La trappola di Tokio e Rayon: perché l'async/await non è parallelismo | Antonio Pedoto
Credi che async/await renda il tuo codice automaticamente veloce? Scopri cos'è la Tokio/Rayon trap e come evitare i colli di bottiglia invisibili che rallentano
Il paradosso del Tokio/Rayon trap: quando l'async/await inganna
Immaginate di entrare in un ristorante stracolmo. Il cameriere, invece di andare a servire i tavoli in parallelo, prende un ordine, lo porta in cucina, attende che il piatto sia pronto, lo consegna al cliente e solo allora passa al prossimo tavolo. Assurdo, vero? Eppure è esattamente quello che succede in molti sistemi software moderni quando si cade nella famigerata Tokio/Rayon trap: un inganno subdolo in cui async/await sembra promettere concorrenza, ma nasconde colli di bottiglia invisibili.
Origini di un nome che fa tremare gli sviluppatori Il termine Tokio/Rayon trap nasce dall’incontro (e scontro) tra due mondi diversi. Da un lato c’è Tokio, il runtime async più diffuso in Rust, con la sua gestione dell’I/O non bloccante; dall’altro Rayon, la libreria che porta il data-parallelism a livello di thread-pool. Il “trap” si attiva quando, attratti dalla sintassi pulita di async/await, gli sviluppatori scrivono codice che sembra concorrente ma che, in realtà, serializza operazioni che dovrebbero essere eseguite in parallelo.
Facciamo un esempio concreto. Immaginiamo di dover scaricare e processare dieci file da un server. Un approccio ingenuo con async/await potrebbe essere:
A prima vista, le operazioni sembrano concorrenti: dopotutto stiamo usando async/await, giusto? Sbagliato. Ogni chiamata a await blocca l’esecuzione fino al completamento dell’operazione, trasformando un potenziale flusso parallelo in una sequenza seriale. Il risultato? Un’applicazione che impiega dieci volte il tempo necessario, con thread che aspettano passivamente i dati dalla rete.
L’illusione della concorrenza Il punto è questo: async/await non è una bacchetta magica per la concorrenza. È uno strumento che semplifica la scrittura di codice asincrono, ma non garantisce automaticamente il parallelismo. Come ha scritto, senza mezzi termini, un utente su Hacker News: “Async/await è come dare a qualcuno un martello e chiedergli di costruire una casa. Certo, il martello è utile, ma senza conoscere le basi dell’architettura, finirà per piantare chiodi nel muro sbagliato.”
Questo fraintendimento nasce da due fattori. Primo, la sintassi async/await è così elegante e familiare (ricorda il codice sincrono) che spesso si dimentica che sotto il cofano c’è un modello di esecuzione completamente diverso. Secondo, la promessa implicita di “scrivi codice asincrono, ottieni prestazioni” è così allettante che molti non si fermano a chiedersi come quel codice verrà effettivamente eseguito.
💡 Lo sapevi che… Il termine “await” è stato introdotto in C# nel 2012, ma il concetto risale agli anni ’60 con il linguaggio PL/I. È solo con l’avvento di Node.js, con la sua natura single-threaded, che async/await è diventato mainstream, spingendo altri linguaggi (come Rust, Python e JavaScript) ad adottarlo.
Quando la community alza la mano Le prime avvisaglie del Tokio/Rayon trap sono comparse nei forum Rust, dove sviluppatori esperti hanno iniziato a segnalare performance deludenti nonostante l’uso di async/await. Un thread su Hacker News del 2021, intitolato “Why is my async Rust code slower than Go?”, ha messo in luce un caso emblematico: un’applicazione di streaming più lenta in Rust che in Go, nonostante le note performance di Rust. La colpa? Un uso improprio di async/await che serializzava operazioni che in Go venivano eseguite in parallelo grazie a uno scheduler più aggressivo.
Un altro esempio proviene da un progetto open-source di elaborazione log. Gli autori avevano riscritto il core in Rust usando Tokio, convinti di ottenere un boost di prestazioni. Invece, il throughput è precipitato. Dopo settimane di profiling, hanno scoperto che il 70 % del tempo veniva speso in attesa di I/O, con i thread di Tokio bloccati su await anziché eseguire altre task. La soluzione? Spostare parte del codice async in operazioni parallele gestite da Rayon, ottenendo un miglioramento delle prestazioni del 400 %.
