.rs 里对 get_iter() 的实现，就可以直接使用 StorageIter

来尝试一下，在 src/storage/mod.rs 中，构建一个 StorageIter，并实现 Iterator trait：


/// 提供 Storage iterator，这样 trait 的实现者只需要
/// 把它们的 iterator 提供给 StorageIter，然后它们保证
/// next() 传出的类型实现了 Into<Kvpair> 即可
pub struct StorageIter<T> {
    data: T,
}

impl<T> StorageIter<T> {
    pub fn new(data: T) -> Self {
        Self { data }
    }
}

impl<T> Iterator for StorageIter<T>
where
    T: Iterator,
    T::Item: Into<Kvpair>,
{
    type Item = Kvpair;

    fn next(&mut self) -> Option<Self::Item> {
        self.data.next().map(|v| v.into())
    }
}

这样，我们在 src/storage/memory.rs 里对 get_iter() 的实现，就可以直接使用 StorageIter 了。

不过，还要为 DashMap 的 Iterator 每次调用 next() 得到的值 (String, Value) ，做个到 Kvpair 的转换：


impl Storage for MemTable {
    ...
    fn get_iter(&self, table: &str) -> Result<Box<dyn Iterator<Item = Kvpair>>, KvError> {
        // 使用 clone() 来获取 table 的 snapshot
          let table = self.get_or_create_table(table).clone();
          let iter = StorageIter::new(table.into_iter()); // 这行改掉了
          Ok(Box::new(iter))
      }
}

我们可以再次使用 cargo test 测试，同样通过！

辛辛苦苦又写了 20 行代码，创建了一个新的数据结构，就是为了 get_iter() 方法里的一行代码改得更漂亮？何苦呢？

如果回顾刚才撰写的代码，你可能会哑然一笑：我辛辛苦苦又写了 20 行代码，创建了一个新的数据结构，就是为了 get_iter() 方法里的一行代码改得更漂亮？何苦呢？

的确，在这个 KV server 的例子里，这样的抽象收益不大。

但是，如果刚才那个步骤不是 3 步，而是 5 步 /10 步，其中大量的步骤都是相同的，也就是说，我们每实现一个新的 store，就要撰写相同的代码逻辑，那么，这个抽象就非常有必要了。

支持事件通知

好，我们再来看事件通知。

在 src/service/mod.rs 中（以下代码，如无特殊声明，都是在 src/service/mod.rs 中），目前的 execute() 方法还有很多 TODO 需要解决：


pub fn execute(&self, cmd: CommandRequest) -> CommandResponse {
    debug!("Got request: {:?}", cmd);
    // TODO: 发送 on_received 事件
    let res = dispatch(cmd, &self.inner.store);
    debug!("Executed response: {:?}", res);
    // TODO: 发送 on_executed 事件

    res
}

为了解决这些 TODO，我们需要提供事件通知的机制：

在创建 Service 时，注册相应的事件处理函数；
在 execute() 方法执行时，做相应的事件通知，使得注册的事件处理函数可以得到执行。

先看事件处理函数如何注册。

思路

如果想要能够注册，那么倒推也就是，Service/ServiceInner 数据结构就需要有地方能够承载事件注册函数。

可以尝试着把它加在 ServiceInner 结构里：


/// Service 内部数据结构
pub struct ServiceInner<Store> {
    store: Store,
    on_received: Vec<fn(&CommandRequest)>,
    on_executed: Vec<fn(&CommandResponse)>,
    on_before_send: Vec<fn(&mut CommandResponse)>,
    on_after_send: Vec<fn()>,
}

按照前面的设计，我们提供了四个事件：

on_received：

当服务器收到 CommandRequest 时触发；

on_executed:

