ConcurrentNativeQueue<T> 是一种无锁并发队列，专为高性能场景设计，适用于游戏引擎、音频处理和高频交易等。它采用 MPSC 模型，减少 GC 压力，提供低延迟和高吞吐量，适合对 GC 停顿敏感的应用。与 ConcurrentQueue<T> 相比，ConcurrentNativeQueue<T> 牺牲了多消费者支持，需手动管理内存。
ConcurrentNativeQueue<T> 是一种无锁并发队列，专为高性能场景设计，如游戏引擎、音频处理和高频交易。它采用 MPSC 模型，避免 GC 停顿，提供高吞吐量和低延迟。与 ConcurrentQueue<T> 相比，ConcurrentNativeQueue<T> 牺牲了多消费者支持，需要手动管理内存，但在特定场景下性能显著提升。
ConcurrentNativeQueue<T> 是一种无锁并发队列，专为高性能场景设计，适用于游戏引擎、音频处理和高频交易。它采用 MPSC 模型，实现零 GC 压力和快速出队，避免多消费者竞争的复杂性。与 ConcurrentQueue<T> 相比，ConcurrentNativeQueue<T> 提供更高的吞吐量和更低的延迟，但仅支持 unmanaged 类型，需手动管理内存。
ConcurrentNativeQueue<T> 是一种无锁并发队列，专为高性能场景设计，适用于游戏引擎、音频处理和高频交易等。它采用 MPSC 模型，实现零 GC 压力和快速出队，避免传统队列的性能瓶颈。与 ConcurrentQueue<T> 相比，ConcurrentNativeQueue<T> 更适合对 GC 停顿敏感的应用，但仅支持非托管类型，需手动管理内存。
使用Tokio的mpsc时，可以声明全局的Sender，但使用标准库的mpsc时会报错，提示Sender没有实现Sync。标准库的文档中显示Sender是实现了Sync的，为什么会报错呢？tokio的Sender与标准库的Sender有什么区别呢？
作者在学习tokio并写一个练手项目时遇到问题，需要让多个task向一个文件高效地打印日志。作者提出了两个方案，一个是使用全局的Mutex<File>，另一个是使用全局的channel。作者认为方案2.2是最好的，但觉得它很山寨。作者想知道方案2.2是否有问题，是否真的没有竞争，是否最合理最高效。
使用tokio::sync::mpsc::channel启动一个http server，然后用http client去调用，如果将spawn改为spawn_blocking，则spawn_blocking包含的代码不会被执行，而改为spawn则会执行。
标准库 mpsc 现已使用 crossbeam-channel 实现 Rust 的 Github 仓库合并一个 PR 本PR将 crossbeam-channel 作为私有模块导入标准库，即 sync::mpmc，现在 sync::mpsc 被实现为 sync::mpmc 的一个简单封装 以后 crossbeam-channel 开箱即用！正式发版还得等一段时间。 ReadMore:...
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