C++中消息自动派发之四 使用IDL构建Chat Server

  前一篇blog 讲了如何实现IDL 解析器,本篇通过IDL解析器构建一个聊天服务器程序。本程序用来测试IDL解析器的功能,网络层使用前边blog中介绍的ffown库。我们只需定义chat.idl文件,idl解析器自动生成消息排放代码,省了每次再去繁琐的编写消息解析、判断代码。

  IDL解析器介绍:http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2012/02/23/json_to_cpp_struct_idl_parser_second.html

  ffown socket库:http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2011/12/24/cpp_epoll_socket.html

1. 场景设定

  1>. user 登入系统,检查是否重登陆,若登陆过则返回出错(由于无passwor认证,只好采用”抢注“方式,uid抢先登入者可登入)。user登入后须获取在线的用户ID列表。同时该user上线消息也应该推送给在线的其他用户。

  2>. user 登出,从服务器中删除用户信息,关闭socket。广播给所有在线用户该用户下线。

  3>. chat 聊天。用户可以给在线的某个用户发送聊天信息,也可以多人聊天,甚至可以给所有人广播。

2. 服务器模块设计

  1>. 网络层

    开发网络程序必须有一个稳定、高效的网络库框架。目前流行的基于C++的网络程序库有:

    a. Boost ASIO

    b. Libevent

    c. unix socket API

    这里极力推荐ASIO,两年来开发的多个服务器程序都是基于ASIO实现的,自己也非常的熟悉。自己也阅读过ASIO的源码,收获了一些非常宝贵的异步IO的设计技巧。网上有些人评论ASIO太大,太臃肿,我觉得其实不然。虽然ASIO为实现跨平台而增加了很多封装、宏,但是ASIO对应SOCKET的封装还是比较简单的。ASIO中最巧妙的就是所有IO模型都是建立在io_service上,这样网络层非常容易使用多线程。针对ASIO的分析详见前边的blog:http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2011/09/04/boost_asio_io_service_CPP.html。使用ASIO还有一个好处是,你可以充分享受Boost库(如Lamda、shared_ptr、thread)带来的便捷,生产力立刻提升一个台阶。个人觉得使用ASIO需要有一定的模式基础。我也是用ASIO封装过一个网络层参见:

http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2011/12/18/ffasio.html

    当然喜欢搞底层的工程师都爱自己构建一个socket通讯库,这也无可厚非(即使有点重复造轮子),毕竟这样个人或者团队可以完全控制代码库的质量,出了问题也容易排查,而且也不需要太大的工作量。使用ASIO时我们就出现过问题,1.39版本的asio异步连接有bug,有非常小的概率回调函数不能被调用(大并发测试),更新到1-44就ok了。个人认为,对于一个团队,一个成熟的网络框架是成功的基石。

    本示例中网络层传输协议非常简单,消息体body的长度(字符串形式)+\r\n + 消息体body,这样可以直接使用telnet测试本程序。

  2>. 消息派发层

    我曾使用过google protocol和facebook thrift,protocol只是封装了消息封装,不具有消息派发功能,thrift实际上是一个rpc框架,自动能够生成client代码或non blocking server框架代码。但是我们开发实时在线游戏后台程序都是基于消息的,所以开发一个类似protoco这样的东东还是很有意义的。用法是编写消息的idl文件,定义请求消息格式和响应消息格式。idl文件实际上也扮演了和client的接口描述文档角色。接下来使用idl 解析器分析idl 自动生成消息派发代码。

    如在chat server示例中,我定义了chat.idl, 生成消息派发框架代码的方式是:

    idl_generator.py idl/chat.idl include/msg_def.h

    生成的代码文件为msg_def.h

    其中idl文件定义为:

struct login_req_t
{
    uint32 uid;
};

struct chat_to_some_req_t
{
    array<uint32> dest_uids;
    string               content;
};

struct user_login_ret_t
{
    uint32 uid;
};

struct user_logout_ret_t
{
    uint32 uid;
};

struct online_list_ret_t
{
    array<uint32> uids;
};

struct chat_content_ret_t
{
    uint32 from_uid;
    string   content;
};

  3> 领域逻辑层

    领域逻辑尽量保证跟需求分析中建立的模型一致,DDD驱动。所以尽量不要集成太多网络层或消息解析层的代码。我的思路是将消息解析用idl解析器实现,网络层使用成熟的框架,这样我们只需集中精力测试逻辑层的正确即可。

