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建议同步跟原书 《Linux高性能服务器编程》 (游双? 著)
源码地址:TinyWebServer/README.md at master · qinguoyi/TinyWebServer (github.com)
步骤
(1)结合 GPT,Google,cppreference 跟一遍博客
(2)同步跟原书(速刷)
(3)看源码(理解着敲一遍)(大体框架要知道)(所有类图,用例图,时序图等,自己用语雀画一遍)
............................
项目做完后,结合八股理解
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还有能力或时间,就自己扩展新内容然后 pull request
Browser / Server 区别于 Client / Server
👇指的是,客户端(Client) 通过 浏览器(Browser),访问 Web服务器(Server) 上的网页
客户端和浏览器端之间走的报文是http协议(即超文本传输协议)?
而
C / S 模式中,走的时 TCP 协议(Transmission Control Protocol,传输控制协议)
RAII:资源获取即初始化👇 Resource Acquisition is Initialization
构造函数 -- 分配资源
析构函数 -- 释放资源
一个对象创建时,自动调用构造函数
当对象超出作用域的时候,会自动调用析构函数
在 RAII 的指导下,我们使用类来管理资源,将资源的对象的生命周期绑定
RAII 核心:资源与对象的 生命周期 绑定,通过C++语言机制,实现对资源的安全管理
比如智能指针👇
彻底搞懂之C++智能指针-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
快速看一下理论👆
变量,支持 2 种操作,假设一信号量 SV
a. 等待(P):SV > 0,SV--; SV == 0,挂起执行
b. 信号(V):存在其他进程因等待 SV 挂起,就唤醒该进程;否则,SV++
二进制信号量,最常用,只有 0 和 1?
a. sem_init() 初始化 信号量
b. sem_destory() 销毁 信号量
c. sem_wait() 原子操作方式,信号量 -1;信号量 == 0,sem_wait() 阻塞
d. sem_post() 原子操作方式,信号量 +1;信号量 > 0,唤醒调用 sem_post()的线程
以上,成功 return 0;? 失败返回 errno
即 互斥锁:保护关键代码段,确保 独占式 访问
a. 进入关键代码段 -- 获得互斥锁并加锁
b. 离开关键代码段 -- 唤醒等待该互斥锁的线程
a. pthread_mutex_init() 初始化互斥锁
b. pthread_mutex_destory() 销毁互斥锁
c. pthread_mutex_lock() 原子操作方式,给互斥锁,枷锁
d. pthread_mutex_unlock() 原子操作方式,给互斥锁,解锁
成功,返回 0;失败,返回 errno
提供 线程间 通知机制,某个共享数据达到某个值,唤醒等待这个共享数据的 线程
a. pthread_cond_init() 初始化
b. pthread_cond_destory() 销毁
c. pthread_cond_broadcast() 广播方式,唤醒所有等待目标条件变量的 线程
d. pthread_cond_wait() 等待目标条件变量
调用时,传入 mutex 参数 (加锁的互斥锁)
执行时,1) 调用线程 放入条件变量的 请求队列
2) 互斥锁 mutex 解锁
3) 函数返回 0 时,互斥锁再次被锁上
4) 也就是说,函数内部,会有一次 解锁 和 加锁 操作
实现 多线程 同步
确保任意时刻,只能有一个线程,进入关键代码段
常见的 Linux 下的三种锁:互斥锁(mutex),读写锁(read-write lock)
和 条件变量(condition variable)
RAII 是一种 C++ 编程范式,在对象的
构造函数 获取资源
析构函数 释放资源?
RAII 确保在对象创建时,获取锁;对象销毁时,释放锁
解释
sem_t
是 POSIX 标准中定义的信号量类型,用于在多线程或多进程之间进行同步和互斥操作
在类中 封装 锁的创建 和 锁的销毁 函数👇,并将其防止在 构造 和 析构 函数中
即可实现 RAII 机制(资源获取即初始化)
#include<semaphore.h> // 信号量相关
#include<exception>
class sem {
public:
// 构造函数
sem()
{
// 信号量初始化, m_sem 初始值为 0
if ( sem_init(&m_sem, 0, 0) != 0 )
throw std::exception(); // 初始化失败,抛出异常
}
// 析构函数
~sem()
{
// 销毁信号量
sem_destory(&m_sem);
}
private:
sem_t m_sem; // 信号量变量
};
-------------------------- 分界线 -------------------------?
