Rust与网络编程：同步网络I/O_rust网络编程

使用机器构建可以通过互联网相互通信的媒介是一项复杂的任务。这需要不同的设备通过互联网进行通信、运行不同的操作系统、不同版本的应用程序，并且它们需要一组约定的规则来相互交换信息。这些通信规则被称为网络协议，设备彼此之间发送的消息被称为网络数据包。

为了分离各方面的关注度，例如可靠性、可发现性及封装性，这些协议被分成若干层，其中较高层协议堆叠在较低层协议之上。每个网络数据包由来自这些层的信息组成。当前的操作系统已经附带了网络协议堆栈的实现。在此实现中，每层都为其上方的层提供支持。

在最底层，我们有物理层和数据链路层协议，用于指定数据包如何在互联网节点之间通过电缆进行传输，以及它们如何进出计算机网卡。在此之上，我们有IP层，它采用称为IP地址的唯一ID来识别互联网上的节点。在IP层之上，我们有传输层，它采用一种为互联网上的两个进程之间提供点对点传输的协议。此层存在传输控制协议（Transmission Control Protocol，TCP）和用户数据报协议（User Datagram Protocol，UDP）等协议。在传输层之上，我们有应用层，它采用例如HTTP和文件传输协议（File Transfer Protocol，FTP）的协议，这两者用于构建大量的应用程序。它允许更高级别的通信，例如在移动设备上运行的聊天应用程序。整个协议栈协同工作，以促进在计算机上运行的应用程序之间的复杂交互，从而在互联网上传播。

随着越来越多的设备通过互联网连接和共享信息，分布式应用程序架构开始激增，并诞生了两种模型：分散模型，通常也称对等模型；以及集中模型，它也被称为客户端-服务端模型。其中后者更常见。本章的重点将放在构建网络应用程序的客户端-服务端模型上，特别是传输层。

在主流操作系统中，网络堆栈的传输层为开发者提供了一系列API，其名为套接字（socket）。它包括一组接口，用于在两个进程之间建立通信连接。套接字允许你在本地或远程两个进程之间传递数据，而无须开发者了解底层的网络协议。

Socket API源于伯克利软件发行版（Berkley Software Distribution，BSD）的Linux，这是第一个在1983年提供带有Socket API网络堆栈实现的操作系统。它作为当前主流操作系统中网络堆栈的参考实现。在类UNIX操作系统中，套接字遵循相同的理念，即一切都是文件，并公开文件描述符API。这意味着可以像文件一样从套接字中读取和写入数据。

注意

套接字是文件描述符（整数），它指向内核管理的进程描述符表。描述符表包含文件描述符到文件条目结构的映射，该文件条目结构包含发送到套接字的数据的实际缓冲区。

Socket API主要用于TCP/IP层。在这一层，我们创建的套接字按不同级别进行分类。

• 协议：根据协议，我们可以有TCP套接字或UDP套接字。TCP是一种包含状态的流协议，提供能够以可靠的方式传递消息的能力，而UDP是一种无状态且不可靠的协议。
• 通信类型：根据我们是与本地计算机还是远程计算机上的进程通信，可以使用互联网套接字或者UNIX域套接字。互联网套接字用于在远程计算机上的进程之间交换信息。它由 IP 地址和端口构成的元组表示。想要远程通信的两个进程必须使用IP套接字。UNIX域套接字用于本地计算机上运行的进程之间的通信。这里，它采用文件系统路径，而不是一对IP地址端口。例如，数据库会采用UNIX域套接字来公开连接端点。
• I/O模型：根据如何读取和写入套接字数据，我们可以创建两种套接字：阻塞套接字和非阻塞套接字。

现在我们已经了解了不少与套接字有关的信息，接下来让我们探讨一下客户端—服务端模型。在这种网络模型中，设置两台计算机互相通信一般会遵循如下流程：服务器创建套接字并在指定协议（可以是TCP或UDP）之前将其绑定到一对IP地址端口上；然后开始侦听来自客户端的连接。另外，客户端创建一个连接套接字并连接到给定的IP地址和端口。在UNIX中，进程可以使用套接字系统创建套接字。此调用返回一个文件描述符，程序可以使用该文件描述符对客户端或服务器进行读写调用。

Rust在标准库中为我们提供了net模块。这包含传输层的上述网络单元。对于TCP通信，我们有TcpStream和TcpListener类型。对于UDP通信，我们有UdpSocket类型。net模块还提供了用于正确表示v4和v6版本IP地址的数据类型。

