learn-tech/专栏/陈天·Rust编程第一课/36阶段实操(4):构建一个简单的KVserver-网络处理.md
2024-10-16 11:12:24 +08:00

33 KiB
Raw Blame History

                        因收到Google相关通知网站将会择期关闭。相关通知内容
                        
                        
                        36 阶段实操4构建一个简单的KV server-网络处理
                        你好,我是陈天。

经历了基础篇和进阶篇中两讲的构建和优化到现在我们的KV server 核心功能已经比较完善了。不知道你有没有注意,之前一直在使用一个神秘的 async-prost 库我们神奇地完成了TCP frame 的封包和解包。是怎么完成的呢?

async-prost 是我仿照 Jonhoo 的 async-bincode 做的一个处理 protobuf frame 的库,它可以和各种网络协议适配,包括 TCP/WebSocket/HTTP2 等。由于考虑通用性,它的抽象级别比较高,用了大量的泛型参数,主流程如下图所示:-

主要的思路就是在序列化数据的时候,添加一个头部来提供 frame 的长度,反序列化的时候,先读出头部,获得长度,再读取相应的数据。感兴趣的同学可以去看代码,这里就不展开了。

今天我们的挑战就是,在上一次完成的 KV server 的基础上,来试着不依赖 async-prost自己处理封包和解包的逻辑。如果你掌握了这个能力配合 protobuf就可以设计出任何可以承载实际业务的协议了。

如何定义协议的 Frame

protobuf 帮我们解决了协议消息如何定义的问题,然而一个消息和另一个消息之间如何区分,是个伤脑筋的事情。我们需要定义合适的分隔符。

分隔符 + 消息数据,就是一个 Frame。之前在28网络开发[那一讲]简单说过如何界定一个frame。

很多基于 TCP 的协议会使用 \r\n 做分隔符,比如 FTP也有使用消息长度做分隔符的比如 gRPC还有混用两者的比如 Redis 的 RESP更复杂的如 HTTPheader 之间使用 \r\n 分隔header/body 之间使用 \r\n\r\nheader 中会提供 body 的长度等等。

“\r\n” 这样的分隔符,适合协议报文是 ASCII 数据;而通过长度进行分隔,适合协议报文是二进制数据。我们的 KV Server 承载的 protobuf 是二进制,所以就在 payload 之前放一个长度,来作为 frame 的分隔。

这个长度取什么大小呢?如果使用 2 个字节,那么 payload 最大是 64k如果使用 4 个字节payload 可以到 4G。一般的应用取 4 个字节就足够了。如果你想要更灵活些,也可以使用 varint。

tokio 有个 tokio-util 库,已经帮我们处理了和 frame 相关的封包解包的主要需求,包括 LinesDelimited处理 \r\n 分隔符)和 LengthDelimited处理长度分隔符。我们可以使用它的 LengthDelimitedCodec 尝试一下。

首先在 Cargo.toml 里添加依赖:

[dev-dependencies] ... tokio-util = { version = "0.6", features = ["codec"]} ...

然后创建 examples/server_with_codec.rs 文件,添入如下代码:

use anyhow::Result; use futures::prelude::*; use kv2::{CommandRequest, MemTable, Service, ServiceInner}; use prost::Message; use tokio::net::TcpListener; use tokio_util::codec::{Framed, LengthDelimitedCodec}; use tracing::info;

#[tokio::main] async fn main() -> Result<()> { tracing_subscriber::fmt::init(); let service: Service = ServiceInner::new(MemTable::new()).into(); let addr = "127.0.0.1:9527"; let listener = TcpListener::bind(addr).await?; info!("Start listening on {}", addr); loop { let (stream, addr) = listener.accept().await?; info!("Client {:?} connected", addr); let svc = service.clone(); tokio::spawn(async move { let mut stream = Framed::new(stream, LengthDelimitedCodec::new()); while let Some(Ok(mut buf)) = stream.next().await { let cmd = CommandRequest::decode(&buf[..]).unwrap(); info!("Got a new command: {:?}", cmd); let res = svc.execute(cmd); buf.clear(); res.encode(&mut buf).unwrap(); stream.send(buf.freeze()).await.unwrap(); } info!("Client {:?} disconnected", addr); }); } }