?使用宏
PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER
和PTHREAD_COND_INITIALIZER
初始化
重复使用的代码,封装为函数👇,减少代码重用
#include <pthread.h> // 多线程相关
class ConditionVariable {
public:
bool wait()
{
int ret = 0; // 函数返回值
pthread_mutex_lock(&m_mutex); // 互斥量 加锁
ret = pthread_cond_wait(&m_cond, &m_mutex); // 等待条件变量, 自动解锁互斥量
pthread_mutex_unlock(&m_mutex); // 互斥量 解锁
return ret == 0; // 调用成功
}
bool signal()
{
return pthread_cond_signal(&m_cond) == 0; // 返送条件变量信号,唤醒线程
}
private:
pthread_mutex_t m_mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER; // 定义互斥量, 并初始化
pthread_cond_t m_cond = PTHREAD_COND_INITIALIZER; // 定义条件变量, 并初始化
};
由 I/O 单元,逻辑单元 和 网络存储单元 组成
每个单元间,通过 请求队列 通信,协同完成任务
I/O 单元:处理客户端连接,读写网络数据
逻辑单元:处理业务逻辑的线程
网络存储单元:包括本地数据库和文件
1)阻塞 I/O:
调用函数后,需要不停检查函数是否返回,期间什么也不能做,直到函数返回
2)非阻塞 I/O:
每隔一段时间,检查 I/O 时间是否就绪,未就绪也可做其他事
非阻塞 I/O 执行系统调用,总是立即返回,不管事件是否发生
未发生返回 -1,然后根据 errno(整形变量) 区分两种情况(事件是否发生)👇
详细解释?
在非阻塞 I/O 中,如果事件没有发生,例如一个
accept
调用没有新的客户端连接请求、一个recv
调用没有可读数据、或者一个send
调用无法立即发送所有数据,系统调用会立即返回并返回 -1。此时,可以通过检查errno
变量来区分两种情况
如果
errno
的值是EAGAIN
,表示当前操作暂时无法执行,需要等待或重试。例如对于accept
,这意味着当前没有新的客户端连接请求,需要等待新的请求到来;对于recv
和send
,这意味着当前没有可读或可写数据,需要等待数据到达或通道空闲如果
errno
的值不是EAGAIN
,则表示发生了其他错误,例如连接被中断、参数无效、内存不足等等。此时应用程序通常需要采取相应的错误处理策略,例如输出错误信息、记录日志、重试操作等等
3)信号驱动 I/O:?
信号驱动 I/O 是一种在 Linux 中使用套接字进行的 I/O 操作方式
通过安装一个信号处理函数来实现异步 I/O,使得进程在进行 I/O 操作时不会被阻塞
在使用信号驱动 I/O 时,将套接字设置为非阻塞模式,并为该套接字关联一个信号处理函数
当 I/O 事件就绪时(例如有数据可读或可写),内核会发送一个
SIGIO
信号给进程进程收到这个信号后,可以立即处理相应的 I/O 事件,而不需要等待或阻塞
这种方式允许进程继续运行,并且只在 I/O 事件就绪时才会中断执行并处理事件
相比于阻塞 I/O,信号驱动 I/O 允许进程在进行其他任务时同时等待 I/O 事件的发生,提高了系统的效率和响应性
4)I/O 复用:
I/O 复用,同时监视多个IO操作的机制,使用 select 或 poll 函数实现
这俩函数与 阻塞IO 地区别是,可以同时监视多个 IO操作,并允许进程等待 IO 事件发生时被阻塞
使用 IO 复用时,将多个套接字添加到一个监视集合中,然后调用 select 或 poll 函数,等待其中任意一个 IO 操作就绪(有数据可读或可写)
当某个 IO操作 就绪时,函数会返回,并告诉我们哪些 IO 操作已就绪
接着,遍历监视集合来确定哪些 IO操作 已就绪
再调用相应 IO操作函数进行实际独写操作 --> 以避免阻塞同时处理多个IO操作
概括地说
IO复用:同时监视多个 IO 操作,并且只有其中任意一个操作就绪,才会调用IO操作函数
5)异步IO:
Linux中,异步IO,通过调用 aio_read 等函数,告诉内核 IO操作 的信息(文件描述符,缓冲区指针和大小等),并立即返回
接着,内核在?后台完成 IO操作,完成后通知应用
使得应用可以继续执行其他任务,不需要等待 IO操作 的完成,提高并发性和响应性
----------? 补充? -----------
阻塞IO,非阻塞IO,信号驱动IO,IO复用👇
都是同步IO
同步IO指的是,内核向应用程序统治的是,就绪事件(比如只通知,有客户端连接,要求用户自行执行I/O操作)
异步IO指的是,内核向应用通知的是,完成事件(比如读取客户端数据后,才通知应用,由内核完成I/O操作)
概念
reactor模式中,主线程(I/O处理单元)只负责监听文件描述符上是否有事件发生,有的话立即通知工作线程(逻辑单元?),读写数据、接受新连接及处理客户请求?均在工作线程中完成。通常由同步I/O实现。
proactor模式中,主线程和内核负责处理读写数据、接受新连接等I/O操作,工作?线程仅负责业务逻辑,如处理客户请求。通常由异步I/O实现。
解释?
