前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >利用多线程和 C++ 实现一个简单的 HTTP 服务器

利用多线程和 C++ 实现一个简单的 HTTP 服务器

作者头像
theanarkh
发布2022-12-06 09:36:30
1.4K0
发布2022-12-06 09:36:30
举报
文章被收录于专栏:原创分享原创分享

前言:服务器是现代软件不可或缺的一部分,而服务器的技术也是非常复杂和有趣的方向。随着操作系统不断地发展,服务器的底层架构也在不断变化。本文介绍一种使用 C++ 和 多线程实现的简单 HTTP 服务器。

首先我们先来看一下如何创建一个服务器。

代码语言:javascript
复制
int main() 
{ 
    int server_fd;
    struct sockaddr_in server_addr;

    server_fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);

    int on = 1;
    setsockopt(server_fd, SOL_SOCKET, SO_REUSEADDR, &on, sizeof(on));

    if (server_fd < 0) { 
        perror("create socket error"); 
        goto EXIT;
    }

    memset(&server_addr, 0, sizeof(server_addr));
    server_addr.sin_family       = AF_INET;
    server_addr.sin_port         = htons(8888);
    server_addr.sin_addr.s_addr  = htonl(INADDR_ANY);

    if (bind(server_fd, (struct sockaddr*)&server_addr, sizeof(server_addr)) < 0) { 
        perror("bind address error"); 
        goto EXIT;
    }

    if (listen(server_fd, 511) < 0) { 
        perror("listen port error"); 
        goto EXIT;
    }

    while(1) {
        int connfd = accept(server_fd, nullptr, nullptr);
        if (connfd < 0) 
        { 
            perror("accept error"); 
            continue;
        }
        // 处理
    }

    close(server_fd);

    return 0;
EXIT:
    exit(1); 
}

我们看到根据操作系统提供的 API,创建一个 TCP 服务器非常简单 ,只需要调用几个函数就行。最后进程会阻塞在 accept 等待连接的到来,我们在一个死循环中串行地处理每个请求。显然,这样的效率肯定非常低,因为如果我们使用传统的 read / write 函数的话,它是会引起进程阻塞的,这样就会导致多个请求需要排队进行处理。我们在此基础上利用多线程提高一下效率。

代码语言:javascript
复制
std::thread threads[MAX_THREAD];
std::condition_variable condition_variable;
std::deque<int> requests;
std::mutex mutex;

for (int i = 0; i < MAX_THREAD; i++) {
    threads[i] = std::thread(worker, &mutex, &condition_variable, &requests);
}

多线程就会涉及到并发 / 同步的问题,所以需要使用互斥变量和条件变量来处理这些问题。上面的代码创建了几个线程,然后在每个线程中执行 worker 函数来处理请求,除此之外,用 requests 变量来表示请求队列,该变量会由主线程和子线程一起访问。具体是由主线程生产任务,子线程消费。在了解子线程逻辑之前先看看主线程代码的改动。

代码语言:javascript
复制
while(1) {
      int connfd = accept(server_fd, nullptr, nullptr);
      if (connfd < 0) 
      { 
          perror("accept error"); 
          continue;
      }
      {
          std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);
          requests.push_back(connfd);
          condition_variable.notify_one();
      }
  }

我们看到当主线程收到请求时,自己不处理,而是添加到请求队列让子线程处理,因为子线程没有任务处理时会自我阻塞,所以主线程需要唤醒一个线程来处理新的请求。接下来看看子线程的逻辑。

代码语言:javascript
复制
void worker(std::mutex *mutex,
            std::condition_variable *condition_variable,
            std::deque<int> *requests) {
    int connfd;
    while (true) {
        {
            std::unique_lock<std::mutex> lock(*mutex);
            // 没有任务则等待,否则取出任务处理
            while ((*requests).size() == 0)
            {
                (*condition_variable).wait(lock);
            }
            connfd = (*requests).front();
            (*requests).pop_front();
        }

        char buf[4096];
        int ret;
        while (1) {
            memset(buf, 0, sizeof(buf));
            int bytes = read(connfd, buf, sizeof(buf)); 
            if (bytes <= 0) {
                close(connfd);
            } else {
                write(connfd, buf, bytes);
            }
        } 
    }
}

