从 WasmEdge 运行环境读写 Rust Wasm 应用的时序数据

2023-12-27
江苏
本文字数：3719 字
阅读完需：约 12 分钟

WebAssembly (Wasm) 正在成为一个广受欢迎的编译目标，帮助开发者构建可迁移平台的应用。最近 Greptime 和 WasmEdge 协作，支持了在 WasmEdge 平台上的 Wasm 应用通过 MySQL 协议读写 GreptimeDB 中的时序数据。

什么是 WebAssembly

WebAssembly 是一种新的指令格式，同时具备了跨平台和接近原生机器代码的执行速度。 通过将 C/C++ 或 Rust 代码编译成 WebAssembly ，可以在浏览器中提升程序的性能。而在浏览器外的其他运行环境，尤其是 CDN 或 IoT 的边缘端，我们也可以利用 WebAssembly 实现沙盒、动态加载的插件机制等高级的功能。

什么是 WasmEdge

WasmEdge 是 CNCF 的沙箱项目，提供上文提到的沙盒能力，允许开发者在 WebAssembly 标准的基础上，进一步扩展其能访问的资源和接口。例如，WasmEdge 为 Wasm 提供了额外的 TLS、网络能力和 AI 能力，大大丰富了使用场景。

WasmEdge GitHub 地址：https://github.com/WasmEdge/WasmEdge

安装 GreptimeDB 和 WasmEdge

如果你已经安装了 GreptimeDB ，可以跳过这个步骤。

下载 GreptimeDB 并运行：

curl -L https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb/raw/develop/scripts/install.sh | sh./greptime standalone start

复制代码

安装 WasmEdge：

curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash -s

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编写 GreptimeDB 的 WASM 应用

在 WasmEdge 中，我们可以使用 MySQL 协议，让 Rust 语言编写的应用程序连接到 GreptimeDB。

首先通过 cargo new 创建一个新的 Rust 项目，我们的编译目标将是 wasm32-wasi，可以在项目根目录下创建 .cargo/config.toml 文件，指定默认编译目标，之后就无需在每次 cargo build 命令后专门指定 --target 了。

# .cargo/config.toml[build]target = "wasm32-wasi"

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编辑 Cargo.toml 增加依赖。mysql_async 的应用需要 tokio 运行时，WasmEdge 维护了这两个库的修改版本，使他们能够编译成 WebAssembly 代码，并且运行到 WasmEdge 环境中。

[package]name = "greptimedb"version = "0.1.0"edition = "2021"
[dependencies]mysql_async_wasi = "0.31"time = "0.3"tokio_wasi = { version = "1", features = [ "io-util", "fs", "net", "time", "rt", "macros"] }

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进一步编辑 src/main.rs 文件，加入数据库访问的逻辑。这段代码将演示：

通过环境变量读取数据库地址，并创建连接池；
执行 SQL 语句创建数据表；
插入数据；
查询数据。

定义数据结构：

#[derive(Debug)]struct CpuMetric {    hostname: String,    environment: String,    usage_user: f64,    usage_system: f64,    usage_idle: f64,    ts: i64,}
impl CpuMetric {    fn new(        hostname: String,        environment: String,        usage_user: f64,        usage_system: f64,        usage_idle: f64,        ts: i64,    ) -> Self {        Self {            hostname,            environment,            usage_user,            usage_system,            usage_idle,            ts,        }    }}

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初始化数据库连接池：

use mysql_async::{    prelude::*, Opts, OptsBuilder, Pool, PoolConstraints, PoolOpts, Result,};use time::PrimitiveDateTime;
fn get_url() -> String {    if let Ok(url) = std::env::var("DATABASE_URL") {        let opts = Opts::from_url(&url).expect("DATABASE_URL invalid");        if opts            .db_name()            .expect("a database name is required")            .is_empty()        {            panic!("database name is empty");        }        url    } else {        "mysql://root:pass@127.0.0.1:3306/mysql".into()    }}