    本chat server只是要测试一下idl 解析器的功能,所以没有集成太多功能。

     主要代码片段为:

int chat_service_t::handle_broken(socket_ptr_t sock_)
{
    uid_t* user = sock_->get_data<uid_t>();
    if (NULL == user)
    {
        delete sock_;
        return 0;
    }

    lock_guard_t lock(m_mutex);
    m_clients.erase(*user);

    user_logout_ret_t ret_msg;
    ret_msg.uid = *user;
    string json_msg = ret_msg.encode_json();
    delete sock_;

    map<uid_t, socket_ptr_t>::iterator it = m_clients.begin();
    for (; it != m_clients.end(); ++it)
    {
        it->second->async_send(json_msg);
    }
    return 0;
}


int chat_service_t::handle_msg(const message_t& msg_, socket_ptr_t sock_)
{
    try
    {
        m_msg_dispather.dispath(msg_.get_body() , sock_);
    }
    catch(exception& e)
    {
        sock_->async_send("msg not supported!");
        logtrace((CHAT_SERVICE, "chat_service_t::handle_msg exception<%s>", e.what()));
        sock_->close();
    }
    return 0;
}

int chat_service_t::handle(shared_ptr_t<login_req_t> req_, socket_ptr_t sock_)
{
    logtrace((CHAT_SERVICE, "chat_service_t::handle login_req_t uid<%u>", req_->uid));
    lock_guard_t lock(m_mutex);

    pair<map<uid_t, socket_ptr_t>::iterator, bool> ret =  m_clients.insert(make_pair(req_->uid, sock_));
    if (false == ret.second)
    {
        sock_->close();
        return -1;
    }

    uid_t* user = new uid_t(req_->uid);
    sock_->set_data(user);

    user_login_ret_t login_ret;
    login_ret.uid = req_->uid;
    string login_json = login_ret.encode_json();

    online_list_ret_t online_list;

    map<uid_t, socket_ptr_t>::iterator it = m_clients.begin();
    for (; it != m_clients.end(); ++it)
    {
        online_list.uids.push_back(it->first);
        it->second->async_send(login_json);
    }

    sock_->async_send(online_list.encode_json());
    return 0;
}

int chat_service_t::handle(shared_ptr_t<chat_to_some_req_t> req_, socket_ptr_t sock_)
{
    lock_guard_t lock(m_mutex);

    chat_content_ret_t content_ret;
    content_ret.from_uid = *sock_->get_data<uid_t>();
    content_ret.content  = req_->content;

    string json_msg =  content_ret.encode_json();
    for (size_t i = 0; i < req_->dest_uids.size(); ++i)
    {
        m_clients[req_->dest_uids[i]]->async_send(json_msg);
    }
    return 0;
}

 完整代码参见:

https://ffown.googlecode.com/svn/trunk/example/chat_server

 3. 总结

   1. 网络层使用ffown,目前还没有socket管理模块主要是心跳功能,后续加入。

   2. 日志直接使用printf完成,应该使用一个日志模块完成日志的格式化、输出等。

   3. idl 消息派发框架支持者json字符串协议,二进制协议可以后续加入,而网络层应该具有压缩传输功能

   4. 由于只是示例程序,client端我简单用python实现了一个。

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏程序员宝库

Python库大全(涵盖了Python应用的方方面面),建议收藏留用!

学Python,想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富,开源项目也非常多。

1654
来自专栏MessageQueue

译《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distrib...》

《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》大概是在分布式领域被引用的最...

1012
来自专栏Flutter入门到实战

深入理解什么是RESTful API ?

越来越多的人开始意识到,网站即软件,而且是一种新型的软件。   这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式,建立在分布式体系上,通过互联网通信,具有高延时(hi...

1.8K2
来自专栏Java社区

前后端数据对接的思考及总结

7063
来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏

腾讯技术课|基于Elastic Stack 搭建日志分析平台

? 为了让读者们可以更好的理解「如何基于Elastic Stack 搭建日志分析平台」,腾讯技术工程公众号特别邀请腾讯基础架构部的陈曦工程师通过语音录播分享的...

4042
来自专栏函数式编程语言及工具

ScalaPB(0): 找寻合适的内部系统微服务集成工具

1602

内存数据网格主要特性简介

将主存储器用作存储区域而不是使用磁盘是并不是一种全新的尝试。你可以在日常生活中发现许多使用主内存DBMS(数据库管理系统)(MMDB)执行比磁盘快得多的情况。一...

4244
来自专栏IT技术精选文摘

微信支付商户系统架构背后的故事

PostgreSQL-XC在事务管理系统方案本身有一个明显的缺点,那就是事务管理机制会成为系统的瓶颈,GTM(Global Transaction Manage...

1571
来自专栏京东技术

闲话高并发的那些神话,看京东架构师如何把它拉下神坛

高并发也算是这几年的热门词汇了,尤其在互联网圈,开口不聊个高并发问题,都不好意思出门。高并发有那么邪乎吗?动不动就千万并发、亿级流量,听上去的确挺吓人。但仔细想...

3024
来自专栏阮一峰的网络日志

Unix目录结构的来历

Unix(包含Linux)的初学者,常常会很困惑,不明白目录结构的含义何在。 ? 举例来说,根目录下面有一个子目录/bin,用于存放二进制程序。但是,/usr子...

3143

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券