当服务器处理完 CommandRequest 得到 CommandResponse 时触发；

on_before_send：

在服务器发送 CommandResponse 之前触发。注意这个接口提供的是 &mut CommandResponse，这样事件的处理者可以根据需要，在发送前，修改 CommandResponse。

on_after_send

在服务器发送完 CommandResponse 后触发。

先写测试

在撰写事件注册的代码之前，还是先写个测试，从使用者的角度，考虑如何进行注册：


#[test]
fn event_registration_should_work() {
    fn b(cmd: &CommandRequest) {
        info!("Got {:?}", cmd);
    }
    fn c(res: &CommandResponse) {
        info!("{:?}", res);
    }
    fn d(res: &mut CommandResponse) {
        res.status = StatusCode::CREATED.as_u16() as _;
    }
    fn e() {
        info!("Data is sent");
    }

    let service: Service = ServiceInner::new(MemTable::default())
        .fn_received(|_: &CommandRequest| {})
        .fn_received(b)
        .fn_executed(c)
        .fn_before_send(d)
        .fn_after_send(e)
        .into();

    let res = service.execute(CommandRequest::new_hset("t1", "k1", "v1".into()));
    assert_eq!(res.status, StatusCode::CREATED.as_u16() as _);
    assert_eq!(res.message, "");
    assert_eq!(res.values, vec![Value::default()]);
}

从测试代码中可以看到:

我们希望通过 ServiceInner 结构，不断调用 fn_xxx 方法，为 ServiceInner 注册相应的事件处理函数；
添加完毕后，通过 into() 方法，我们再把 ServiceInner 转换成 Service。
这是一个经典的构造者模式（Builder Pattern），在很多 Rust 代码中，都能看到它的身影。

fn_received的链式调用

那么，诸如 fn_received() 这样的方法有什么魔力呢？它为什么可以一路做链式调用呢？

答案很简单，它把 self 的所有权拿过来，处理完之后，再返回 self。

所以，我们继续添加如下代码：


impl<Store: Storage> ServiceInner<Store> {
    pub fn new(store: Store) -> Self {
        Self {
            store,
            on_received: Vec::new(),
            on_executed: Vec::new(),
            on_before_send: Vec::new(),
            on_after_send: Vec::new(),
        }
    }

    pub fn fn_received(mut self, f: fn(&CommandRequest)) -> Self {
        self.on_received.push(f);
        self
    }

    pub fn fn_executed(mut self, f: fn(&CommandResponse)) -> Self {
        self.on_executed.push(f);
        self
    }

    pub fn fn_before_send(mut self, f: fn(&mut CommandResponse)) -> Self {
        self.on_before_send.push(f);
        self
    }

    pub fn fn_after_send(mut self, f: fn()) -> Self {
        self.on_after_send.push(f);
        self
    }
}

这样处理之后呢，Service 之前的 new() 方法就没有必要存在了，可以把它删除。

同时，我们需要为 Service 类型提供一个 From 的实现：


impl<Store: Storage> From<ServiceInner<Store>> for Service<Store> {
    fn from(inner: ServiceInner<Store>) -> Self {
        Self {
            inner: Arc::new(inner),
        }
    }
}

目前，代码中几处使用了 Service::new() 的地方需要改成使用 ServiceInner::new()，比如：


impl<Store: Storage> From<ServiceInner<Store>> for Service<Store> {
    fn from(inner: ServiceInner<Store>) -> Self {
        Self {
            inner: Arc::new(inner),
        }
    }
}

全部改动完成后，代码可以编译通过。

然而，如果运行 cargo test，新加的测试会失败：


test service::tests::event_registration_should_work ... FAILED

这是因为，我们虽然完成了事件处理函数的注册，但现在还没有发事件通知。
另外因为我们的事件包括不可变事件（比如 on_received）和可变事件（比如 on_before_send），所以事件通知需要把二者分开。

来定义两个 trait：Notify 和 NotifyMut：


/// 事件通知（不可变事件）
pub trait Notify<Arg> {
    fn notify(&self, arg: &Arg);
}

/// 事件通知（可变事件）
pub trait NotifyMut<Arg> {
    fn notify(&self, arg: &mut Arg);
}

这两个 trait 是泛型 trait，其中的 Arg 参数，对应事件注册函数里的 arg，比如：


fn(&CommandRequest);

由此，我们可以特地为 Vec<fn(&Arg)> 和 Vec<fn(&mut Arg)> 实现事件处理，它们涵盖了目前支持的几种事件：


impl<Arg> Notify<Arg> for Vec<fn(&Arg)> {
    #[inline]
    fn notify(&self, arg: &Arg) {
        for f in self {
            f(arg)
        }
    }
}

impl<Arg> NotifyMut<Arg> for Vec<fn(&mut Arg)> {
  #[inline]
    fn notify(&self, arg: &mut Arg) {
        for f in self {
            f(arg)
        }
    }
}