子线程不断从任务队列中取出任务,具体来说就是连接对应的文件描述符,然后不断读取里面的数据,最后返回给客户端。但是这样的功能显然没有太大意义,所以我们基于这个基础上实现一个 HTTP 服务,让它可以处理 HTTP 请求。当然我们手写一个优秀的 HTTP 解析器并非易事,所以我们直接使用开源的就好,这里选择的是 llhttp,这是 Node.js 所使用的 HTTP 解析器。这里就不具体罗列细节,大概介绍一下 llhttp 的用法。

代码语言:javascript
复制
typedef void (*p_on_headers_complete)(on_headers_complete_info, parser_callback);
typedef void (*p_on_body_complete)(on_body_complete_info, parser_callback);
typedef void (*p_on_body)(on_body_info, parser_callback);

struct parser_callback {
    void * data;
    p_on_headers_complete on_headers_complete;
    p_on_body on_body;
    p_on_body_complete on_body_complete;
};

class HTTP_Parser {
    public:
        HTTP_Parser(llhttp_type type, parser_callback callbacks = {});
        int on_message_begin(llhttp_t* parser);
        int on_status(llhttp_t* parser, const char* at, size_t length);
        int on_url(llhttp_t* parser, const char* at, size_t length);
        int on_header_field(llhttp_t* parser, const char* at, size_t length);
        int on_header_value(llhttp_t* parser, const char* at, size_t length);
        int on_headers_complete(llhttp_t* parser);
        int on_body(llhttp_t* parser, const char* at, size_t length);
        int on_message_complete(llhttp_t* parser);
        int parse(const char* data, int len);
        int finish();
        void print();
};

HTTP_Parser 是我自己实现的 HTTP Parser Wrapper,主要是对 llhttp 的封装,我们看到 HTTP_Parser 里有很多回调钩子,对应的就是 llhttp 提供的,另外 HTTP_Parser 支持调用方传入钩子,也就是 parser_callback 所定义的。当 llhttp 回调 HTTP_Parser 时,HTTP_Parser 在合适的时机就会调用 parser_callback 里的回调,比如在解析完 HTTP Header 时,或者解析完整个报文时。具体的解析过程是当调用方收到数据时,执行 parse 函数,然后 llhttp 就会不断地调用我们传入的钩子。了解了 HTTP 解析器的大致使用,我们来看看怎么在项目里使用。

代码语言:javascript
复制
        parser_callback callback = {
            &connfd,
            [](on_body_complete_info info, parser_callback callback) {
                int* connfd = (int *)callback.data;
                const char * data = "HTTP/1.1 200 OK\r\nServer: multi-thread-server\r\ncontent-length: 11\r\n\r\nhello:world\r\n\r\n";
                write(*connfd, data, strlen(data));
                close(*connfd);
            },
        };

        HTTP_Parser parser(HTTP_REQUEST, callback);
        char buf[4096];
        int ret;
        while (1) {
            memset(buf, 0, sizeof(buf));
            int error = 0;
            ret = read(connfd, buf, sizeof(buf)); 
            parser.parse(buf, ret);
        }

这里只列出关键的代码,当我们收到数据时,我们通过 parser.parse(buf, ret) 调用 llhttp 进行解析,llhttp 就会不断地回调钩子函数,当解析完一个报文后,on_body_complete 回调就会被执行,在这里我们就可以对 HTTP 请求进行响应,比如这里返回一个 200 的响应报文,然后关闭连接。因为通过 llhttp 我们可以拿到具体的请求 url,所以我们还可以进一步拓展,根据 url 进行不同的处理。

到此为止,就实现了一个 HTTP 服务器了 ,在早期的时候,服务器也是采用这种多进程 / 多线程的处理方式,现在有了多路复用等技术后,很多服务器都是基于事件驱动来实现了。但是主线程接收请求,分发给子线程处理这种思想在有些服务器也还是存在的,比如 Node.js,只不过 Node.js 中是进程间进行传递。本文大概介绍到这里,服务器技术是非常复杂、有趣的方向,上层的架构也随着操作系统的能力不断在变化,本文只是作一个简单的探索和兴趣罢了,具体代码在 https://github.com/theanarkh/multi-thread-server。下面是架构图。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-09-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 编程杂技 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档