作者： 吴翱翔

通常一个大型 Rust 项目都会用 cargo workspace 来管理 workspace 下面有多个 member 也叫 package 或者叫 crate

伞结构?

在《张汉东的Rust实战课》鉴赏 Rust 各个知名项目的视频分集中

经常会提到某某项目用的是 伞结构，但是 伞结构 又是什么意思呢?

visualize_crate_graph_clippy.png

借助 rust-analyzer 可视化 API 如上图就是 clippy 源码内各个库的依赖关系

可见 clippy_lints package 往下依赖很多子 package 但各个子 package 之间没有任何互相依赖

所以 clippy 源码这种项目就叫 伞结构 通过可视化工具发现确实很像 一把倒立的雨伞

本文介绍基于 rust-analyzer 公有 API 对项目中各个 package 依赖关系进行可视化

导入 rust-analyzer 库

rust-analyzer 的 lsp-server 的工作原理是 vscode 创建 rust-analyzer 子进程

然后 vscode 跟 rust-analyzer 之间通过两个管道借助 STDIN/STDOUT 进行通信

其实 rust-analyzer 还可以作为一个库调用它的 API

由于公开的接口尚未稳定频繁改动，所以 rust-analyzer 并没上传到 crates.io

我们可以将 rust-analyzer 源码下载到本地，在 Cargo.toml 下加上以下内容就可以引入

  1. [dependencies]
  2. # rust-analyzer commit hash dd21ad6a5e8ffa166c97447212d3da0f86555aee
  3. rust-analyzer = { path = "../rust-analyzer/crates/rust-analyzer" }
  4. project_model = { path = "../rust-analyzer/crates/project_model" }
  5. paths = { path = "../rust-analyzer/crates/paths" }
  6. syntax =  { path = "../rust-analyzer/crates/syntax" } # AST
  7. base_db = { path = "../rust-analyzer/crates/base_db" }
  8. hir =  { path = "../rust-analyzer/crates/hir" }
  9. hir_expand =  { path = "../rust-analyzer/crates/hir_expand" }
  10. ide = { path = "../rust-analyzer/crates/ide"  }
  11. ide_db = { path = "../rust-analyzer/crates/ide_db" }
  12. vfs = { path = "../rust-analyzer/crates/vfs" }

load_cargo API 加载需要分析的项目

假设我们想要分析 rust-analyzer 源码中各个模块库的调用关系

  1. let manifest_path = "/home/w/repos/clone_repos/rust-analyzer/Cargo.toml";
  2. let manifest_path: paths::AbsPathBuf = manifest_path.try_into().unwrap();
  3. let manifest = project_model::ProjectManifest::from_manifest_file(manifest_path).unwrap();
  4. let workspace = project_model::ProjectWorkspace::load(
  5.     manifest,
  6.     &project_model::CargoConfig::default(),
  7.     &|_| {},
  8. )
  9. .unwrap();

通过 project_model::ProjectWorkspace::load 加载出 workspace 信息后

此时我们可以遍历打印出该项目的 cargo workspace 下面总共有多少个 crate

  1. // traverse all cargo_package(members) in cargo_workspace
  2. for package in workspace.to_roots() {
  3.     if !package.is_local {
  4.         continue;
  5.     }
  6.     let package_path: &std::path::Path = package.include[0].as_ref();
  7.     println!("found package {}", package_path.to_str().unwrap());
  8. }

接着开始分析项目并生成 graphviz 格式的依赖关系图

  1. let (analysis_host, _vfs, _proc_macro_srv_opt) =
  2.     rust_analyzer::cli::load_cargo::load_workspace(
  3.         workspace,
  4.         &rust_analyzer::cli::load_cargo::LoadCargoConfig {
  5.             load_out_dirs_from_check: false,
  6.             with_proc_macro: false,
  7.             prefill_caches: false,
  8.         },
  9.     )
  10.     .unwrap();
  11. let analysis = host.analysis();
  13. // graphviz 文件格式的 dot 图
  14. let is_include_std_and_dependencies_crate = false;
  15. let dot: String = analysis
  16.     .view_crate_graph(is_include_std_and_dependencies_crate)
  17.     .unwrap()
  18.     .unwrap();
  20. // 再把 dot 图字符串写入到文件中
  21. let file_path = concat!(env!("CARGO_MANIFEST_DIR"), "/target/graph.gv");
  22. let mut f = std::fs::OpenOptions::new()
  23.     .write(true)
  24.     .create(true)
  25.     .truncate(true)
  26.     .open(file_path)
  27.     .unwrap();
  28. std::io::Write::write_all(&mut f, dot.as_bytes()).unwrap();
  30. // 最后调用 xdot 可视化 graphviz
  31. let is_success = std::process::Command::new("xdot")
  32.     .arg(file_path)
  33.     .spawn()
  34.     .unwrap()
  35.     .wait()
  36.     .unwrap()
  37.     .success();
  38. assert!(is_success);

visualize_crate_graph_ra.png

更简单的可视化方法

我在阅读 rust-analyzer 源码后发现其实 rust-analyzer 本身就提供 “crate graph” 的 vscode 如下图

visualize_crate_graph_command.png