你可以对比一下它和之前的 examples/server.rs 的差别,主要改动了这一行:

// let mut stream = AsyncProstStream::<_, CommandRequest, CommandResponse, _>::from(stream).for_async(); let mut stream = Framed::new(stream, LengthDelimitedCodec::new());

完成之后我们打开一个命令行窗口运行RUST_LOG=info cargo run --example server_with_codec --quiet。然后在另一个命令行窗口运行RUST_LOG=info cargo run --example client --quiet。此时服务器和客户端都收到了彼此的请求和响应并且处理正常。

你这会是不是有点疑惑,为什么客户端没做任何修改也能和服务器通信?那是因为在目前的使用场景下,使用 AsyncProst 的客户端兼容 LengthDelimitedCodec。

如何撰写处理 Frame 的代码?

LengthDelimitedCodec 非常好用,它的代码也并不复杂,非常建议你有空研究一下。既然这一讲主要围绕网络开发展开,那么我们也来尝试一下撰写自己的对 Frame 处理的代码吧。

按照前面分析,我们在 protobuf payload 前加一个 4 字节的长度,这样,对端读取数据时,可以先读 4 字节,然后根据读到的长度,进一步读取满足这个长度的数据,之后就可以用相应的数据结构解包了。

为了更贴近实际我们把4字节长度的最高位拿出来作为是否压缩的信号如果设置了代表后续的 payload 是 gzip 压缩过的 protobuf否则直接是 protobuf-

按照惯例,还是先来定义处理这个逻辑的 trait

pub trait FrameCoder where Self: Message + Sized + Default, { /// 把一个 Message encode 成一个 frame fn encode_frame(&self, buf: &mut BytesMut) -> Result<(), KvError>; /// 把一个完整的 frame decode 成一个 Message fn decode_frame(buf: &mut BytesMut) -> Result<Self, KvError>; }

定义了两个方法:

encode_frame() 可以把诸如 CommandRequest 这样的消息封装成一个 frame写入传进来的 BytesMut decode_frame() 可以把收到的一个完整的、放在 BytesMut 中的数据,解封装成诸如 CommandRequest 这样的消息。

如果要实现这个 traitSelf 需要实现了 prost::Message大小是固定的并且实现了 Defaultprost 的需求)。

好,我们再写实现代码。首先创建 src/network 目录并在其下添加两个文件mod.rs 和 frame.rs。然后在 src/network/mod.rs 里引入 src/network/frame.rs

mod frame; pub use frame::FrameCoder;

同时在 lib.rs 里引入 network

mod network; pub use network::*;

因为要处理 gzip 压缩,还需要在 Cargo.toml 中引入 flate2同时因为今天这一讲引入了网络相关的操作和数据结构我们需要把 tokio 从 dev-dependencies 移到 dependencies 里,为简单起见,就用 full features

[dependencies] ... flate2 = "1" # gzip 压缩 ... tokio = { version = "1", features = ["full"] } # 异步网络库 ...

然后,在 src/network/frame.rs 里添加 trait 和实现 trait 的代码:

use std::io::{Read, Write};

use crate::{CommandRequest, CommandResponse, KvError}; use bytes::{Buf, BufMut, BytesMut}; use flate2::{read::GzDecoder, write::GzEncoder, Compression}; use prost::Message; use tokio::io::{AsyncRead, AsyncReadExt}; use tracing::debug;

/// 长度整个占用 4 个字节 pub const LEN_LEN: usize = 4; /// 长度占 31 bit所以最大的 frame 是 2G const MAX_FRAME: usize = 2 * 1024 * 1024 * 1024; /// 如果 payload 超过了 1436 字节,就做压缩 const COMPRESSION_LIMIT: usize = 1436; /// 代表压缩的 bit整个长度 4 字节的最高位) const COMPRESSION_BIT: usize = 1 << 31;

/// 处理 Frame 的 encode/decode pub trait FrameCoder where Self: Message + Sized + Default, { /// 把一个 Message encode 成一个 frame fn encode_frame(&self, buf: &mut BytesMut) -> Result<(), KvError> { let size = self.encoded_len();

    if size >= MAX_FRAME {
        return Err(KvError::FrameError);
    }

    // 我们先写入长度,如果需要压缩,再重写压缩后的长度
    buf.put_u32(size as _);

    if size > COMPRESSION_LIMIT {
        let mut buf1 = Vec::with_capacity(size);
        self.encode(&mut buf1)?;