构建可靠的网络应用程序需要考虑若干因素。如果你允许在消息交换时丢失少量数据包，则可以使用 UDP 套接字，但如果无法忍受丢包或希望按顺序传递消息，则必须使用TCP套接字。UDP传输速度很快但出现得较晚，能够满足需要最小延迟传输数据包，但允许丢失少量数据包的情况。例如视频聊天应用程序使用UDP，聊天过程中某些数据帧从视频流中丢失，其影响也不大。UDP适用于能够容忍无交付保证的情况。本章将重点讨论TCP套接字，因为它是大多数需要可靠交付的网络应用程序最常采用的协议。

另一个需要考虑的因素是，应用程序为客户提供的服务的质量和效率。从技术角度来看，这又转变为套接字I/O模型的选择问题。

注意

I/O是Input/Output的首字母缩写，是一个表意宽泛的短语，在这种情况下，它仅表示在套接字上读取和写入字节。

在阻塞和非阻塞套接字之间进行选择会改变其体系结构、编写代码的方式，以及如何扩展到客户端。阻塞套接字为用户提供的是同步I/O模型，而非阻塞套接字为用户提供的是异步I/O模型。在实现Socket API的平台上，例如UNIX，默认情况下会在阻塞模式下创建套接字。这要求主流的网络堆栈上默认的I/O模型是同步模型。接下来，让我们探讨一下这两种模型。

12.2　同步网络I/O

如前所述，默认情况下会在阻塞模式创建套接字。处于阻塞模式的服务器是同步的，因为套接字上的每个读写调用都会阻塞，并等它完成相关操作。如果另一个客户端尝试连接到服务器，则需等到服务器完成前一个客户端的请求之后才能响应。也就是说，在TCP读取和写入缓冲区已满之前，应用程序会阻止相应的I/O操作，并且任何新的客户端连接必须等到缓冲区为空并再次填满为止。

注意

除了应用程序维护其自身的任何缓冲区以外，TCP 实现在内核级别包含它自己的读写缓冲区。

Rust的标准库网络原语为套接字提供相同的同步API。要了解这个模型的实际应用，我们将不局限于实现一个echo服务器，接下来我们会构建一个Redis的精简版本。Redis是一种数据结构服务器，通常用作内存数据存储。Redis客户端和服务器使用Redis序列化协议（REdis Serialization Protocol，RESP），这是一种简单的基于行的协议。虽然该协议与TCP或UDP无关，但Redis实现主要采用TCP。TCP是一种基于流的有状态协议，服务器和客户端无法识别从套接字读取多少字节以构造协议消息。为了说明这一点，大多数协议都遵循这种模式，即采用长度字节，然后使用相同长度的有效载荷字节。

RESP中的消息类似于TCP中大多数基于行的协议，初始字节是标记字节，后跟有效载荷的长度，然后是有效载荷自身。消息以终止标记字节结束。RESP支持各种消息，包括简单字符串、整数、数组及批量字符串等。RESP中的消息以\r\n字节序列结束。例如，从服务器到客户端的成功消息被编码并发送为+OK\r\n。+表示成功回复，然后是字符串。该命令以\r\n结尾。要指示查询失败，Redis服务器将回复-Nil\r\n。

get和set之类的命令会作为批量字符串数组发送。例如，get foo命令将按如下方式发送：

*2\r\n$3\r\nget\r\n$3\r\nfoo\r\n

在上述消息中，*2表示我们有一个包含两个命令的数组，并且由\r\n 分隔。接下来，$3表示我们有一个长度为3的字符串，例如get命令后的字符串foo，该命令以\r\n结尾。这是RESP的基础知识。不必担心解析RESP消息的底层细节，因为我们将使用一个名为resp的软件包分支来将客户端传入的字节流解析为有效的RESP消息。

构建同步Redis服务器

为了让这个例子浅显易懂，我们的Redis 复制版将是一个非常小的RESP协议子集，并且只能处理SET和GET调用。我们将使用Redis官方软件包附带的官方redis-cli对我们的服务器进行查询。要使用redis-cli，我们可以通过运行apt-get install redis-server命令在Ubuntu系统上安装它。

让我们通过运行cargo new rudis_sync命令创建一个新项目，并在我们的Cargo.toml文件中添加如下依赖项：

rudis_sync/Cargo.toml
 
[dependencies]
lazy_static = "1.2.0"
resp = { git = "https://github.com/creativcoder/resp" }

我们将项目命名为rudis_sync，并且会用到以下两个软件包。

• lazy_static：将使用它来存储我们的内存数据库。
• resp：这是托管在我们的GitHub版本库上的resp的复刻。我们将使用它来解析来自客户端的字节流。