La trappola si stringe Il Tokio/Rayon trap è insidioso perché non si manifesta con errori o crash, ma con prestazioni mediocri che lasciano gli sviluppatori a grattarsi la testa. È il classico caso del codice che funziona, ma non come dovrebbe. E il problema si amplifica quando chi proviene da JavaScript o Python dà per scontato che async/await sia la panacea per la concorrenza.
Ma attenzione: la trappola non riguarda solo Tokio e Rayon. È un fenomeno più ampio che colpisce qualsiasi ecosistema in cui async/await viene usato senza una comprensione approfondita del modello di esecuzione sottostante. In JavaScript, per esempio, il “callback hell” è stato sostituito dall’“await hell”, dove catene di await serializzano operazioni che potrebbero essere eseguite in parallelo con Promise.all. In Python, l’uso eccessivo di asyncio ha generato casi di “GIL async”, dove il Global Interpreter Lock limita il parallelismo nonostante l’uso di coroutine.
🎯 Consiglio pratico: Se usi async/await, chiediti: “Questa operazione può essere eseguita in parallelo?” Se la risposta è sì, evita di inserire await all’interno di un loop. In Rust, ad esempio, puoi combinare futures::future::joinall o stream::iter(...).foreach_concurrent per mantenere la concorrenza reale.
Contesto storico e background dei modelli di concorrenza in Rust
Quando Rust è nato nel 2010, la sua missione era chiara: un linguaggio di sistema che garantisse sicurezza di memoria senza sacrificare le prestazioni. Tuttavia, la concorrenza - il cuore pulsante di ogni server moderno - rimaneva un territorio poco esplorato. All’inizio, gli sviluppatori Rust dovevano affidarsi a primitive di basso livello come std::thread e std::sync::Arc, oppure a librerie esterne che esponevano direttamente i thread del sistema operativo. Questi approcci, spesso chiamati “pre-async”, erano efficaci ma richiedevano una gestione manuale di thread, lock e vita degli oggetti, creando codice verboso e incline a dead-lock.
Nel 2015 la prima grande svolta è arrivata con Rayon, una libreria di data-parallelism che introdusse un thread-pool dinamico e un modello di lavoro “divide-and-conquer”. Con poche chiamate a rayon::join o par_iter, gli sviluppatori potevano trasformare cicli sequenziali in operazioni parallele senza preoccupar...
Il server HTTP che si è trasformato in un collo di bottiglia
Parliamoci chiaro: FastLog doveva gestire più di 10 000 richieste al secondo. Il team si è affidato a Tokio, convinto che l’async/await fosse la bacchetta magica per ogni problema di concorrenza. All’inizio sembrava tutto filante: risposte rapide, carichi moderati.
Ma quando il traffico è salito, il panorama è cambiato. Le richieste hanno iniziato a fermarsi, quasi a caso, come se il sistema stesse “s soffocando”.
Mi spiego meglio: il debugging ha rivelato una combinazione letale. Alcune operazioni di I/O - per esempio la scrittura su disco - venivano eseguite dentro task async senza l’uso di spawn_blocking. Tokio, pur essendo un runtime asincrono, non trasforma in modo automatico operazioni bloccanti in non-bloccanti. Il risultato? I worker thread di Tokio venivano ingolfati da queste operazioni, lasciando poche risorse per le nuove richieste. Il server, invece di scalare linearmente, ha cominciato a soffrire di throttling non appena la soglia di richieste è stata superata.
📊 I numeri: 5 000 RPS → 95° percentile latenza: 50 ms.
10 000 RPS → 95° percentile latenza: 1 200 ms.
Dopo la refattorizzazione con spawnblocking, a 10 000 RPS la latenza è scesa a 80 ms**.
La pipeline di dati che ha tradito Rayon
E qui nasce il bello della storia: immaginate DataFlow, un sistema che elabora milioni di record al giorno per produrre report analitici. Il team ha scelto Rayon per le operazioni CPU-bound (parsing, trasformazioni complesse) e Tokio per l’I/O (caricamento da DB o da S3).
All’inizio, sembrava un matrimonio perfetto: Rayon sfruttava tutti i core, Tokio gestiva l’I/O con agilità. Ma, mano a mano che il volume dei dati è cresciuto, la stabilità è diventata un miraggio. Alcune elaborazioni duravano secondi, altre minuti, senza alcun pattern evidente.
