C++多进程并发框架FFLIB之Tutorial
基本介绍可以看这里：
http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2012/07/30/fflib_framework.html
其中之所以特意采用了Broker模式，是吸收了MPI和Erlang的思想。
关于MPI：http://www.mcs.anl.gov/research/projects/mpi/
关于Erlang：http://www.erlang.org/
FFLIB 目前处于alpha阶段，一些有用的功能还需继续添加。但是FFLIB一开始就是为了解决实际问题而生。Broker 即可以以独立进程运行，也可以集成到某个特定的进程中启动。除了这些，FFLIB中使用epoll实现的网络层也极具参考价值。网上有一些关于epoll ET 和 LT的讨论，关于哪种方式更简单，本人的答案是ET。ET模式下epoll 就是一个完全状态机。开发者只需实现FD的read、write、error 三种状态即可。
我进一步挖掘FFLIB的功能。写一篇FFLIB的Tutorial。创建更多的FFLIB使用示例，以此来深入探讨FFLIB的意义。在游戏开发中，或者一些分布式的环境中，有许多大家熟悉的模式。，本文挑选了如下作为FFLIB示例：
Request/Reply
点对点通讯
阻塞通讯
多播通讯
Map/Reduce
Request/Reply
异步的Request/Reply
在FFLIB中所有的消息都是Request和Reply一一对应的，默认情况下工作在异步模式。假设如下场景，Flash连入GatewayServer并发送Login消息包，GatewaServer 解析用户名密码，调用LoginServer 验证。
首先定义msg:
struct user_login_t
{
struct in_t: public msg_i
{
in_t():
msg_i("user_login_t::in_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << uid << value).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> uid >> value;
}
long uid;
string value;
};
struct out_t: public msg_i
{
out_t():
msg_i("user_login_t::out_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << value).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> value;
}
bool value;
};
}; LoginServer中如此定义接口：
class login_server_t
{
public:
void verify(user_login_t::in_t& in_msg_, rpc_callcack_t<user_login_t::out_t>& cb_)
{
user_login_t::out_t out;
out.value = true;
cb_(out);
}
};
login_server_t login_server;
singleton_t<msg_bus_t>::instance().create_service("login_server", 1)
.bind_service(&login_server)
.reg(&login_server_t::verify); 在GatewayServer中调用上面接口：
struct lambda_t
{
static void callback(user_login_t::out_t& msg_, socket_ptr_t socket_)
{
if (true == msg_.value)
{
//! socket_->send_msg("login ok");
}
else
{
//! socket_->send_msg("login failed");
}
}
};
user_login_t::in_t in;
in.uid = 520;
in.value = "ILoveYou";
socket_ptr_t flash_socket = NULL;//! TODO
singleton_t<msg_bus_t>::instance()
.get_service_group("login_server_t")
->get_service(1)
->async_call(in, binder_t::callback(&lambda_t::callback, flash_socket)); 如上所示， async_call 可以通过binder_t模板函数为回调函绑定参数。
同步的Request/Reply
大部分时候我们期望Reply被异步处理，但有时Reply 必须被首先处理后才能触发后续操作，一般这种情况发生在程序初始化之时。假设如下场景，SceneServer启动时必须从SuperServer中获取配置，然后才能执行加载场景数据等后续初始化操作。
首先定义通信的msg：
struct config_t
{
struct in_t: public msg_i
{
in_t():
msg_i("config_t::in_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << server_type << server_id).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> server_type >> server_id;
}
int server_type;
int server_id;
};
struct out_t: public msg_i
{
out_t():
msg_i("config_t::out_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << value).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> value;
}
map<string, string> value;
};
}; 如上所示， msg 序列化自动支持map。
SuperServer 中定义返回配置的接口：
super_server_t super_server;
singleton_t<msg_bus_t>::instance().create_service("super_server", 1)
.bind_service(&super_server)
.reg(&super_server_t::get_config);
SceneServer 可以如此实现同步Request/Reply:
rpc_future_t<config_t::out_t> rpc_future;
config_t::in_t in;
in.server_type = 1;
in.server_id = 1;
const config_t::out_t& out = rpc_future.call( singleton_t<msg_bus_t>::instance().get_service_group("super_server")