为了让实现更容易理解，rudis_sync包含非常少的错误处理集成。完成代码测试后，我们鼓励你集成更好的错误处理策略。

让我们先从main.rs文件中的内容开始：

// rudis_sync/src/main.rs
 
use lazy_static::lazy_static;
use resp::Decoder;
use std::collections::HashMap;
use std::env;
use std::io::{BufReader, Write};
use std::net::Shutdown;
use std::net::{TcpListener, TcpStream};
use std::sync::Mutex;
use std::thread;
 
mod commands;
use crate::commands::process_client_request;
 
type STORE = Mutex<HashMap<String, String>>;
lazy_static! {
    static ref RUDIS_DB: STORE = Mutex::new(HashMap::new());
}
 
fn main() {
    let addr = env::args()
        .skip(1)
        .next()
        .unwrap_or("127.0.0.1:6378".to_owned());
    let listener = TcpListener::bind(&addr).unwrap();
    println!("rudis_sync listening on {} ...", addr);
 
    for stream in listener.incoming() {
        let stream = stream.unwrap();
        println!("New connection from: {:?}", stream);
        handle_client(stream);
    }
}

我们有一堆导入代码，然后是一个在lazy_static!宏中声明的内存RUDIS_DB，其类型为HashMap。我们使用它作为内存数据库来存储客户端发送的键/值对。在main函数中，我们使用用户提供的参数在addr中创建一个监听地址，或者使用127.0.0.0:6378作为默认值。然后，通过调用关联的bind方法创建一个TcpListener实例，并传递addr。

这将创建一个TCP侦听套接字。稍后，我们在listener上调用incoming方法，然后返回新客户端连接的迭代器。针对TcpStream类型（客户端套接字）的每个客户端连接steam，我们调用handle_client方法传入stream。

在同一文件中，handle_client函数负责解析从客户端发送的查询，这些查询将是GET或SET查询之一：

// rudis_sync/src/main.rs
 
fn handle_client(stream: TcpStream) {
    let mut stream = BufReader::new(stream);
    let decoder = Decoder::new(&mut stream).decode();
    match decoder {
        Ok(v) => {
            let reply = process_client_request(v);
            stream.get_mut().write_all(&reply).unwrap();
        }
        Err(e) => {
            println!("Invalid command: {:?}", e);
            let _ = stream.get_mut().shutdown(Shutdown::Both);
        }
    };
}

handle_client函数在steam变量中接收客户端TcpStream套接字。我们将客户端stream包装到BufReader中，然后将其作为可变引用传递给resp软件包的Decoder::new方法。Decoder会从stream中读取字节以创建RESP的Value类型。然后有一个匹配代码块来检查我们的解码是否成功。如果失败，将输出一条错误提示信息，并通过调用shutdown()关闭套接字，然后使用Shutdown::Both值关闭客户端套接字连接的读取和写入部分。shutdown方法需要一个可变引用，所以在此之前调用get_mut()。在实际的实现中，用户显然需要优雅地处理此错误。

如果解码成功，将会调用process_client_request，它会返回reply来响应客户端的请求。

我们通过在客户端stream上调用write_all将reply写入客户端。process_client_request函数在command.rs中的定义如下所示：

// rudis_sync/src/commands.rs
 
use crate::RUDIS_DB;
use resp::Value;
 
pub fn process_client_request(decoded_msg: Value) -> Vec<u8> {
    let reply = if let Value::Array(v) = decoded_msg {
        match &v[0] {
            Value::Bulk(ref s) if s == "GET" || s == "get" =>
handle_get(v),
            Value::Bulk(ref s) if s == "SET" || s == "set" =>
handle_set(v),
            other => unimplemented!("{:?} is not supported as of now",
other),
        }
    } else {
        Err(Value::Error("Invalid Command".to_string()))
    };
 
    match reply {
        Ok(r) | Err(r) => r.encode(),
    }
}

此函数获取已解码的Value，并将其与已解析的查询进行匹配。在上述的实现中，我们希望客户端发送一系列字符串数字，以便我们能够适配Value的变体Value::Array，使用if let语句并将数组存储到v中。如果在if分支中对Array值进行匹配，那么将获取该数组并匹配v中的第一个条目，这将是我们的命令类型，即GET或SET。这也是一个Value::Bulk变体，它将命令包装成字符串。

我们将对内部字符串的引用视为s，并且仅当字符串包含的值为GET或SET时才匹配。在值为GET的情况下，我们调用handle_get，传递数组v；在值为SET的情况下，我们调用handle_set。在else分支中，我们只使用Invalid Command作为描述信息向客户端发送Value::Error作为回复。