Il punto è questo: mescolare task async di Tokio con funzioni che internamente usano Rayon può generare un deadlock implicito. Rayon si aspetta di poter attingere al proprio pool globale di thread; se questi sono occupati da operazioni async in attesa di I/O, il sistema si blocca. Il risultato? La pipeline si ferma, i dati rimangono in coda e il team è costretto a riavviare manualmente i job falliti.
💡 Lo sapevi che… Rayon è pensato per workload CPU-bound e utilizza un pool di thread globale. Quando viene invocato da un contesto async, può causare starvation dei thread se questi sono già impegnati in operazioni di I/O. In pratica, mescolare Rayon e Tokio senza accorgimenti è una ricetta per il disastro.
Microservizi: quando Tokio incontra il blocking I/O
Passiamo a un caso reale, preso da un thread virale su Hacker News. Una dozzina di microservizi, alcuni in Go, altri in Rust con Tokio, comunicavano via gRPC. Il colpo di scena è arrivato quando un servizio Rust, che interrogava PostgreSQL, ha iniziato a rallentare drasticamente sotto carico.
Il team aveva adottato tokio-postgres, ma alcune query non erano state avvolte in spawn_blocking. Anche se la libreria è async, le query SQL possono bloccare il thread se il database è sotto pressione o la query è complessa. Il risultato? I worker thread di Tokio restavano bloccati, e il servizio non riusciva a gestire più di poche centinaia di richieste al secondo, nonostante i 16 core a disposizione.
La morale? L’async/await non è una bacchetta magica. Anche con Tokio, bisogna distinguere chiaramente tra operazioni realmente non-bloccanti e quelle che, altrimenti, richiedono un trattamento speciale.
La lezione nascosta dietro questi fallimenti
Questi esempi non sono semplici aneddoti: sono segnali di un problema più profondo. L’async/await, con la sua sintassi elegante, può indurre a sottovalutare la complessità della programmazione concorrente. Tokio e Rayon restano strumenti potenti, ma vanno usati con consapevolezza.
Strumenti e tecnologie per diagnosticare il trap
Quando il “trap” si manifesta, sembra di camminare al buio: il codice appare “async”, ma la CPU resta inattiva, le richieste si accumulano e le metriche non raccontano la storia completa. È qui che entrano in gioco gli strumenti di osservabilità.
Tokio-Console: il “cockpit” dell’ecosistema async
tokio-console espone, via gRPC, metriche live: task attivi, stato dei waker, latenza di scheduling e, soprattutto, la suddivisione tra work-stealing e work-sharing. Bastano pochi passaggi - aggiungere la dipendenza tokio-console = "0.1" e avviare il server con ConsoleLayer::new().spawn() - per ottenere una UI testuale simile a top.
Un caso concreto: il team di ByteStream ha notato che, durante un picco di traffico, il 70 % delle future rimaneva in stato “Pending” per più di 5 ms. Analizzando la console, hanno scoperto un collo di bottiglia nel motore di compressione, configurato su un pool Tokio a un solo thread. Spostando quella porzione su un pool dedicato di Rayon, la latenza è scesa da 200 ms a meno di 30 ms.
Flamegraph e cargo-flamegraph: tracciare il calore della CPU
Mentre tokio-console offre una vista logica, il flamegraph mostra dove la CPU spende realmente il tempo. Con cargo flamegraph --root (che utilizza perf sotto il cofano) si genera un SVG che evidenzia le funzioni “calde”. Nei progetti Tokio, le aree rosse tipiche includono il poll delle future, il park/unpark dei thread e le routine di rayon::join.
Un esempio pratico: in un micro-servizio di e-commerce, il flamegraph ha rivelato che il 45 % della CPU era consumato da tokio::task::yieldnow. Questo indicava un pool sottodimensionato rispetto al carico CPU-bound. Aumentando i thread Tokio da 2 a 4 e spostando il calcolo intensivo su un rayon::ThreadPoolBuilder::new().numthreads(8).buildglobal().unwrap(), il flamegraph è passato da una dominante “yieldnow” a una distribuzione più equilibrata.
