探索高性能 Web 服务的未来 —

在当今高并发、低延时的 Web 服务开发中，高性能、轻量级的 HTTP 服务器成为关键竞争力。Hyperlane 框架 基于 Rust 开发，充分利用 Rust 的内存安全和高效运行时，提供了灵活、易扩展且性能卓越的 HTTP 服务器解决方案。无论是构建 API 网关、实时通信服务还是 WebSocket 应用，Hyperlane 都能轻松满足您的需求。

框架优势

极致性能：在各项压测中，无论是 TCP 连接失败、keep-alive 模式下还是关闭 keep-alive 状态下，Hyperlane 框架都表现出优异的响应速度与高 QPS，足以支撑千万级请求的场景。
简洁易用：框架设计理念聚焦于简化开发流程，从请求解析、响应构建到中间件扩展，均采用面向对象和函数式编程风格，代码简洁且易于维护。
丰富功能：不仅支持 HTTP 请求解析与响应构建，还内置了 WebSocket 与 SSE 的支持，为实时通信提供全方位解决方案。
开源共建：项目在 GitHub 上开源，拥有详尽的 API 文档和示例代码，鼓励开发者参与贡献，共同打造更优秀的 HTTP 服务生态。

高质量代码示例

下面是一个使用 Hyperlane 框架构建简单 HTTP 服务器的示例代码，代码中展示了中间件处理、路由设置以及错误调试等常见功能。请注意，代码内容保持原样，禁止随意修改。

rust">use hyperlane::*;// request_middleware: 请求中间件，用于在请求处理前设置响应头
async fn request_middleware(controller_data: ControllerData) {// 获取客户端的 socket 地址（或默认字符串）let socket_addr: String = controller_data.get_socket_addr_or_default_string().await;controller_data// 设置响应头 SERVER，值为 HYPERLANE.set_response_header(SERVER, HYPERLANE).await// 设置响应头 CONNECTION，值为 CONNECTION_KEEP_ALIVE.set_response_header(CONNECTION, CONNECTION_KEEP_ALIVE).await// 设置响应头 CONTENT_TYPE，值为 text/plain 编码 UTF8.set_response_header(CONTENT_TYPE, content_type_charset(TEXT_PLAIN, UTF8)).await// 设置响应头 DATE，值为当前 GMT 日期.set_response_header(DATE, current_date_gmt()).await// 设置自定义响应头 "SocketAddr"，值为获取到的 socket 地址.set_response_header("SocketAddr", socket_addr).await;
}// response_middleware: 响应中间件，用于在响应发送后记录日志
async fn response_middleware(controller_data: ControllerData) {// 发送响应let _ = controller_data.send().await;// 获取请求和响应的字符串信息let request: String = controller_data.get_request_string().await;let response: String = controller_data.get_response_string().await;controller_data// 记录请求日志.log_info(&request, log_handler).await// 记录响应日志.log_info(&response, log_handler).await;
}// root_route: 根路由，返回简单的欢迎信息
async fn root_route(controller_data: ControllerData) {controller_data// 设置 HTTP 状态码为 200.set_response_status_code(200).await// 设置响应体为 "Hello hyperlane => /".set_response_body("Hello hyperlane => /").await;
}// websocket_route: WebSocket 路由，将请求体原样返回
async fn websocket_route(controller_data: ControllerData) {// 获取请求体字节数组let request_body: Vec<u8> = controller_data.get_request_body().await;// 将请求体作为响应体发送回去let _ = controller_data.send_response_body(request_body).await;
}#[tokio::main]
async fn main() {// 创建一个新的 Server 实例let server: Server = Server::new();// 设置服务器监听地址server.host("0.0.0.0").await;// 设置服务器端口为 60000server.port(60000).await;// 设置日志存放目录server.log_dir("./logs").await;// 启用内部日志记录功能server.enable_inner_log().await;// 启用内部打印功能server.enable_inner_print().await;// 设置日志文件大小上限server.log_size(100_024_000).await;// 设置 HTTP 行缓冲区大小server.http_line_buffer_size(4096).await;// 设置 WebSocket 缓冲区大小server.websocket_buffer_size(4096).await;// 注册请求中间件server.request_middleware(request_middleware).await;// 注册响应中间件server.response_middleware(response_middleware).await;// 注册根路由server.route("/", root_route).await;// 注册 WebSocket 路由server.route("/websocket", websocket_route).await;// 定义一个测试字符串用于 panic 场景let test_string: String = "Hello hyperlane".to_owned();server.route("/test/panic",async_func!(test_string, |controller_data| {// 打印测试字符串（成功提示）println_success!(test_string);// 打印请求内容println_success!(controller_data.get_request().await.get_string());// 故意触发 panic 用于测试错误捕获panic!("Test panic\ndata: test");}),).await;// 启动服务器监听server.listen().await;
}

逐行代码解释

use hyperlane:😗;

引入 Hyperlane 框架所有公共接口，方便后续使用。
request_middleware 函数
该异步函数在每次请求到达时调用，用于在响应返回前设置多个 HTTP 头信息，如服务器名称、连接方式、内容类型、日期和客户端地址。
- controller_data.get_socket_addr_or_default_string().await：异步获取客户端的 socket 地址或默认字符串。
- 连续调用 set_response_header 方法依次设置各个响应头，并在每次调用后等待操作完成。
response_middleware 函数
在响应发送后，该中间件负责将请求与响应信息记录到日志中。
- 首先调用 send() 方法发送响应，然后分别获取请求和响应字符串，通过 log_info 方法记录日志信息。
root_route 函数

定义根路由（“/”）的处理逻辑，设置 HTTP 状态码为 200 并返回固定字符串作为响应体。
websocket_route 函数

用于处理 WebSocket 请求，将收到的请求体字节数组原样返回给客户端，展示 WebSocket 通信的基本处理流程。
main 函数
主函数中创建服务器实例并进行一系列配置：
- 设置监听地址、端口以及日志目录；
- 启用内部日志与打印，配置缓冲区大小；
- 注册请求和响应中间件、设置多个路由（包括根路由、WebSocket 路由以及一个用于测试 panic 的路由）；
- 最后调用 listen() 启动服务器进入监听状态。

性能与环境优势

在多种压测场景下，Hyperlane 框架均展现出极高的 QPS 与低延迟，远超传统的 Rust 标准库和其他流行框架。尤其在启用 keep-alive 的场景中，其 QPS 达到 30w+，在高并发请求下依旧稳定可靠。同时，框架运行于 Ubuntu20.04 LTS 系统，配合高端硬件（如 i9-14900KF CPU、192GB 内存和高性能固态硬盘），展现了优异的吞吐量和系统调优能力。