Reactor事件驱动的两种设计实现:面向对象 VS 函数式编程
这里的函数式编程的设计以muduo为例进行对比说明;
Reactor实现架构对比
面向对象的设计类图如下:
函数式编程以muduo为例,设计类图如下:
面向对象的Reactor方案设计
我们先看看面向对象的设计方案,想想为什么这么做;
拿出Reactor事件驱动的模式设计图,对比来看,清晰明了;
从左边开始,事件驱动,需要一个事件循环和IO分发器,EventLoop和Poller很好理解;为了让事件驱动支持多平台,Poller上加一个继承结构,实现select、epoller等IO分发器选用;
Channel是要监听的事件封装类,核心成员:fd文件句柄;
成员方法围绕着fd展开展开,如关注fd的读写事件、取消关注fd的读写事件;
核心方法:
enableReading/Writing;
disableReading/Writing;
以及事件到来后的处理方法:
handleEvent;
在OO设计这里,handleEvent设计成一个虚函数,回调上层实际的数据处理;
AcceptChannel和ConnetionChannel派生自Channel,负责实际的网络数据处理;根据职责的不同而区分,AcceptChannel用于监听套接字,接收新连接请求;有新的请求到来时,生成新的socket并加入到事件循环,关注读事件;
ConnetionChannel用于真实的用户数据处理,处理用户的读写请求;涉及到具体的数据处理,当然,在这里会需要用到应用层的缓存区;
比较困难的是用户逻辑层的设计;放在哪里合适?
先看看需求,用户逻辑层需要知道的事件点(在这之后可能会有应用层的逻辑):
连接建立、消息到来、消息发送完毕、连接关闭;
这四个事件的源头是Channel的handleEvent(),直接调用者应该Channel的派生类(AcceptChannel和ConnetionChannel),貌似可以将用户逻辑层的指针放到Channel里;
且不说架构上是否合理,单是实现上右边Channel这一块(含AcceptChannel和ConnetionChannel)对用户是透明的,用户只需要关注以上四个事件点,底层的细节用户层并不关心(比如是否该在事件循环中关注某个事件,取消关注某个事件,对用户都是透明的),所以外部用户无法直接将用户逻辑层的指针给Channel;
想想用户与网络库的接口在哪里?
IO分发器对用户也是透明的,用户可见就是EventLoop,在main方法中:
EventLoop loop;
loop.loop();
用户逻辑层也就只有通过EventLoop与Channel的派生类关联上;
这样,就形成的最终的设计类图,在main方法中:
UserLogicCallBack callback;
EventLoop loop(&callback); //在定义 EventLoop时,将callback的指针传入,供后续使用;
loop.loop();
而网络层调用业务层代码时,则通过eventloop_的过渡调用到业务逻辑的函数;
比如ConnetionChannel中数据到达的处理:
eventloop_->getCallBack()->onMessage(this);
函数式编程的Reactor设计
函数式编程中,类之间的关系主要通过组合来实现,而不是通过派生实现;
整个类图中仅有Poller处使用了继承关系;其它的都没有使用;
这也是函数式编程的一个设计理念,更多的使用组合而不是继承来实现类之间的关系,而支撑其能够这样设计的根源在于function()+bind()带来的函数自由传递,实现回调非常简单;
而OO设计中,只能使用基于虚函数/多态来实现回调,不可避免的使用继承结构;
下面再看看各个类的实现;
事件循环EventLoop和IO分发器没有区别;
Channel的职责也和上面类似,封装事件,所不同的是,Channel不再是继承结构中的基类,而是作为一个实体;
这样,handleEvent方法就不再是一个纯虚函数,而是包含具体的逻辑处理,当然,只有最基本的事件判断,然后调用上层的读写回调:
void Channel::handleEvent()
{
if (revents_ & (POLLIN | POLLPRI | POLLRDHUP))
{
if (readCallback_) readCallback_();
}
if (revents_ & POLLOUT)
{
if (writeCallback_) writeCallback_();
}
}
这样的关键是设置一堆回调函数,通过boost::function()+boost::bind()可以轻松的做到;
Acceptor 和TcpConnection
Acceptor类,这个对应到上面的AcceptChannel,但实现不是通过继承,而是通过组合实现;