        // BytesMut 支持逻辑上的 split之后还能 unsplit
        // 所以我们先把长度这 4 字节拿走,清除
        let payload = buf.split_off(LEN_LEN);
        buf.clear();

        // 处理 gzip 压缩,具体可以参考 flate2 文档
        let mut encoder = GzEncoder::new(payload.writer(), Compression::default());
        encoder.write_all(&buf1[..])?;

        // 压缩完成后,从 gzip encoder 中把 BytesMut 再拿回来
        let payload = encoder.finish()?.into_inner();
        debug!("Encode a frame: size {}({})", size, payload.len());

        // 写入压缩后的长度
        buf.put_u32((payload.len() | COMPRESSION_BIT) as _);

        // 把 BytesMut 再合并回来
        buf.unsplit(payload);

        Ok(())
    } else {
        self.encode(buf)?;
        Ok(())
    }
}

/// 把一个完整的 frame decode 成一个 Message
fn decode_frame(buf: &mut BytesMut) -> Result<Self, KvError> {
    // 先取 4 字节,从中拿出长度和 compression bit
    let header = buf.get_u32() as usize;
    let (len, compressed) = decode_header(header);
    debug!("Got a frame: msg len {}, compressed {}", len, compressed);

    if compressed {
        // 解压缩
        let mut decoder = GzDecoder::new(&buf[..len]);
        let mut buf1 = Vec::with_capacity(len * 2);
        decoder.read_to_end(&mut buf1)?;
        buf.advance(len);

        // decode 成相应的消息
        Ok(Self::decode(&buf1[..buf1.len()])?)
    } else {
        let msg = Self::decode(&buf[..len])?;
        buf.advance(len);
        Ok(msg)
    }
}

}

impl FrameCoder for CommandRequest {} impl FrameCoder for CommandResponse {}

fn decode_header(header: usize) -> (usize, bool) { let len = header & !COMPRESSION_BIT; let compressed = header & COMPRESSION_BIT == COMPRESSION_BIT; (len, compressed) }

这段代码本身并不难理解。我们直接为 FrameCoder 提供了缺省实现,然后 CommandRequest/CommandResponse 做了空实现。其中使用了之前介绍过的 bytes 库里的 BytesMut以及新引入的 GzEncoder/GzDecoder。你可以按照 [20 讲]介绍的阅读源码的方式,了解这几个数据类型的用法。最后还写了个辅助函数 decode_header(),让 decode_frame() 的代码更直观一些。

如果你有些疑惑为什么 COMPRESSION_LIMIT 设成 1436

这是因为以太网的 MTU 是 1500除去 IP 头 20 字节、TCP 头 20 字节,还剩 1460一般 TCP 包会包含一些 Option比如 timestampIP 包也可能包含,所以我们预留 20 字节;再减去 4 字节的长度就是1436不用分片的最大消息长度。如果大于这个很可能会导致分片我们就干脆压缩一下。

现在CommandRequest/CommandResponse 就可以做 frame 级别的处理了,我们写一些测试验证是否工作。还是在 src/network/frame.rs 里,添加测试代码:

#[cfg(test)] mod tests { use super::*; use crate::Value; use bytes::Bytes;

#[test]
fn command_request_encode_decode_should_work() {
    let mut buf = BytesMut::new();

    let cmd = CommandRequest::new_hdel("t1", "k1");
    cmd.encode_frame(&mut buf).unwrap();

    // 最高位没设置
    assert_eq!(is_compressed(&buf), false);

    let cmd1 = CommandRequest::decode_frame(&mut buf).unwrap();
    assert_eq!(cmd, cmd1);
}

#[test]
fn command_response_encode_decode_should_work() {
    let mut buf = BytesMut::new();

    let values: Vec<Value> = vec![1.into(), "hello".into(), b"data".into()];
    let res: CommandResponse = values.into();
    res.encode_frame(&mut buf).unwrap();

    // 最高位没设置
    assert_eq!(is_compressed(&buf), false);

    let res1 = CommandResponse::decode_frame(&mut buf).unwrap();
    assert_eq!(res, res1);
}