Notify / NotifyMut trait 实现好之后，我们就可以修改 execute() 方法了：


impl<Store: Storage> Service<Store> {
    pub fn execute(&self, cmd: CommandRequest) -> CommandResponse {
        debug!("Got request: {:?}", cmd);
        self.inner.on_received.notify(&cmd);
        let mut res = dispatch(cmd, &self.inner.store);
        debug!("Executed response: {:?}", res);
        self.inner.on_executed.notify(&res);
        self.inner.on_before_send.notify(&mut res);
        if !self.inner.on_before_send.is_empty() {
            debug!("Modified response: {:?}", res);
        }

        res
    }
}

现在，相应的事件就可以被通知到相应的处理函数中了。

这个通知机制目前还是同步的函数调用，未来如果需要，我们可以将其改成消息传递，进行异步处理。

好，现在测试应该可以工作了，cargo test 所有的测试都通过。

为持久化数据库实现 Storage trait

方案选择

持久化的两个方案, 选择 为 sled 实现 Storage trait，让它能够适配我们的 KV server

到目前为止，我们的 KV store 还都是一个在内存中的 KV store。一旦终止应用程序，用户存储的所有 key / value 都会消失。我们希望存储能够持久化。

一个方案是为 MemTable 添加 WAL 和 disk snapshot 支持，让用户发送的所有涉及更新的命令都按顺序存储在磁盘上，同时定期做 snapshot，便于数据的快速恢复；
另一个方案是使用已有的 KV store，比如 RocksDB，或者 sled。

RocksDB 是 Facebook 在 Google 的 levelDB 基础上开发的嵌入式 KV store，用 C++ 编写
而 sled 是 Rust 社区里涌现的优秀的 KV store，对标 RocksDB。
二者功能很类似，从演示的角度，sled 使用起来更简单，更加适合今天的内容
如果在生产环境中使用，RocksDB 更加合适，因为它在各种复杂的生产环境中经历了千锤百炼。

所以，我们今天就尝试为 sled 实现 Storage trait，让它能够适配我们的 KV server。

为sled实现Storage trait，并测试通过

首先在 Cargo.toml 里引入 sled：

sled = "0.34" # sled db

然后创建 src/storage/sleddb.rs，并添加如下代码：


use sled::{Db, IVec};
use std::{convert::TryInto, path::Path, str};

use crate::{KvError, Kvpair, Storage, StorageIter, Value};

#[derive(Debug)]
pub struct SledDb(Db);

impl SledDb {
    pub fn new(path: impl AsRef<Path>) -> Self {
        Self(sled::open(path).unwrap())
    }

    // 在 sleddb 里，因为它可以 scan_prefix，我们用 prefix
    // 来模拟一个 table。当然，还可以用其它方案。
    fn get_full_key(table: &str, key: &str) -> String {
        format!("{}:{}", table, key)
    }

    // 遍历 table 的 key 时，我们直接把 prefix: 当成 table
    fn get_table_prefix(table: &str) -> String {
        format!("{}:", table)
    }
}

/// 把 Option<Result<T, E>> flip 成 Result<Option<T>, E>
/// 从这个函数里，你可以看到函数式编程的优雅
fn flip<T, E>(x: Option<Result<T, E>>) -> Result<Option<T>, E> {
    x.map_or(Ok(None), |v| v.map(Some))
}

impl Storage for SledDb {
    fn get(&self, table: &str, key: &str) -> Result<Option<Value>, KvError> {
        let name = SledDb::get_full_key(table, key);
        let result = self.0.get(name.as_bytes())?.map(|v| v.as_ref().try_into());
        flip(result)
    }

    fn set(&self, table: &str, key: String, value: Value) -> Result<Option<Value>, KvError> {
        let name = SledDb::get_full_key(table, &key);
        let data: Vec<u8> = value.try_into()?;

        let result = self.0.insert(name, data)?.map(|v| v.as_ref().try_into());
        flip(result)
    }

    fn contains(&self, table: &str, key: &str) -> Result<bool, KvError> {
        let name = SledDb::get_full_key(table, &key);