Reactor 是非阻塞?同步?网络模型,如果把I/O操作改为?异步?就能够进一步提升性能,这就是异步网络模型 Proactor?
(这里 “同步” 指用户进程在执行 read 和 send 这类 I/O 操作 的时候是同步的)
先回顾下 服务器 基本框架👇
线程池👇
线程池是一种管理和复用线程资源的机制。它在应用程序启动时预先创建一组线程,这些线程处于等待任务的状态。当有任务到达时,线程池中的空闲线程会被唤醒并分配任务进行处理
线程池的好处在于避免了频繁创建和销毁线程的开销,提高了线程的复用性和执行效率。通过限制线程池中的线程数量,还可以控制并发度,防止系统资源过度占用
详细了解下 Reactor 和 Proactor 模式👇?
?I/O多路复用 + 线程池? =? Reactor
👆常用组合
Linux 中 异步 I/O 尚未成熟,基本都是采用 Reactor 模式
这里用 同步 I/O 模拟实现 Proactor 模式👇?
同步 I/O 模型工作流程(epoll_wait为例)👇
1)主线程往 epoll 内核事件表注册 socket 上的 读就绪 事件
2)主线程调用 epoll_wait 等待 socket 有数据可读
3)当 socket 有数据可读,epoll_wait 通知主线程,主线程从 socket 循环读取数据,直到没有更多数据可读,接着将读取到的数据封装成一个请求对象,并插入请求队列
4)睡眠在请求队列上的某个 工作线程 被唤醒,它获得请求对象并处理客户请求,然后往 epoll 内核事件表中,注册该 socket 的 写就绪事件
5)主线程调用 epoll_wait 等待 socket 可写
6)当 socket 有数据可写,epoll_wait 通知主线程,主线程往 socket 上写入服务器处理客户请求的结果
并发编程 分 多线程 和 多进程
但是,此处涉及的并发模式指的是:I/O 处理单元 与 逻辑单元 协同完成任务的方法
【Socket】两种高效事件处理模式&并发模式 - 掘金 (juejin.cn)
1)半同步 / 半异步模式
a. 同步读? ? ? ? b. 异步读👇
2)领导者 / 追随者模式
半同步 / 半异步 的变体,将 半异步 具体化为某种事件处理模式?
1)并发模式中的 同步 和 异步?
a. 同步:程序完全按照代码序列的顺序执行
b. 异步:程序的执行,需要由 系统事件 驱动
2)半同步 / 半异步模式 工作流程
a. 同步线程 -> 处理客户逻辑
b. 异步线程 -> 处理 I/O 事件
c. 异步线程监听到?客户请求??后,将其封装成 请求对象,并插入请求队列?