Acceptor用于监听,关注连接,建立连接后,由TCPConnection来接管处理;
这个类没有业务处理,用来处理监听和连接请求到来后的逻辑;
所有与事件循环相关的都是channel,Acceptor不直接和EventLoop打交道,所以在这个类中需要有一个channel的成员,并包含将channel挂到事件循环中的逻辑(listen());
TcpConnection,处理连接建立后的收发数据;业务处理回调完成;
TCPServer
TCPServer就是胶水,作用有二:
- 作为最终用户的接口方,和外部打交道通过TCPServer交互,而业务逻辑处理将回调函数传入到底层,这种传递函数的方式犹如数据的传递一样自然和方便;
- 作用Acceptor和TcpConnection的粘合剂,调用Acceptor开始监听连接并设置回调,连接请求到来后,在回调中新建TcpConnection连接,设置TcpConnection的回调(将用户的业务处理回调函数传入,包括:连接建立后,读请求处理、写完后的处理,连接关闭后的处理),从这里可以看到,业务逻辑的传递就跟数据传递一样,多么漂亮;
示例对比
通过一个示例来体会这两种实现中回调实现的差别;
示例:分析读事件到来时,底层如何将消息传递给用户逻辑层函数来处理的?
OO实现
channel作为事件的监听接口,加入到事件循环中,当读事件到来时,需要调用
ConnetionChannel上的handleEvent();而异步数据的读请求最终需要业务逻辑层来判断是否读到相应的数据,这就需要从ConnetionChannel中调用用户逻辑层上的OnMessage();
看看这段逻辑的OO实现序列图:
代码层面的实现:
定义用户逻辑处理类UserLogicCallBack,接收消息的处理函数为onMessage();
我们关注最终底层是如何调用到业务逻辑层的onMessage()的;
int main()
{
UserLogicCallBack urlLogic;
EventLoop loop(urlLogic);//将用户逻辑对象与事件循环对象关联起来
loop.loop();
}
callback_用户逻辑层的对象在EventLoop初始化时传入:
class EventLoop{
EventLoop(CallBack & callback):
callback_(callback)
{
}
CallBack* getCallBack()
{
return &callback_;
}
CallBack& callback_; //回调方法基类
}
当读事件到来,在ConnectionChannel中通过eventloop对象作为桥梁,回调消息业务处理onMesssage();
void ConnectionChannel::handleRead(){
int savedErrno = 0;
//返回缓存区可读的位置,返回所有读到的字节,具体到是否收全,
//是否达到业务需要的数据字节数,由业务层来判断处理
ssize_t n = inputBuffer_.readFd(fd_, &savedErrno);
if (n > 0)
{
//通过eventloop作为中介,调用业务层的回调逻辑
loop_->getCallBack()->onMesssage(this,&inputBuffer_);
}
else if (n == 0)
{
handleClose();
}
else
{
errno = savedErrno;
handleError();
}
}
函数式编程实现
而muduo的回调,使用boost::function()+boost::bind()实现,通过这两个神器,将使用者和实现者解耦;
通过TcpServer,将用户逻辑层的函数传递到底层;读事件到来,回调用户逻辑;
以下是时序
代码层面,我们看看用户逻辑层的代码是如何传入的:
UserLogicCallBack中包含TcpServer的对象;
TcpServer server_;
在构造函数中,将onMessage传递给TcpServer,这是第一次传递:
UserLogicCallBack::UserLogicCallBack(muduo::net::EventLoop* loop,
const muduo::net::InetAddress& listenAddr)
: server_(loop, listenAddr, "UserLogicCallBack")
{
server_.setConnectionCallback(
boost::bind(&UserLogicCallBack::onConnection, this, _1));
//这里将onMessage传递给TcpServer
server_.setMessageCallback(
boost::bind(&UserLogicCallBack::onMessage, this, _1, _2, _3));