#[test]
fn command_response_compressed_encode_decode_should_work() {
    let mut buf = BytesMut::new();

    let value: Value = Bytes::from(vec![0u8; COMPRESSION_LIMIT + 1]).into();
    let res: CommandResponse = value.into();
    res.encode_frame(&mut buf).unwrap();

    // 最高位设置了
    assert_eq!(is_compressed(&buf), true);

    let res1 = CommandResponse::decode_frame(&mut buf).unwrap();
    assert_eq!(res, res1);
}

fn is_compressed(data: &[u8]) -> bool {
    if let &[v] = &data[..1] {
        v >> 7 == 1
    } else {
        false
    }
}

}

这个测试代码里面有从 [u8; N] 到 Valueb"data".into() 以及从 Bytes 到 Value 的转换,所以我们需要在 src/pb/mod.rs 里添加 From trait 的相应实现:

impl From<&[u8; N]> for Value { fn from(buf: &[u8; N]) -> Self { Bytes::copy_from_slice(&buf[..]).into() } }

impl From for Value { fn from(buf: Bytes) -> Self { Self { value: Some(value::Value::Binary(buf)), } } }

运行 cargo test ,所有测试都可以通过。

到这里,我们就完成了 Frame 的序列化encode_frame和反序列化decode_frame并且用测试确保它的正确性。做网络开发的时候要尽可能把实现逻辑和 IO 分离,这样有助于可测性以及应对未来 IO 层的变更。目前,这个代码没有触及任何和 socket IO 相关的内容,只是纯逻辑,接下来我们要将它和我们用于处理服务器客户端的 TcpStream 联系起来。

在进一步写网络相关的代码前还有一个问题需要解决decode_frame() 函数使用的 BytesMut是如何从 socket 里拿出来的?显然,先读 4 个字节,取出长度 N然后再读 N 个字节。这个细节和 frame 关系很大,所以还需要在 src/network/frame.rs 里写个辅助函数 read_frame()

/// 从 stream 中读取一个完整的 frame pub async fn read_frame(stream: &mut S, buf: &mut BytesMut) -> Result<(), KvError> where S: AsyncRead + Unpin + Send, { let header = stream.read_u32().await? as usize; let (len, _compressed) = decode_header(header); // 如果没有这么大的内存,就分配至少一个 frame 的内存,保证它可用 buf.reserve(LEN_LEN + len); buf.put_u32(header as _); // advance_mut 是 unsafe 的原因是,从当前位置 pos 到 pos + len // 这段内存目前没有初始化。我们就是为了 reserve 这段内存,然后从 stream // 里读取,读取完,它就是初始化的。所以,我们这么用是安全的 unsafe { buf.advance_mut(len) }; stream.read_exact(&mut buf[LEN_LEN..]).await?; Ok(()) }

在写 read_frame() 时,我们不希望它只能被用于 TcpStream这样太不灵活所以用了泛型参数 S要求传入的 S 必须满足 AsyncRead + Unpin + Send。我们来看看这3个约束。

AsyncRead 是 tokio 下的一个 trait用于做异步读取它有一个方法 poll_read()

pub trait AsyncRead { fn poll_read( self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'>, buf: &mut ReadBuf<'> ) -> Poll<Result<()>>; }

一旦某个数据结构实现了 AsyncRead它就可以使用 AsyncReadExt 提供的多达 29 个辅助方法。这是因为任何实现了 AsyncRead 的数据结构,都自动实现了 AsyncReadExt

impl<R: AsyncRead + ?Sized> AsyncReadExt for R {}

我们虽然还没有正式学怎么做异步处理,但是之前已经看到了很多 async/await 的代码。

异步处理,目前你可以把它想象成一个内部有个状态机的数据结构,异步运行时根据需要不断地对其做 poll 操作,直到它返回 Poll::Ready说明得到了处理结果如果它返回 Poll::Pending说明目前还无法继续异步运行时会将其挂起等下次某个事件将这个任务唤醒。

对于 Socket 来说,读取 socket 就是一个不断 poll_read() 的过程,直到读到了满足 ReadBuf 需要的内容。

至于 Send 约束很好理解S 需要能在不同线程间移动所有权。对于 Unpin 约束,未来讲 Future 的时候再具体说。现在你就权且记住,如果编译器抱怨一个泛型参数 “cannot be unpinned” ,一般来说,这个泛型参数需要加 Unpin 的约束。你可以试着把 Unpin 去掉,看看编译器的报错。

好,既然又写了一些代码,自然需为其撰写相应的测试。但是,要测 read_frame() 函数,需要一个支持 AsyncRead 的数据结构,虽然 TcpStream 支持它,但是我们不应该在单元测试中引入太过复杂的行为。为了测试 read_frame() 而建立 TCP 连接,显然没有必要。怎么办?