->get_service(1), in);
cout << out.value.size() <<"\n";
//std::foreach(out.value.begin(), out.value.end(), fuctor_xx); 点对点通讯
异步Request/Reply 已经能够解决大部分问题了，但是有时处理Push模式时稍显吃了。我们知道消息推算有Push 和Poll两种方式。了解二者：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6617106b0100hrm1.html
上面提到的Request/Reply 非常适合poll模式，以上一个获取配置为例，SuperServer由于定义接口的时候只需知道callback，并不知道SceneServer的具体连接。，所以SuperServer不能向SceneServer Push消息。在FFLIB中并没有限定某个节点必须是Client或只能是Service，实际上可以兼有二者的角色。SceneServer 也可以提供接口供SuperServer调用，这就符合了Push的语义。假设如下场景，GatewayServer需要在用户登入时调用通知SessionServer，而某一时刻SessionServer也可能呢通知GatewayServer 强制某用户下线。二者互为client和service。大家必须知道，在FFLIB中实现两个节点的通信只需知道对方的服务名称即可，Broker 在此时实现解耦的作用非常明显，若要增加对其他节点的通信，只需通过服务名称async_call即可。
定义通信的msg：
struct user_online_t
{
struct in_t: public msg_i
{
in_t():
msg_i("user_online_t::in_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << uid).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> uid;
}
long uid;
};
struct out_t: public msg_i
{
out_t():
msg_i("user_online_t::out_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << value).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> value;
}
bool value;
};
};
struct force_user_offline_t
{
struct in_t: public msg_i
{
in_t():
msg_i("force_user_offline_t::in_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << uid).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> uid;
}
long uid;
};
struct out_t: public msg_i
{
out_t():
msg_i("force_user_offline_t::out_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << value).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> value;
}
bool value;
};
}; GatewayServer 通知SessionServer 用户上线，并提供强制用户下线的接口：
class gateway_server_t
{
public:
void force_user_offline(force_user_offline_t::in_t& in_msg_, rpc_callcack_t<force_user_offline_t::out_t>& cb_)
{
//! close user socket
force_user_offline_t::out_t out;
out.value = true;
cb_(out);
}
};
gateway_server_t gateway_server;
singleton_t<msg_bus_t>::instance().create_service("gateway_server", 1)
.bind_service(&gateway_server)
.reg(&gateway_server_t::force_user_offline);
user_online_t::in_t in;
in.uid = 520;
singleton_t<msg_bus_t>::instance()
.get_service_group("session_server")
->get_service(1)
->async_call(in, callback_TODO); SessionServer 提供用户上线接口，可能会调用GatewayServer 的接口强制用户下线。
class session_server_t
{
public:
void user_login(user_online_t::in_t& in_msg_, rpc_callcack_t<user_online_t::out_t>& cb_)
{
//! close user socket
user_online_t::out_t out;
out.value = true;
cb_(out);
}
};
session_server_t session_server;
singleton_t<msg_bus_t>::instance().create_service("session_server", 1)
.bind_service(&session_server)
.reg(&session_server_t::user_login);
force_user_offline_t::in_t in;
in.uid = 520;
singleton_t<msg_bus_t>::instance()
.get_service_group("gateway_server")
->get_service(1)
->async_call(in, callback_TODO); 多播通信
和点对点通信一样，要实现多播，只需要知道目标的服务名称。特别提一点的是，FFLIB中有服务组的概念。比如启动了多个场景服务器SceneServer，除了数据不同，二者接口完全相同，有可能只是相同进程的不同实例。在FFLIB框架中把这些服务归为一个服务组，然后再为每个实例分配索引id。
假设如下场景，SuperServer 中要实现一个GM接口，通知所有SceneServer 重新加载配置。
定义通信的msg：
struct reload_config_t
struct in_t: public msg_i
{
in_t():
msg_i("reload_config_t::in_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder()).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_);