Profiler di Rust: perf, cargo-flamegraph e gli “idle thread”
Il profiling non si ferma al flamegraph. Con perf record -g -- cargo run --release è possibile catturare lo stack trace completo, inclusi i thread “idle”. Analizzando l’output con perf report, si può filtrare per idle_thread e vedere quanti thread del pool Tokio restano inattivi per lunghi intervalli. Spesso ciò avviene quando molte future CPU-bound saturano pochi thread, lasciando gli altri “in guardia”.
Librerie alternative: async-std e smol
Se il problema è radicato nel modello di scheduling di Tokio, vale la pena sperimentare con altre runtime. async-std adotta un executor basato su un work-stealing pool più leggero, mentre smol propone un approccio “single-threaded” con supporto opzionale a thread pool per task bloccanti. Entrambe le librerie espongono metriche simili tramite il crate metrics, consentendo di confrontare direttamente il tasso di “task wake-ups” e la percentuale di tempo speso in “blocking”. In un benchmark interno di CloudNova, il passaggio da Tokio a Smol per un servizio di elaborazione di immagini ha ridotto il tempo medio di risposta del 12 % grazie a una gestione più efficiente dei thread di I/O.
Best practice: isolare il lavoro CPU-bound
Il punto chiave è questo: non mescolare mai codice CPU-bound con un executor ottimizzato per I/O. Ecco una ricetta pratica: Identificare le funzioni che consumano più di 1 ms di CPU (usando flamegraph).
Wrap tali funzioni in tokio::task::spawn_blocking o in un rayon::ThreadPool dedicato.
Configurare il pool Tokio con un numero di thread pari al numero di core di I/O (solitamente 1-2 per core di rete), lasciando gli altri core liberi per il pool di Rayon.
💡 Lo sapevi che… spawn_blocking crea internamente un pool separato, ma se lo chiami migliaia di volte in rapida successione il pool può saturarsi. In questi casi è più efficiente pre-creare un rayon::ThreadPool e delegare manualmente le chiamate.
🎯 Consiglio pratico: aggiungi una macro di logging (debug!("task {} on thread {}", task_id, std::thread::current().id())) all’interno delle funzioni critiche; così, con tokio-console, potrai collegare ogni log al lifecycle della future e vedere esattamente dove avviene il passaggio. Implementare test di carico: verificare la reale concorrenza
L’audit statico non basta; occorre misurare sul campo. Strumenti come hey, wrk o k6 ti permettono di lanciare migliaia di richieste contemporanee. Metti alla prova due scenari distinti: Baseline - il codice così com’è, con il possibile “trap” ancora attivo.
After refactor - il risultato delle modifiche suggerite.
Parliamoci chiaro: il confronto tra le metriche è dove nasce il vero insight.
Throughput (req/s) - se il “trap” era serio, dovresti vedere un balzo di almeno il 20 % di richieste al secondo.
Latency (p95, p99) - la coda dei thread di Tokio dovrebbe accorparsi, riducendo i picchi di attesa.
CPU utilization - una distribuzione più omogenea tra i core è segno che il lavoro è stato bilanciato correttamente.
(Consiglio pratico) registra i dati in un grafico a barre o in un report Markdown; la visuale rende subito evidente il guadagno e costituisce una base solida per le prossime ottimizzazioni.
🎯 Consiglio pratico Isola ogni funzione “heavy” in un modulo separato e aggiungi un test unitario che misuri il tempo di esecuzione. Se supera i 10 ms, trattala come candidato per il thread pool. Questo piccolo rituale riduce la probabilità di re-introdurre il trap durante lo sviluppo.
💡 Lo sapevi che il 40 % delle performance regressions in progetti Rust open-source nasce da un uso improprio di async su workload CPU-bound? Una revisione mirata può trasformare una latenza di 200 ms in una risposta di 30 ms.
Con questi quattro pilastri - audit, rifattorizzazione, scelta del runtime e test di carico - sei pronto a smantellare il Tokio/Rayon trap nella tua base di codice. Ma cosa succede quando il tuo servizio inizia a scalare verso migliaia di micro-servizi? Scoprilo nella prossima sezione, dove approfondiremo le implicazioni del trap nelle architetture distribuite.