d. 请求队列通知某个工作在 同步模式的工作线程 来读取,并处理该请求对象
3)半同步 / 半反应堆 工作流程(Proactor 模式为例)
a. 主线程 充当 异步线程,监听所有 socket 的事件
b. 新请求到来,主线程接受后得到新的 连接 socket,然后往 epoll 内核事件表中,注册该 socket 的 读写事件
c. 如果 连接 socket 有 读写事件 发生,主线程从 socket 接收数据,并将数据封装成
请求对象 插入 请求队列
d. 所有 工作线程 睡眠在 请求队列 上,当有任务到来,通过 竞争(互斥锁)获得任务接管权
1)空间换时间,浪费服务器硬件资源,换取效率
2)池,一组资源的集合,这组资源在服务器启动之初,就被创建并 初始化,即 静态资源
3)当 服务器 进入正式运行阶段,开始处理 客户请求 时,如果需要资源,可以直接从 池 获取,无需 动态分配
4)服务器 处理完 一个 客户连接 后,把资源放回 池,无需?释放资源(通过系统调用)
补充理解👇?
1)静态成员变量?
static 关键字
无论建立多少个对象,都只有一个静态成员变量的? ?拷贝
静态成员变量属于? 一个类,所有对象? 共享
静态变量,编译阶段就分配了空间,对象还没创建时就分配了,放到了全局静态区?
静态成员变量
类内声明,类外初始化(以免类名访问静态成员访问不到)
无论公有,私有,静态成员都可以在类外定义,但私有成员仍有访问权限
非静态成员类外不能初始化
静态成员数据是共享的
2)静态成员函数
?static 关键字
静态成员函数
静态成员函数可以直接访问静态成员变量,不能直接访问普通成员变量,但可以通过 参数传递 的方式访问
普通成员函数可以访问普通成员变量,也可以访问静态成员变量
静态成员函数没有this指针。非静态数据成员为对象单独维护,但 静态成员函数为共享函数,无法区分是哪个对象,因此不能直接访问普通变量成员,也没有this指针
函数原型👇
#include <pthread.h> // POSIX 线程库头文件,多线程相关
// 创建一个新线程
int pthread_create (pthread_t *thread_tid, // 线程 id
const pthread_attr_t *attr, // 线程属性
void * (*start_routine) (void *), // 线程函数的地址
void *arg); // start_routine() 的参数,类型 void*
关于 start_routine👇
指向函数的指针,该函数是新线程的 入口点
它接受一个 void* 类型的参数
并返回一个 void* 类型的指针
书上解释👇?
是 pthread_create() 第 3 个参数,为函数指针
指向处理线程函数的地址
该函数,要求为静态函数
如果处理的线程函数是? 类成员函数,需要将其设置为? 静态成员函数
pthread_create() 函数原型的第 3 个参数,类型是函数指针
指向的线程处理函数的参数类型为 void*
若线程函数为 类成员函数,则 this 指针会作为默认的参数被传入函数
从而和线程函数参数 (void*) 不匹配,不能通过编译,👇因为
this 指针是一个指向类的非静态成员函数所在对象的指针,即它指向调用该函数的对象
而 void* 是 通用的指针类型,自然不匹配
静态成员函数就没有这个问题,因为没有 this 指针
线程池的 设计模式 --> 半同步/半反应堆
其中,反应堆 --> Proactor 事件处理模式
a. 具体来说,主线程 -- 异步线程,负责监听 文件描述符,接受 socket新连接
b. 若当前监听的 socket 发生了 读写事件,就将任务插入 请求队列
c. 工作线程从请求队列取出任务,完成 读写数据 的处理
线程处理函数? &&? 运行函数? ----? 私有
template<typename T>
class threadpool {
public:
// thread_num 线程数量
// max_requests 请求数量(请求队列中 最多允许 && 等待处理)
// connPool 数据库连接池 指针
threadpool(connection_pool *connPool,
int thread_number = 8,
int max_request = 10000);
~threadpool();
// 请求队列 插入任务请求
bool append(T* request);
private:
// 工作线程运行的函数
// 不断从工作队列取出任务 并执行
static void *worker(void *arg);
void run();
private:
// 线程数
int m_thread_number;
// 请求队列最大请求数
int m_max_requests;
// 描述线程池的数组,大小 m_thread_number
pthread_t *m_threads;
// 请求队列
std::list<T *> m_workququq;
// 保护请求队列的 互斥锁
locker m_queuelocker;
// 有任务需要处理
sem m_queuestat;
// 结束线程
bool m_stop;
// 数据库连接池
connection_pool *m_connPool;
};
构造函数 -- 创建线程池
pthread_create() 将类的对象作为参数,传递给 静态函数(worker)
在静态函数引用这个对象,并调用其动态方法(run)
具体来说,类对象传递时用 this 指针,传递给静态函数后,转换为 线程池类,并调用私有函数 run()
解释
::
运算符(作用域解析运算符):