在[第 25 讲],我们聊过测试代码和产品代码同等的重要性,所以,在开发中,也要为测试代码创建合适的生态环境,让测试简洁、可读性强。那这里,我们就创建一个简单的数据结构,使其实现 AsyncRead这样就可以“单元”测试 read_frame() 了。

在 src/network/frame.rs 里的 mod tests 下加入:

#[cfg(test)] mod tests { struct DummyStream { buf: BytesMut, }

impl AsyncRead for DummyStream {
    fn poll_read(
        self: std::pin::Pin<&mut Self>,
        _cx: &mut std::task::Context<'_>,
        buf: &mut tokio::io::ReadBuf<'_>,
    ) -> std::task::Poll<std::io::Result<()>> {
					// 看看 ReadBuf 需要多大的数据
        let len = buf.capacity();

        // split 出这么大的数据
        let data = self.get_mut().buf.split_to(len);

        // 拷贝给 ReadBuf
        buf.put_slice(&data);

        // 直接完工
        std::task::Poll::Ready(Ok(()))
    }
}

}

因为只需要保证 AsyncRead 接口的正确性,所以不需要太复杂的逻辑,我们就放一个 bufferpoll_read() 需要读多大的数据,我们就给多大的数据。有了这个 DummyStream就可以测试 read_frame() 了:

#[tokio::test] async fn read_frame_should_work() { let mut buf = BytesMut::new(); let cmd = CommandRequest::new_hdel("t1", "k1"); cmd.encode_frame(&mut buf).unwrap(); let mut stream = DummyStream { buf };

let mut data = BytesMut::new();
read_frame(&mut stream, &mut data).await.unwrap();

let cmd1 = CommandRequest::decode_frame(&mut data).unwrap();
assert_eq!(cmd, cmd1);

}

运行 “cargo test”测试通过。如果你的代码无法编译可以看看编译错误是不是缺了一些 use 语句来把某些数据结构和 trait 引入。你也可以对照 GitHub 上的代码修改。

让网络层可以像 AsyncProst 那样方便使用

现在,我们的 frame 已经可以正常工作了。接下来要构思一下,服务端和客户端该如何封装。

对于服务器,我们期望可以对 accept 下来的 TcpStream 提供一个 process() 方法,处理协议的细节:

#[tokio::main] async fn main() -> Result<()> { tracing_subscriber::fmt::init(); let addr = "127.0.0.1:9527"; let service: Service = ServiceInner::new(MemTable::new()).into(); let listener = TcpListener::bind(addr).await?; info!("Start listening on {}", addr); loop { let (stream, addr) = listener.accept().await?; info!("Client {:?} connected", addr); let stream = ProstServerStream::new(stream, service.clone()); tokio::spawn(async move { stream.process().await }); } }

这个 process() 方法,实际上就是对 examples/server.rs 中 tokio::spawn 里的 while loop 的封装:

while let Some(Ok(cmd)) = stream.next().await { info!("Got a new command: {:?}", cmd); let res = svc.execute(cmd); stream.send(res).await.unwrap(); }

对客户端,我们也希望可以直接 execute() 一个命令,就能得到结果:

#[tokio::main] async fn main() -> Result<()> { tracing_subscriber::fmt::init();

let addr = "127.0.0.1:9527";
// 连接服务器
let stream = TcpStream::connect(addr).await?;

let mut client = ProstClientStream::new(stream);

// 生成一个 HSET 命令
let cmd = CommandRequest::new_hset("table1", "hello", "world".to_string().into());

// 发送 HSET 命令
let data = client.execute(cmd).await?;
info!("Got response {:?}", data);

Ok(())