}
};
struct out_t: public msg_i
{
out_t():
msg_i("reload_config_t::out_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << value).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> value;
}
bool value;
};
; SceneServer 提供重新载入配置接口：
class scene_server_t
{
public:
void reload_config(reload_config_t::in_t& in_msg_, rpc_callcack_t<reload_config_t::out_t>& cb_)
{
//! close user socket
reload_config_t::out_t out;
out.value = true;
cb_(out);
}
};
scene_server_t scene_server;
singleton_t<msg_bus_t>::instance().create_service("scene_server", 1)
.bind_service(&scene_server)
.reg(&scene_server_t::reload_config); 在SuperServer 中如此实现多播（跟准确是广播，大同小异）：
struct lambda_t
{
static void reload_config(rpc_service_t* rs_)
{
reload_config_t::in_t in;
rs_->async_call(in, callback_TODO);
}
};
singleton_t<msg_bus_t>::instance()
.get_service_group("scene_server")
->foreach(&lambda_t::reload_config); Map/Reduce
在游戏中使用Map/reduce 的情形并不多见，本人找到网上最常见的Map/reduce 实例 WordCount。情形如下：有一些文本字符串，统计每个字符出现的次数。
Map操作，将文本分为多个子文本，分发给多个Worker 进程进行统计
Reduce 操作，将多组worker 进程计算的结果汇总
Worker：为文本统计各个字符出现的次数
定义通信消息：
struct word_count_t
{
struct in_t: public msg_i
{
in_t():
msg_i("word_count_t::in_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << str).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> str;
}
string str;
};
struct out_t: public msg_i
{
out_t():
msg_i("word_count_t::out_t")
{}
string encode()
{
return (init_encoder() << value).get_buff();
}
void decode(const string& src_buff_)
{
init_decoder(src_buff_) >> value;
}
map<char, int> value;
};
}; 定义woker的接口：
class worker_t
{
public:
void word_count(word_count_t::in_t& in_msg_, rpc_callcack_t<word_count_t::out_t>& cb_)
{
//! close user socket
word_count_t::out_t out;
for (size_t i = 0; i < in_msg_.str.size(); ++i)
{
map<int, int>::iterator it = out.value.find(in_msg_.str[i]);
if (it != out.value.end())
{
it->second += 1;
}
else
{
out.value[in_msg_.str[i]] = 1;
}
}
cb_(out);
}
};
worker_t worker;
for (int i = 0; i < 5; ++i)
{
singleton_t<msg_bus_t>::instance().create_service("worker", 1)
.bind_service(&worker)
.reg(&worker_t::word_count);
} 模拟Map/reduce 操作：
struct lambda_t
{
static void reduce(word_count_t::out_t& msg_, map<int, int>* result_, size_t* size_)
{
for (map<int, int>::iterator it = msg_.value.begin(); it != msg_.value.end(); ++it)
{
map<int, int>::iterator it2 = result_->find(it->first);
if (it2 != result_->end())
{
it2->second += it->second;
}
else
{
(*result_)[it->first] = it->second;
}
}
if (-- size_ == 0)
{
//reduce end!!!!!!!!!!!!!!!!
delete result_;
delete size_;
}
}
static void do_map(const char** p, size_t size_)
{
map<int, int>* result = new map<int, int>();
size_t* dest_size = new size_t();
*dest_size = size_;
for (size_t i = 0; i < size_; ++i)
{
word_count_t::in_t in;
in.str = p[i];
singleton_t<msg_bus_t>::instance()
.get_service_group("worker")
->get_service(1 + i % singleton_t<msg_bus_t>::instance().get_service_group("worker")->size())
->async_call(in, binder_t::callback(&lambda_t::reduce, result, dest_size));
}
}
};
const char* str_vec[] = {"oh nice", "oh fuck", "oh no", "oh dear", "oh wonderful", "oh bingo"};
lambda_t::do_map(str_vec, 6); 总结：
FFLIB 使进程间通信更容易