#[tokio::main(flavor = "current_thread")]async fn main() -> Result<()> {    // Alternative: The "easy" way with a default connection pool    // let pool = Pool::new(Opts::from_url(&*get_url()).unwrap());    // let mut conn = pool.get_conn().await.unwrap();
    // Below we create a customized connection pool    let opts = Opts::from_url(&*get_url()).unwrap();    let builder = OptsBuilder::from_opts(opts);    // The connection pool will have a min of 1 and max of 2 connections.    let constraints = PoolConstraints::new(1, 2).unwrap();    let pool_opts = PoolOpts::default().with_constraints(constraints);
    let pool = Pool::new(builder.pool_opts(pool_opts));    let mut conn = pool.get_conn().await.unwrap();                Ok(())}

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创建数据表：


    // Create table if not exists    r"CREATE TABLE IF NOT EXISTS wasmedge_example_cpu_metrics (    hostname STRING,    environment STRING,    usage_user DOUBLE,    usage_system DOUBLE,    usage_idle DOUBLE,    ts TIMESTAMP,    TIME INDEX(ts),    PRIMARY KEY(hostname, environment));"    .ignore(&mut conn)    .await?;

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插入数据：

    let metrics = vec![        CpuMetric::new(            "host0".into(),            "test".into(),            32f64,            3f64,            4f64,            1680307200050,        ),        CpuMetric::new(            "host1".into(),            "test".into(),            29f64,            32f64,            50f64,            1680307200050,        ),        CpuMetric::new(            "host0".into(),            "test".into(),            32f64,            3f64,            4f64,            1680307260050,        ),        CpuMetric::new(            "host1".into(),            "test".into(),            29f64,            32f64,            50f64,            1680307260050,        ),        CpuMetric::new(            "host0".into(),            "test".into(),            32f64,            3f64,            4f64,            1680307320050,        ),        CpuMetric::new(            "host1".into(),            "test".into(),            29f64,            32f64,            50f64,            1680307320050,        ),    ];
    r"INSERT INTO wasmedge_example_cpu_metrics (hostname, environment, usage_user, usage_system, usage_idle, ts)      VALUES (:hostname, :environment, :usage_user, :usage_system, :usage_idle, :ts)"        .with(metrics.iter().map(|metric| {            params! {                "hostname" => &metric.hostname,                "environment" => &metric.environment,                "usage_user" => metric.usage_user,                "usage_system" => metric.usage_system,                "usage_idle" => metric.usage_idle,                "ts" => metric.ts,            }        }))        .batch(&mut conn)        .await?;

复制代码

查询数据：


    let loaded_metrics = "SELECT * FROM wasmedge_example_cpu_metrics"        .with(())        .map(            &mut conn,            |(hostname, environment, usage_user, usage_system, usage_idle, raw_ts): (                String,                String,                f64,                f64,                f64,                PrimitiveDateTime,            )| {                let ts = raw_ts.assume_utc().unix_timestamp() * 1000;                CpuMetric::new(                    hostname,                    environment,                    usage_user,                    usage_system,                    usage_idle,                    ts,                )            },        )        .await?;    println!("{:?}", loaded_metrics);

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WasmEdge 团队提供的 tokio 和 mysql_async 库与原始版本编程接口完全一致，因此可以无缝地将普通 Rust 应用切换到 WebAssembly 平台上。

编译这个项目，我们可以获得 greptimedb.wasm 文件：

cargo buildls -lh target/wasm32-wasi/debug/greptimedb.wasm

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通过 WasmEdge 运行我们的程序：

wasmedge --env "DATABASE_URL=mysql://localhost:4002/public" target/wasm32-wasi/debug/greptimedb.wasm

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上面这段示例程序已经纳入了 WasmEdge 的数据库使用示例，你可以在 GitHub 仓库找到完整的代码:https://github.com/WasmEdge/wasmedge-db-examples/tree/main/greptimedb。

总结

WasmEdge 为 WebAssembly 应用提供了更多的扩展能力。如果你也将应用部署在 WebAssembly 环境里，未来我们还可以使用 OpenTelemetry SDK 采集指标数据直接存储到 GreptimeDB 。现在就下载 GreptimeDB 或开通 GreptimeCloud 实例运行上面的例子吧。

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