}

这个 execute(),实际上就是对 examples/client.rs 中发送和接收代码的封装:

client.send(cmd).await?; if let Some(Ok(data)) = client.next().await { info!("Got response {:?}", data); }

这样的代码,看起来很简洁,维护起来也很方便。

好,先看服务器处理一个 TcpStream 的数据结构,它需要包含 TcpStream还有我们之前创建的用于处理客户端命令的 Service。所以让服务器处理 TcpStream 的结构包含这两部分:

pub struct ProstServerStream { inner: S, service: Service, }

而客户端处理 TcpStream 的结构就只需要包含 TcpStream

pub struct ProstClientStream { inner: S, }

这里,依旧使用了泛型参数 S。未来如果要支持 WebSocket或者在 TCP 之上支持 TLS它都可以让我们无需改变这一层的代码。

接下来就是具体的实现。有了 frame 的封装,服务器的 process() 方法和客户端的 execute() 方法都很容易实现。我们直接在 src/network/mod.rs 里添加完整代码:

mod frame; use bytes::BytesMut; pub use frame::{read_frame, FrameCoder}; use tokio::io::{AsyncRead, AsyncWrite, AsyncWriteExt}; use tracing::info;

use crate::{CommandRequest, CommandResponse, KvError, Service};

/// 处理服务器端的某个 accept 下来的 socket 的读写 pub struct ProstServerStream { inner: S, service: Service, }

/// 处理客户端 socket 的读写 pub struct ProstClientStream { inner: S, }

impl ProstServerStream where S: AsyncRead + AsyncWrite + Unpin + Send, { pub fn new(stream: S, service: Service) -> Self { Self { inner: stream, service, } }

pub async fn process(mut self) -> Result<(), KvError> {
    while let Ok(cmd) = self.recv().await {
        info!("Got a new command: {:?}", cmd);
        let res = self.service.execute(cmd);
        self.send(res).await?;
    }
    // info!("Client {:?} disconnected", self.addr);
    Ok(())
}

async fn send(&mut self, msg: CommandResponse) -> Result<(), KvError> {
    let mut buf = BytesMut::new();
    msg.encode_frame(&mut buf)?;
    let encoded = buf.freeze();
    self.inner.write_all(&encoded[..]).await?;
    Ok(())
}

async fn recv(&mut self) -> Result<CommandRequest, KvError> {
    let mut buf = BytesMut::new();
    let stream = &mut self.inner;
    read_frame(stream, &mut buf).await?;
    CommandRequest::decode_frame(&mut buf)
}

}

impl ProstClientStream where S: AsyncRead + AsyncWrite + Unpin + Send, { pub fn new(stream: S) -> Self { Self { inner: stream } }

pub async fn execute(&mut self, cmd: CommandRequest) -> Result<CommandResponse, KvError> {
    self.send(cmd).await?;
    Ok(self.recv().await?)
}

async fn send(&mut self, msg: CommandRequest) -> Result<(), KvError> {
    let mut buf = BytesMut::new();
    msg.encode_frame(&mut buf)?;
    let encoded = buf.freeze();
    self.inner.write_all(&encoded[..]).await?;
    Ok(())
}

async fn recv(&mut self) -> Result<CommandResponse, KvError> {
    let mut buf = BytesMut::new();
    let stream = &mut self.inner;
    read_frame(stream, &mut buf).await?;
    CommandResponse::decode_frame(&mut buf)
}

}

这段代码不难阅读,基本上和 frame 的测试代码大同小异。

当然了,我们还是需要写段代码来测试客户端和服务器交互的整个流程:

#[cfg(test)] mod tests { use anyhow::Result; use bytes::Bytes; use std::net::SocketAddr; use tokio::net::{TcpListener, TcpStream};

use crate::{assert_res_ok, MemTable, ServiceInner, Value};

use super::*;

#[tokio::test]
async fn client_server_basic_communication_should_work() -> anyhow::Result<()> {
    let addr = start_server().await?;

    let stream = TcpStream::connect(addr).await?;
    let mut client = ProstClientStream::new(stream);

    // 发送 HSET等待回应

    let cmd = CommandRequest::new_hset("t1", "k1", "v1".into());
    let res = client.execute(cmd).await.unwrap();

    // 第一次 HSET 服务器应该返回 None
    assert_res_ok(res, &[Value::default()], &[]);