        Ok(self.0.contains_key(name)?)
    }

    fn del(&self, table: &str, key: &str) -> Result<Option<Value>, KvError> {
        let name = SledDb::get_full_key(table, &key);

        let result = self.0.remove(name)?.map(|v| v.as_ref().try_into());
        flip(result)
    }

    fn get_all(&self, table: &str) -> Result<Vec<Kvpair>, KvError> {
        let prefix = SledDb::get_table_prefix(table);
        let result = self.0.scan_prefix(prefix).map(|v| v.into()).collect();

        Ok(result)
    }

    fn get_iter(&self, table: &str) -> Result<Box<dyn Iterator<Item = Kvpair>>, KvError> {
        let prefix = SledDb::get_table_prefix(table);
        let iter = StorageIter::new(self.0.scan_prefix(prefix));
        Ok(Box::new(iter))
    }
}

impl From<Result<(IVec, IVec), sled::Error>> for Kvpair {
    fn from(v: Result<(IVec, IVec), sled::Error>) -> Self {
        match v {
            Ok((k, v)) => match v.as_ref().try_into() {
                Ok(v) => Kvpair::new(ivec_to_key(k.as_ref()), v),
                Err(_) => Kvpair::default(),
            },
            _ => Kvpair::default(),
        }
    }
}

fn ivec_to_key(ivec: &[u8]) -> &str {
    let s = str::from_utf8(ivec).unwrap();
    let mut iter = s.split(":");
    iter.next();
    iter.next().unwrap()
}

这段代码主要就是在实现 Storage trait。每个方法都很简单，就是在 sled 提供的功能上增加了一次封装。如果你对代码中某个调用有疑虑，可以参考 sled 的文档。

在 src/storage/mod.rs 里引入 sleddb，我们就可以加上相关的测试，测试新的 Storage 实现啦：


mod sleddb;

pub use sleddb::SledDb;

#[cfg(test)]
mod tests {
    use tempfile::tempdir;

    use super::*;

    ...

    #[test]
    fn sleddb_basic_interface_should_work() {
        let dir = tempdir().unwrap();
        let store = SledDb::new(dir);
        test_basi_interface(store);
    }

    #[test]
    fn sleddb_get_all_should_work() {
        let dir = tempdir().unwrap();
        let store = SledDb::new(dir);
        test_get_all(store);
    }

    #[test]
    fn sleddb_iter_should_work() {
        let dir = tempdir().unwrap();
        let store = SledDb::new(dir);
        test_get_iter(store);
    }
}

因为 SledDb 创建时需要指定一个目录，所以要在测试中使用 tempfile 库，它能让文件资源在测试结束时被回收。

我们在 Cargo.toml 中引入它：


[dev-dependencies]
...
Tempfile = "3" # 处理临时目录和临时文件
...

代码目前就可以编译通过了。如果你运行 cargo test 测试，会发现所有测试都正常通过！

构建新的 KV server

完成 SledDb 和事件通知相关的实现之后，我们可以尝试构建支持事件通知，并且使用 SledDb 的 KV server。

把 examples/server.rs 拷贝出 examples/server_with_sled.rs，然后修改 let service 那一行：


// let service: Service = ServiceInner::new(MemTable::new()).into();
let service: Service<SledDb> = ServiceInner::new(SledDb::new("/tmp/kvserver"))
    .fn_before_send(|res| match res.message.as_ref() {
        "" => res.message = "altered. Original message is empty.".into(),
        s => res.message = format!("altered: {}", s),
    })
    .into();

当然，需要引入 SledDb 让编译通过。

你看，只需要在创建 KV server 时使用 SledDb，就可以实现 data store 的切换，未来还可以进一步通过配置文件，来选择使用什么样的 store。非常方便。

新的 examples/server_with_sled.rs 的完整的代码：


use anyhow::Result;
use async_prost::AsyncProstStream;
use futures::prelude::*;
use kv1::{CommandRequest, CommandResponse, Service, ServiceInner, SledDb};
use tokio::net::TcpListener;
use tracing::info;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<()> {
    tracing_subscriber::fmt::init();
    let service: Service<SledDb> = ServiceInner::new(SledDb::new("/tmp/kvserver"))
        .fn_before_send(|res| match res.message.as_ref() {
            "" => res.message = "altered. Original message is empty.".into(),
            s => res.message = format!("altered: {}", s),
        })
        .into();
    let addr = "127.0.0.1:9527";
    let listener = TcpListener::bind(addr).await?;
    info!("Start listening on {}", addr);
    loop {
        let (stream, addr) = listener.accept().await?;
        info!("Client {:?} connected", addr);
        let svc = service.clone();
        tokio::spawn(async move {
            let mut stream =
                AsyncProstStream::<_, CommandRequest, CommandResponse, _>::from(stream).for_async();
            while let Some(Ok(cmd)) = stream.next().await {
                info!("Got a new command: {:?}", cmd);
                let res = svc.execute(cmd);
                stream.send(res).await.unwrap();
            }
            info!("Client {:?} disconnected", addr);
        });
    }
}

