Для чего нужна данная статья? :
Научиться использованию инструментов, таких как GraalVM, для интеграции Rust внутри Java.
Вызывать функций на Rust из Java.
Создать распределённую систему машинного обучения с гибридным бэкендом на Rust и Java.
- Rust: высокопроизводительный сервер для распределённых вычислений (gRPC + Tokio + CUDA).
- Java: управление задачами через Spring Boot (REST API + WebSocket).
- Функционал:Сервер (Rust) получает задачи и вычисляет нейросетевые модели на GPU.
Java-приложение координирует задачи между клиентами и сервером.
WebSocket уведомляет клиентов о статусе.
Rust использует wgpu для GPU-ускорения.
Для чего Вам это уметь? :
Для использования Rust внутри Java с помощью GraalVM, SubstrateVM, которая является частью GraalVM и предоставляет возможность создания нативных образов.
Убедитесь, что у вас установлен GraalVM.
Создайте Rust-функцию, которую вы хотите вызвать из Java-кода.
Пример кода lib.rs:
#[no_mangle]
pub extern "C" fn add_numbers(a: i32, b: i32) -> i32 {
a + b
}
Сборка Rust-кода в библиотеку:
rustc --target wasm32-unknown-unknown --crate-type cdylib lib.rs
Java-код:
public class RustIntegrationExample {
static {
// Загрузка библиотеки Rust с использованием GraalVM
System.loadLibrary("path/to/your/rust/library");
}
// Объявление native-метода, который будет вызывать Rust-функцию
public native int addNumbers(int a, int b);
public static void main(String[] args) {
// Создание экземпляра класса
RustIntegrationExample example = new RustIntegrationExample();
// Вызов Rust-функции из Java
int result = example.addNumbers(5, 10);
System.out.println("Result: " + result);
}
}
Создание заголовочного файла для Java Native Interface (JNI):
javac -h . RustIntegrationExample.java
Компиляция Java-кода с использованием GraalVM:
native-image --no-fallback -H:+ReportUnsupportedElementsAtRuntime -jar your-java-jar-file.jar
Запуск нативного образа:
./your-java-jar-file
Гибридное решение для распределённых вычислений в машинном обучении
- Spring Boot принимает REST-запрос на /api/ml/compute.
- Java через gRPC отправляет данные в Rust-сервер.
- Rust запускает GPU-вычисления и отправляет ответ обратно.
- Java отправляет результаты клиентам через WebSocket.
- Web-интерфейс получает уведомления о готовности результата.
1. Rust: gRPC-сервер с GPU-вычислениями
Функционал:
- Получает данные для обучения нейросети.
- Запускает вычисления на GPU (wgpu).
- Отправляет результат через gRPC.
use tonic::{transport::Server, Request, Response, Status};
use tokio::sync::mpsc;
use prost::Message;
use wgpu::{Device, Queue, ShaderModule};
use std::sync::Arc;
// gRPC-сообщения
pub mod ml {
tonic::include_proto!("ml");
}
use ml::{ml_server::{Ml, MlServer}, ComputeRequest, ComputeResponse};
#[derive(Debug, Default)]
pub struct MlService {
device: Arc<Device>,
queue: Arc<Queue>,
shader: ShaderModule,
}
#[tonic::async_trait]
impl Ml for MlService {
async fn compute(
&self,
request: Request<ComputeRequest>,
) -> Result<Response<ComputeResponse>, Status> {
let data = request.into_inner().data;
let result = self.run_gpu_task(data).await;
Ok(Response::new(ComputeResponse { result }))
}
}
impl MlService {
async fn run_gpu_task(&self, data: Vec<f32>) -> Vec<f32> {
// Выполняем сложные вычисления на GPU
data.iter().map(|x| x * 2.0).collect() // (заглушка, заменить на wgpu)
}
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let addr = "[::1]:50051".parse()?;
let ml_service = MlService::default();
println!("ML Server running on {}", addr);
Server::builder()
.add_service(MlServer::new(ml_service))
.serve(addr)
.await?;
Ok(())
}
2. Java: Spring Boot клиент, REST API + WebSocket
Функционал:
- Запрашивает у Rust-сервера выполнение задачи.
- Поддерживает WebSocket для уведомлений.
2.1. gRPC-клиент для Rust
<!-- pom.xml -->
<dependency>
<groupId>io.grpc</groupId>
<artifactId>grpc-netty-shaded</artifactId>
<version>1.47.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.grpc</groupId>
<artifactId>grpc-protobuf</artifactId>
<version>1.47.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.grpc</groupId>
<artifactId>grpc-stub</artifactId>
<version>1.47.0</version>
</dependency>
2.2. Spring Boot REST API
import io.grpc.ManagedChannel;
import io.grpc.ManagedChannelBuilder;
import ml.ComputeRequest;
import ml.ComputeResponse;
import ml.MlGrpc;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
@RestController
@RequestMapping("/api/ml")
public class MLController {
private final MlGrpc.MlBlockingStub stub;
public MLController() {
ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051)
.usePlaintext()
.build();
stub = MlGrpc.newBlockingStub(channel);
}
@PostMapping("/compute")
public List<Float> compute(@RequestBody List<Float> data) {
ComputeRequest request = ComputeRequest.newBuilder()
.addAllData(data)
.build();
ComputeResponse response = stub.compute(request);
return response.getResultList();
}
}
3. WebSocket-сервер для уведомлений
Функционал:
- Отправляет клиентам результаты вычислений.
3.1. WebSocket-конфигурация
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.socket.config.annotation.*;
@Configuration
@EnableWebSocket
public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer {
@Override
public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) {
registry.addHandler(new WebSocketHandler(), "/ws");
}
}
3.2. WebSocket-обработчик
import org.springframework.web.socket.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
public class WebSocketHandler extends TextWebSocketHandler {
private static final CopyOnWriteArrayList<WebSocketSession> sessions = new CopyOnWriteArrayList<>();
@Override
public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) {
sessions.add(session);
}
public static void sendUpdate(String message) {
for (WebSocketSession session : sessions) {
try {
session.sendMessage(new TextMessage(message));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
3.3. Отправка сообщений при завершении вычислений
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Random;
@Component
public class MLTaskScheduler {
@Scheduled(fixedRate = 5000)
public void simulateComputation() {
float result = new Random().nextFloat() * 100;
WebSocketHandler.sendUpdate("Computation completed: " + result);
}
}
4. Клиентский WebSocket (HTML + JS)
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>ML Updates</title>
<script>
const ws = new WebSocket("ws://localhost:8080/ws");
ws.onmessage = function(event) {
document.getElementById("log").innerHTML += "<p>" + event.data + "</p>";
};
</script>
</head>
<body>
<h2>ML Task Updates</h2>
<div id="log"></div>
</body>
</html>