    // 再发一个 HSET
    let cmd = CommandRequest::new_hget("t1", "k1");
    let res = client.execute(cmd).await?;

    // 服务器应该返回上一次的结果
    assert_res_ok(res, &["v1".into()], &[]);

    Ok(())
}

#[tokio::test]
async fn client_server_compression_should_work() -> anyhow::Result<()> {
    let addr = start_server().await?;

    let stream = TcpStream::connect(addr).await?;
    let mut client = ProstClientStream::new(stream);

    let v: Value = Bytes::from(vec![0u8; 16384]).into();
    let cmd = CommandRequest::new_hset("t2", "k2", v.clone().into());
    let res = client.execute(cmd).await?;

    assert_res_ok(res, &[Value::default()], &[]);

    let cmd = CommandRequest::new_hget("t2", "k2");
    let res = client.execute(cmd).await?;

    assert_res_ok(res, &[v.into()], &[]);

    Ok(())
}

async fn start_server() -> Result<SocketAddr> {
    let listener = TcpListener::bind("127.0.0.1:0").await.unwrap();
    let addr = listener.local_addr().unwrap();

    tokio::spawn(async move {
        loop {
            let (stream, _) = listener.accept().await.unwrap();
            let service: Service = ServiceInner::new(MemTable::new()).into();
            let server = ProstServerStream::new(stream, service);
            tokio::spawn(server.process());
        }
    });

    Ok(addr)
}

}

测试代码基本上是之前 examples 下的 server.rs/client.rs 中的内容。我们测试了不做压缩和做压缩的两种情况。运行 cargo test ,应该所有测试都通过了。

正式创建 kv-server 和 kv-client

我们之前写了很多代码,真正可运行的 server/client 都是 examples 下的代码。现在我们终于要正式创建 kv-server/kv-client 了。

首先在 Cargo.toml 中加入两个可执行文件kvskv-server和 kvckv-client。还需要把一些依赖移动到 dependencies 下。修改之后Cargo.toml 长这个样子:

[package] name = "kv2" version = "0.1.0" edition = "2018"

bin name = "kvs" path = "src/server.rs"

bin name = "kvc" path = "src/client.rs"

[dependencies] anyhow = "1" # 错误处理 bytes = "1" # 高效处理网络 buffer 的库 dashmap = "4" # 并发 HashMap flate2 = "1" # gzip 压缩 http = "0.2" # 我们使用 HTTP status code 所以引入这个类型库 prost = "0.8" # 处理 protobuf 的代码 sled = "0.34" # sled db thiserror = "1" # 错误定义和处理 tokio = { version = "1", features = ["full" ] } # 异步网络库 tracing = "0.1" # 日志处理 tracing-subscriber = "0.2" # 日志处理

[dev-dependencies] async-prost = "0.2.1" # 支持把 protobuf 封装成 TCP frame futures = "0.3" # 提供 Stream trait tempfile = "3" # 处理临时目录和临时文件 tokio-util = { version = "0.6", features = ["codec"]}

[build-dependencies] prost-build = "0.8" # 编译 protobuf

然后,创建 src/client.rs 和 src/server.rs分别写入下面的代码。src/client.rs

use anyhow::Result; use kv2::{CommandRequest, ProstClientStream}; use tokio::net::TcpStream; use tracing::info;

#[tokio::main] async fn main() -> Result<()> { tracing_subscriber::fmt::init();

let addr = "127.0.0.1:9527";
// 连接服务器
let stream = TcpStream::connect(addr).await?;

let mut client = ProstClientStream::new(stream);

// 生成一个 HSET 命令
let cmd = CommandRequest::new_hset("table1", "hello", "world".to_string().into());

// 发送 HSET 命令
let data = client.execute(cmd).await?;
info!("Got response {:?}", data);

Ok(())

}

src/server.rs

use anyhow::Result; use kv2::{MemTable, ProstServerStream, Service, ServiceInner}; use tokio::net::TcpListener; use tracing::info;

#[tokio::main] async fn main() -> Result<()> { tracing_subscriber::fmt::init(); let addr = "127.0.0.1:9527"; let service: Service = ServiceInner::new(MemTable::new()).into(); let listener = TcpListener::bind(addr).await?; info!("Start listening on {}", addr); loop { let (stream, addr) = listener.accept().await?; info!("Client {:?} connected", addr); let stream = ProstServerStream::new(stream, service.clone()); tokio::spawn(async move { stream.process().await }); } }

这和之前的 client/server 的代码几乎一致,不同的是,我们使用了自己撰写的 frame 处理方法。

完成之后我们可以打开一个命令行窗口运行RUST_LOG=info cargo run --bin kvs --quiet。然后在另一个命令行窗口运行RUST_LOG=info cargo run --bin kvc --quiet。此时服务器和客户端都收到了彼此的请求和响应并且处理正常。现在我们的 KV server 越来越像回事了!