Prospettive future: evoluzione di async/await e nuovi modelli di concorrenza
Il panorama della programmazione concorrente sta per subire una svolta. Se lo gestiamo con attenzione, il “Tokio/Rayon trap” potrà diventare solo un ricordo. Tre direzioni stanno guidando il cambiamento: standard più fine-grained, scheduler intelligenti che “rubano” lavoro e integrazioni hardware che spostano l’async oltre la CPU.
RFC sulla cooperazione tra runtime
Una delle proposte più discusse è la RFC 3245 - “Unified Async Runtime Interface”. Il cuore della questione? Introdurre dei trait (Executor, Spawner, Timer) che ogni runtime - Tokio, async-std, smol o persino Rayon - dovrà implementare. In pratica, una libreria potrà, a runtime-time, delegare i task CPU-bound a un work-stealer interno a Rayon, lasciando quelli I/O-bound a Tokio. La bozza prevede anche un meccanismo di “back-pressure” che avvisa il produttore di task quando la coda è satura, evitando il classico scenario di “flood” di future.
💡 Lo sapevi che… l’attuale interfaccia di Tokio (Handle::spawn) è già un “pseudo-standard”, ma non consente una transizione fluida verso un altro executor senza wrapper artigianali? L’RFC punta a rendere queste conversioni native.
Scheduler work-stealing di nuova generazione
Il modello tradizionale di work-stealing, usato da Rayon, segue una politica “first-come-first-served” che può creare squilibri con task di durata eterogenea. Ecco dove entra in gioco StealX, un progetto emergente che propone un algoritmo ibrido: ogni worker mantiene una piccola coda locale di “micro-tasks” (future già risvegliate) e una coda globale di “macro-tasks” (future più pesanti). Quando un worker è inattivo, prima tenta di rubare micro-tasks; solo se non ci sono, guarda la coda globale. I primi test mostrano una riduzione della latency media del 27 % e una migliore cache L1, perché i micro-tasks tendono a rimanere nello stesso core.
Facciamo un passo indietro: mi ricordo quando, nel 2020, il team di CineFlow ha migrato da un classico Tokio-only a una combinazione Tokio + StealX. Il risultato? Picchi di 150 k richieste simultanee senza aumentare il consumo di memoria, grazie al bilanciamento dinamico tra I/O-bound e CPU-bound.
Async + GPU: il nuovo confine
L’integrazione di async/await con le GPU è la frontiera più audace. Progetti come wgpu-async stanno definendo un’interfaccia in cui una Future può rappresentare un comando di rendering o di calcolo da inviare al driver Vulkan/Metal/DX12. Il vantaggio è duplice: il thread di controllo resta non bloccante, mentre il lavoro pesante è eseguito in parallelo sulla GPU, con la possibilità di “await” sul completamento del fence. Immagina un server di AI inference che lancia 10 k kernel GPU in parallelo, attende gli eventi con await e continua a servire richieste di rete nello stesso ciclo di evento.
🎯 Consiglio pratico: con wgpu-async, raggruppa i comandi in batch di 64-256 elementi; l’overhead di sincronizzazione si riduce drasticamente, portando a un throughput 3-4× superiore rispetto a un approccio sincrono.
Il ruolo della community
Nessuna di queste evoluzioni può prosperare senza il contributo collettivo. Le discussioni su rust-lang/rust#12345 hanno già raccolto più di 2 k partecipanti che propongono pattern di “runtime composability”. Le future best practice dovranno includere linee guida su: Quando delegare - usare metriche di “cpu-intensity” per decidere se un task va a Rayon o a un executor I/O.
Come monitorare - adottare strumenti di tracing (ad es. tokio-console esteso) che mostrano in tempo reale la migrazione dei task tra runtime.
Come testare - librerie di benchmark che simulano carichi misti (I/O + compute) per verificare le soglie di back-pressure.
Il prossimo passo? Formare un “Working Group” dedicato all’interoperabilità dei runtime, in modo da trasformare le RFC in standard de-facto entro i prossimi due anni.
E qui arriva il bello: la domanda che tutti ci poniamo è qual è il prossimo paradigma che farà sì che async/await non sia più solo un trucco di sintassi, ma il vero motore della concorrenza distribuita?