- 在命名空间中,
::
?用于访问全局命名空间中的变量、函数或类型。例如,std::cout
?中的?std
?就是命名空间,cout
?是其中的一个成员。- 在类中,
::
?用于访问类的静态成员函数、静态成员变量或枚举常量。例如,ClassName::staticMember
?中的?ClassName
?是类名,staticMember
?是其中的一个静态成员。- 在派生类中,
::
?还可用于指定基类的作用域。例如,BaseClass::member
?中的?BaseClass
?是派生类所继承的基类名,member
?是基类的成员。
:
运算符(成员初始化列表):
- 在类的构造函数定义中,
:
?用于初始化类的成员变量,即在构造函数主体之前指定成员变量的初始值。例如,m_thread_number(thread_number)
?中的?m_thread_number
?是成员变量名,thread_number
?是传入的参数值,在构造函数执行之前将参数值赋给成员变量。总结:
::
?用于访问命名空间、类的静态成员和基类作用域。:
?用于构造函数中的成员初始化列表
代码?
template<typename T>
threadpool<T>::threadpool( connection_pool *connPool,
int thread_number,
int max_requests)
:
m_thread_number(thread_number),
m_max_requests(max_requests),
m_stop(false), m_threads(NULL),
m_connPool(connPool) {
if (thread_number <= 0 || max_requests <= 0)
throw std::exception();
// 线程 id 初始化
m_threads = new pthread_t[m_thread_number];
if (!m_threads)
throw std::exception();
for (int i = 0; i < thread_number; ++i) {
// 循环创建线程,并将工作线程按要求运行
if (thread_create(m_threads + i, NULL, worker, this) != 0) {
delete [] m_threads;
throw std::excveption();
}
// 线程分离后,不用单独回收工作线程
if (pthread_detach(m_threads[i])) {
delete [] m_threads;
throw std::exception();
}
}
}
list 容器创建 请求队列
向队列添加任务时,通过? 互斥锁? 保证线程安全
添加完后,通过? 信号量? 提醒 “有任务要处理”
最后注意线程同步
template<typename T>
bool threadpool<T>::append(T* request)
{
m_queuelocker.lock();
// 根据硬件,预先设置请求队列最大值
if (m_workqueue.size() > m_max_reqquests) {
m_queuelocker.unlock();
return false;
}
// 添加任务
m_workqueue.push_back(request);
m_queuelocker.unlock();
// 信号量 提醒有任务处理
m_queuestat.post();
return true;
}
代码中的线程同步👇
使用了互斥锁
m_queuelocker.lock()
和m_queuelocker.unlock()
来保护对任务队列m_workqueue
的访问,防止多个线程同时访问引起数据竞争。使用信号量
m_queuestat.post()
来通知空闲线程有任务需要处理,避免了一个线程获取多个任务的情况,也确保每个任务都能得到及时处理
内部访问私有函数 run(),完成线程处理要求
template<typename T>
void* threadpool<T>::worker(void* arg) {
// 参数强转线程池类,调用成员方法
threadpool* pool = (threadpool*)arg;
pool->run();
return pool;
}
工作线程? 从? 请求队列? 取出某个任务进行处理,注意线程同步
template<typename T>
void threadpool<T>::run()
{
while(!m_stop) {
// 信号量等待
m_queuestat.wait();
// 被唤醒后先加互斥锁
m_queuelocker.lock();
if (m_workqueue.empty()) {
m_queuelocker.unlock();
continue;
}
// 请求队列取 第一个任务
// 任务从请求队列 删除
T* request = m_workqueue.front();
m_workqueue.pop_front();
m_queuelocker.unlock();
if (!request) continue;
// 连接池中取出一个数据库连接
request->mysql = m_connPool->GetConnection();
// process(模板类中的方法,这里是 http 类) 进行处理
request->process();
// 数据库连接 放回连接池
m_connPool->ReleaseConnection(request->mysql);
}
}