小结

网络开发是 Rust 下一个很重要的应用场景。tokio 为我们提供了很棒的异步网络开发的支持。

在开发网络协议时,你要确定你的 frame 如何封装,一般来说,长度 + protobuf 足以应付绝大多数复杂的协议需求。这一讲我们虽然详细介绍了自己该如何处理用长度封装 frame 的方法,其实 tokio-util 提供了 LengthDelimitedCodec可以完成今天关于 frame 部分的处理。如果你自己撰写网络程序,可以直接使用它。

在网络开发的时候,如何做单元测试是一大痛点,我们可以根据其实现的接口,围绕着接口来构建测试数据结构,比如 TcpStream 实现了 AsycnRead/AsyncWrite。考虑简洁和可读为了测试read_frame() ,我们构建了 DummyStream 来协助测试。你也可以用类似的方式处理你所做项目的测试需求。

结构良好架构清晰的代码,一定是容易测试的代码,纵观整个项目,从 CommandService trait 和 Storage trait 的测试,一路到现在网络层的测试。如果使用 tarpaulin 来看测试覆盖率,你会发现,这个项目目前已经有 89%了,如果不算 src/server.rs 和 src/client.rs 的话,有接近 92% 的测试覆盖率。即便在生产环境的代码里,这也算是很高质量的测试覆盖率了。

INFO cargo_tarpaulin::report: Coverage Results: || Tested/Total Lines: || src/client.rs: 0/9 +0.00% || src/network/frame.rs: 80/82 +0.00% || src/network/mod.rs: 65/66 +4.66% || src/pb/mod.rs: 54/75 +0.00% || src/server.rs: 0/11 +0.00% || src/service/command_service.rs: 120/129 +0.00% || src/service/mod.rs: 79/84 +0.00% || src/storage/memory.rs: 34/37 +0.00% || src/storage/mod.rs: 58/58 +0.00% || src/storage/sleddb.rs: 40/43 +0.00% || 89.23% coverage, 530/594 lines covered

思考题

在设计 frame 的时候,如果我们的压缩方法不止 gzip 一种,而是服务器或客户端都会根据各自的情况,在需要的时候做某种算法的压缩。假设服务器和客户端都支持 gzip、lz4 和 zstd 这三种压缩算法。那么 frame 该如何设计呢?需要用几个 bit 来存放压缩算法的信息? 目前我们的 client 只适合测试,你可以将其修改成一个完整的命令行程序么?小提示,可以使用 clap 或 structopt用户可以输入不同的命令或者做一个交互式的命令行使用 shellfish 或 rustyline就像 redis-cli 那样。 试着使用 LengthDelimitedCodec 来重写 frame 这一层。

欢迎在留言区分享你的思考感谢你的收听。你已经完成Rust学习的第36次打卡啦。

延伸阅读

tarpaulin 是 Rust 下做测试覆盖率的工具。因为使用了操作系统和 CPU 的特殊指令追踪代码的执行,所以它目前只支持 x86_64/Linux。测试覆盖率一般在 CI 中使用,所以有 Linux 的支持也足够了。

一般来说,我们在生产环境中运行的代码,都要求至少有 80% 以上的测试覆盖率。为项目构建足够好的测试覆盖率并不容易,因为这首先意味着写出来的代码要容易测试。所以,对于新的项目,最好一开始就在 CI 中为测试覆盖率设置一个门槛,这样可以倒逼着大家保证单元测试的数量。同时,单元测试又会倒逼代码要有良好的结构和良好的接口,否则不容易测试。

如果觉得有收获,也欢迎你分享给身边的朋友,邀他一起讨论。我们下节课见~