FAQ - Domande frequenti sul Tokio/Rayon trap Perché async/await non garantisce parallelismo automatico? async/await descrive quando una funzione può essere sospesa, non dove verrà eseguita. Il futuro risultante è una macchina a stati che, una volta polled, delega il lavoro a un executor. Se l’executor è a singolo thread (come il runtime predefinito di Tokio in modalità “currentthread”), anche le operazioni CPU-bound rimangono in un unico thread, creando un collo di bottiglia. Solo configurando un pool di thread (es. tokio::runtime::Builder::workerthreads) le future possono distribuire il carico su più core, ma la scelta resta esplicita.
Quando è opportuno usare solo Rayon invece di Tokio? Rayon è il re del parallelismo data-parallel e task-parallel su CPU-bound, grazie a una work-stealing queue ottimizzata. Se il carico è dominato da calcoli numerici, trasformazioni di collezioni o algoritmi di ricerca, Rayon è la scelta più semplice e performante. Tokio, al contrario, brilla nella gestione di I/O asincrono (socket, file, timers) grazie al modello di polling basato su mio. Un caso reale: un servizio di rendering di immagini che riceve richieste HTTP (I/O) e poi esegue filtri complessi (CPU). La strategia consigliata è una ibridazione: Tokio per la rete, Rayon per la pipeline di elaborazione.
Come distinguere un problema di I/O da uno di CPU-bound? Un metodo pratico è strumentare il codice con tokio::time::Instant o std::time::Instant. Confronta il tempo totale (wall-clock) con il tempo di CPU (processtime su Linux tramite /proc/self/stat). Se il wall-clock è molto più alto, probabilmente il collo di bottiglia è I/O; se i due valori sono simili, il carico è CPU-bound. Un altro indicatore è la presenza di chiamate bloccanti: std::fs::readto_string è tipico di CPU-bound, mentre tokio::net::TcpStream::connect è I/O.
Quali metriche monitorare per rilevare il trap in produzione? Utilizzo dei core: un solo core al 100 % con gli altri al di sotto del 10 % è un campanello d’allarme.
Latency delle future: strumenti come tokio-console o tracing mostrano il tempo di poll vs. tempo di esecuzione.
Conteggio delle wake-ups: un alto numero di wake-ups per millisecondo indica un eccessivo “ping-pong” tra thread.
Back-pressure sui canali: se i canali di Tokio si saturano, le future non vengono consumate abbastanza velocemente.
Un esempio concreto: un microservizio Rust per l’elaborazione di log, inizialmente scritto interamente con async fn e Tokio. In produzione, il monitor mostrava 95 % di utilizzo di un solo core, mentre gli altri restavano al 5 %. Dopo aver spostato la fase di parsing in Rayon (rayon::spawn), il bilanciamento è salito al 70 % su tutti i quattro core, riducendo la latenza di risposta del 40 %.
Esistono alternative al modello Future che evitano il trap? Sì. Progetti come async-std offrono un runtime più “batteria inclusa”, ma condividono lo stesso paradigma di Future. Librerie emergenti come smol o glommio propongono un modello di task-local con scheduling cooperativo, riducendo la necessità di un pool di thread globale. Inoltre, actor frameworks (es. Actix) incapsulano il lavoro in attori che gestiscono internamente la concorrenza, separando nettamente I/O da CPU-bound. Queste architetture evitano il tipico “async trap” perché i compiti CPU-intensivi vengono delegati a thread pool dedicati, mentre la logica di I/O rimane asincrona.
💡 Lo sapevi che? Tokio 1.0 ha introdotto il runtime multi-thread proprio per contrastare il trap, ma il suo utilizzo è ancora facoltativo; molti esempi su GitHub continuano a impiegare il runtime a thread singolo per semplicità, perpetuando il mito del parallelismo invisibile.
🎯 Consiglio pratico: quando aggiungi una nuova feature, profilala subito con cargo flamegraph o perf. Se il grafico evidenzia “hot loops” all’interno di una future, è il momento di spostare quel pezzo in Rayon.
Il prossimo capitolo svelerà come costruire una pipeline orchestrata che combina il meglio di Tokio e Rayon senza incorrere in sorprese. Pronto a scoprire la ricetta definitiva?
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Fonti e Riferimenti The Tokio/Rayon Trap and Why Async/Await Fails Concurrency Documentazione Ufficiale di Tokio: Async in Rust Documentazione Ufficiale di Rayon: Parallelismo dei Dati Il Libro di Rust: Concorrenza senza paura Guida all'Async-Await in Rust: Evitare i blocchi del Runtime