两个分支返回的值将分配给变量reply，然后匹配内部类型r，并通过调用其上的encode方法转换为Vec<u8>，最后从函数返回。

我们的handle_set和handle_get函数在同一文件中定义如下：

// rudis_sync/src/commands.rs
 
use crate::RUDIS_DB;
use resp::Value;
 
pub fn handle_get(v: Vec<Value>) -> Result<Value, Value> {
    let v = v.iter().skip(1).collect::<Vec<_>>();
    if v.is_empty() {
        return Err(Value::Error("Expected 1 argument for GET
command".to_string()))
    }
    let db_ref = RUDIS_DB.lock().unwrap();
    let reply = if let Value::Bulk(ref s) = &v[0] {
        db_ref.get(s).map(|e|
Value::Bulk(e.to_string())).unwrap_or(Value::Null)
    } else {
        Value::Null
    };
    Ok(reply)
}
 
pub fn handle_set(v: Vec<Value>) -> Result<Value, Value> {
    let v = v.iter().skip(1).collect::<Vec<_>>();
    if v.is_empty() || v.len() < 2 {
        return Err(Value::Error("Expected 2 arguments for SET
command".to_string()))
    }
    match (&v[0], &v[1]) {
        (Value::Bulk(k), Value::Bulk(v)) => {
            let _ = RUDIS_DB
                .lock()
                .unwrap()
                .insert(k.to_string(), v.to_string());
        }
        _ => unimplemented!("SET not implemented for {:?}", v),
    }
    Ok(Value::String("OK".to_string()))
}

在handle_get()中，我们首先检查GET命令在查询中是否包含相应的键，并在查询失败时显示错误提示信息。接下来匹配v[0]，这是GET命令的关键，并检查它是否存在于我们的数据库中。如果它存在，我们使用映射组合器将其包装到Value::Bulk，否则我们返回一个Value::NULL：

db_ref.get(s).map(|e| Value::Bulk(e.to_string())).unwrap_or(Value::Null)

然后我们将它存储在变量reply中，并将其作为Result类型返回，即Ok(reply)。

类似的事情还会在handle_set中发生，如果没有为SET命令提供足够的参数，就会退出程序。接下来，我们使用&v[0]和&v[1]匹配相应的键和值，并将其插入RUDIS_DB中。作为SET查询的确认，我们用OK进行回复。

回到process_client_request函数，一旦我们创建了回复字节，就会匹配Result类型，并通过调用encode()将它们转换为Vec<u8>，然后将其写入客户端。经过上述解释，接下来该使用官方的redis-cli工具对客户端进行测试。我们将通过调用redis-cli -p 6378来运行它：

 

在上述会话中，我们使用rudis_sync的预期回复执行了一些GET和SET查询。另外，以下是rudis_server新连接的输出日志：

 

但我们服务器的问题在于，用户必须等待初始客户端完成服务。为了证明这一点，将在处理新客户端连接的for循环中引入一些延迟：

for stream in listener.incoming() {
    let stream = stream.unwrap();
    println!("New connection from: {:?}", stream);
    handle_client(stream);
    thread::sleep(Duration::from_millis(3000));
}

sleep调用用于模拟处理请求过程中的延迟。为了查看延迟，我们几乎同时启动两个客户端，其中一个客户端发送SET请求，另一个客户端使用同一密钥发送GET请求。这是我们的第1个客户端，它执行SET请求：

 

这是我们的第2个客户端，它使用同一密钥对foo执行GET请求：

 

如你所见，第2个客户端必须等待接近3秒才能获得第2个GET回复。

由于其性质，当需要同时处理超过10000个客户端请求时，同步模式会出现瓶颈，每个客户端会占用不同的处理时间。要解决这个问题，通常需要生成一个线程来处理每个客户端连接。每当建立新的客户端连接时，我们生成一个新线程从主线程转移handle_client调用，从而允许主线程接收其他客户端连接。我们可以通过在main函数中修改一行代码来实现这一点，如下所示：

for stream in listener.incoming() {
    let stream = stream.unwrap();
    println!("New connection from: {:?}", stream);
    thread::spawn(|| handle_client(stream));
}

这消除了服务器的阻塞性质，但每次收到新的客户端连接时会产生构造新线程的开销。首先，产生新线程需要一些开销，其次，线程之间的上下文切换增加了另外的开销。

如你所见，我们的rudid_sync服务器能够按照预期工作，但它很快就会遇到我们的硬件能够处理线程数量的瓶颈。这种处理连接的线程模型运作良好，直到互联网开始普及，越来越多的用户接入互联网成为常态。而今天的情况有所不同，我们需要能够处理数百万个请求的高效服务器。事实证明，我们可以在更基础的层面解决客户端日益增加的问题，即采用非阻塞套接字，接下来让我们探讨它们。本文摘自《精通Rust 第2版》

 

本书内容共17章，由浅入深地讲解Rust相关的知识，涉及基础语法、软件包管理器、测试工具、类型系统、内存管理、异常处理、高级类型、并发模型、宏、外部函数接口、网络编程、HTTP、数据库、WebAssembly、GTK+框架和GDB调试等重要知识点。

本书适合想学习Rust编程的读者阅读，希望读者能够对C、C++或者Python有一些了解。书中丰富的代码示例和详细的讲解能够帮助读者快速上手，高效率掌握Rust编程。