#Maple Networking Library Hello everyone! My name is Jianxin Zhou and welcome to Maple Networking Library!
Maple is a multithreaded C++ network library based on the reactor pattern which is referred to MUDUO.
It runs on Linux with kernel version >= 2.6.28.
This library is called Maple, which was given this name because I wrote this library just in autumn.
I'm fond of autumn cause this season has brought an outbreak of good sense in Suzhou which is my hometown.
Ok, I will show you this networking library. For convenience, I will use Chinese for the next.
##开发环境
1.ArchLinux
2.clang version 3.5.0
Target: i386-pc-linux-gnu
Thread model: posix
##编程模式
1.单线程Reactor模式(Non-Blocking IO + IO multipling)
2.Reactor + ThreadPool (主要是把计算任务交给线程池,IO线程只负责IO任务)
##概要说明
1.Maple体现了现代C++的两大风格,
一是事件回调,
我们使用C++11的function/bind实现回调机制,
用户只需要向其注册回调函数即可,
必要时可以封装成class,
二是采用智能指针进行资源管理,
例如TcpConnection使用了shared_ptr管理其生命周期,
而其他类则采用了unique_ptr来管理生命周期。
2.Maple的不足之处:
a)对错误的处理比较粗糙
b)没有使用一个比较规范的日志
c)Maple没有实现复用同一个Poller的功能
b)Maple采用的是阻塞IO,如果网络拥塞,IO会阻塞在read函数上,从而降低整个系统的并发能力
##源码分析
1.NonCopyable、Copyable表示对象是否具有value语义(复制和赋值),
为了避免潜在的BUG,Maple中除了InetAddress之外,其余均禁用掉了value语义,
这是。
2.ThreadPool系列,
主要包含MutexLock、Condition、Thread、ThreadPool。
其中大量采用了RAII技术,避免资源的泄露,
对于Thread和ThreadPool,我们采用了function作为泛型技术,
用户只需注册回调函数。
3.Timer,内部采用timerfd系列的定时器,
不使用信号,而是使用fd可读作为定时器的触发事件,
这使得Timer可以加入到IO复用模型,
此处采用的是Poll模型。
也可以单独把Timer放到一个线程,可以使用TimerThread。
4.TcpServer系列:
a)Robust封装了网络编程中的三大函数readn、readLine、writen(readLine使用用户缓冲区实现)
SocketIo同样封装了网络编程中的三大函数readn、readLine、writen(readLine使用从套接字缓冲区预读的方式实现)
具体使用哪个,It's up to you!
b)Socket则封装了基本的socket操作,但是不包含读写。
c)InetAddress包装了sockaddr_in结构体,使之更易使用。
d)TcpConnection则包装了Tcp连接的各种操作,
主要是数据的收发以及获取Tcp连接的信息。
TcpConnection采用shared_ptr管理其生存期,
还继承了enable_shared_from_this,
用于在类的内部获取自己的智能指针。
e)PollPoller封装了Poll模型,
内部存在一个 map实现从文件描述符到Tcp连接的映射。
f)TcpServer则是对以上组件的组合。
5.用户注册事件与回调流程:
a)先注册给TcpServer,
然后是PollPoller,之后是TcpConnection,这样完成了事件的注册
b)回调函数由PollPoller触发,
通过map寻找到Tcp连接,然后调用里面的回调函数。
6.TcpServer实质是一个IO复用模型,ThreadPool则是代表多线程,
用户在使用时,可以只选择其一。
如果计算任务负担较重,
可以将计算任务与Tcp回发封装成函数,交给线程池去计算。
7.此时,运行TcpServer的线程是一个IO线程,
ThreadPool里面的线程专注于CPU密集型计算。
##使用方法
1.安装
执行make,生成Maple头文件夹和静态库libMaple.a
将Maple安装到/usr/include/下,将libMaple.a放置/usr/lib/下
编译的时候需要加上-std=c++11 -lMaple
2.仅仅挑选需要使用的文件
##Tips
1.exampl文件中有部分使用例子
2.process文件夹中记录了我一些开发的过程,你们不必理会。
##下一步计划
增加非阻塞IO