它和之前的 server 几乎一样，只有 11 行生成 service 的代码应用了新的 storage，并且引入了事件通知。

测试

完成之后，我们可以打开一个命令行窗口，运行：

RUST_LOG=info cargo run --example server_with_sled --quiet

然后在另一个命令行窗口，运行：

RUST_LOG=info cargo run --example client --quiet。

此时，服务器和客户端都收到了彼此的请求和响应，并且处理正常。
如果你停掉服务器，再次运行，然后再运行客户端，会发现，客户端在尝试 HSET 时得到了服务器旧的值，我们的新版 KV server 可以对数据进行持久化了。
此外，如果你注意看 client 的日志，会发现原本应该是空字符串的 messag 包含了 “altered. Original message is empty.”：


❯ RUST_LOG=info cargo run --example client --quiet
Sep 23 22:09:12.215  INFO client: Got response CommandResponse { status: 200, message: "altered. Original message is empty.", values: [Value { value: Some(String("world")) }], pairs: [] }

这是因为，我们的服务器注册了 fn_before_send 的事件通知，对返回的数据做了修改。

未来我们可以用这些事件做很多事情，比如监控数据的发送，甚至写 WAL。

进一步认识trait的威力

前面我们进一步认识到了 trait 的威力:

当为系统设计了合理的 trait ，整个系统的可扩展性就大大增强，之后在添加新的功能的时候，并不需要改动多少已有的代码。

在使用 trait 做抽象时，我们要衡量：

这么做的好处是什么
它未来可以为实现者带来什么帮助
就像我们撰写的 StorageIter，它实现了 Iterator trait，并封装了 map 的处理逻辑，让这个公共的步骤可以在 Storage trait 中复用。

进一步熟悉如何为带泛型参数的数据结构实现 trait

除此之外，也进一步熟悉如何为带泛型参数的数据结构实现 trait:

我们不仅可以为具体的数据结构实现 trait，也可以为更笼统的泛型参数实现 trait。

除了文中这个例子：


impl<Arg> Notify<Arg> for Vec<fn(&Arg)> {
    #[inline]
    fn notify(&self, arg: &Arg) {
        for f in self {
            f(arg)
        }
    }
}

其实之前还见到过：


impl<T, U> Into<U> for T where U: From<T>,
{
    fn into(self) -> U {
        U::from(self)
    }
}

也是一样的道理。

泛型结构和生命周期标注更多用于阅读源码

我们目前完成了一个功能比较完整的 KV server 的核心逻辑，但是，整体的代码似乎没有太多复杂的生命周期标注，或者太过抽象的泛型结构。

是的，别看我们在介绍 Rust 的基础知识时，扎的比较深，但是大多数写代码的时候，并不会用到那么深的知识。 Rust 编译器会尽最大的努力，让你的代码简单。如果你用 clippy 这样的 linter 的话，它还会进一步给你提一些建议，让你的代码更加简单。

那么，为什么我们还要讲那么深入呢？

这是因为我们在写代码的时候不可避免地要引入第三方库，你也看到了，在写这个项目的时候用了不少依赖。当你使用这些库的时候，又不可避免地要阅读一些它们的源码，而这些源码，可能有各种各样复杂的写法。这也是为什么在开头我会说，现阶段能看懂包含泛型的代码就可以了。

深入地了解 Rust 的基础知识:

可以帮我们更快更清晰地阅读源码
而更快更清晰地读懂别人的源码，又可以更快地帮助我们用好别人的库，从而写好我们的代码。

Anatomy In First Rust Programming Class 🦀

日不见增月有渐进 | 唯剃真我方有成效｜惊涛拍案千层雪起 | 保持批判，有所取舍，知行合一, 方见真我 | 练武不练功到头一场空 -- 《赛博英雄传》