}
TcpServer中的相关细节:
class TcpServer{
void setMessageCallback(const MessageCallback& cb)
{ messageCallback_ = cb; }
typedef boost::function<void (const TcpConnectionPtr&,
Buffer*,
Timestamp)> MessageCallback;
MessageCallback messageCallback_;
};
TcpServer新建连接时,将用户层的回调函数继续往底层传递,这是第二次传递:
void TcpServer::newConnection(int sockfd, const InetAddress& peerAddr)
{
TcpConnectionPtr conn(new TcpConnection(ioLoop,
connName,
sockfd,
localAddr,
peerAddr));
conn->setConnectionCallback(connectionCallback_);
// 这里将onMessage()传递给TcpConnection
conn->setMessageCallback(messageCallback_);
conn->setWriteCompleteCallback(writeCompleteCallback_);
conn->setCloseCallback(boost::bind(&TcpServer::removeConnection, this, _1));
ioLoop->runInLoop(boost::bind(&TcpConnection::connectEstablished, conn));
}
通过这两次传递,messageCallback_作为成员变量保存在TcpConnection中;
当读事件到来时,TcpConnection中就可以直接调用业务层的回调逻辑:
void TcpConnection::handleRead(Timestamp receiveTime)
{
//返回缓存区可读的位置,返回所有读到的字节,具体到是否收全,
//是否达到业务需要的数据字节数,由业务层来判断处理
ssize_t n = inputBuffer_.readFd(channel_->fd(), &savedErrno);
if (n > 0)
{
//回调业务层的逻辑
messageCallback_(shared_from_this(), &inputBuffer_, receiveTime);
}
else if (n == 0)
{
handleClose();
}
else
{
errno = savedErrno;
handleError();
}
}
完整时序详见最后一节;源代码来自muduo库;
两者的时序图对比
Reactor的面向对象编程时序:
Reacotr的函数式编程时序:
结论
在面向对象的设计中,事件底层回调上层逻辑,本来和loop这个发动机没有任何关系的一件事,却需要使用它来作为中转;EventLoop作为回调的中间桥梁,实在是迫不得已的实现;
而muduo的设计中加入了TcpServer这一胶水层,整个架构就清晰多了;
boost::function()+boost::bind()让我们在回调的实现上有了更大的自由度,不用再依赖于基于虚函数的多态继承结构;但更大的自由度,也更容易带来糟糕的设计,使用boost::function()+boost::bind()基于对象的设计,还需要多多体会,多加应用;
Posted by: 大CC | 30DEC,2015
博客:blog.me115.com [订阅]
Github:大CC
相关推荐
8. **反应式编程**:虽然不是Java 8的标准部分,但Reactor和Vavr等库为Java提供了反应式编程的支持,这是一种基于异步数据流和变换的编程范式,适合处理大量并发事件。 9. **函数式编程与传统编程模式的对比**:...
在Java世界中,函数式编程是一种编程范式,它强调使用函数来表示计算,并将函数作为一等公民对待。随着Java 8的发布,函数式编程的概念被正式引入到Java平台,极大地丰富了Java的编程模型。这个压缩包文件"Java中的...
Reactor 和 Proactor 模式是两种常见的事件处理模式,在网络编程中广泛应用于设计高效、可靠的并发和网络应用程序。在本文中,我们将详细介绍 Reactor 和 Proactor 模式的概念、特点、优缺点,以及在网络编程中的...
赠送jar包:reactor-core-3.4.14.jar; 赠送原API文档:reactor-core-3.4.14-javadoc.jar; 赠送源代码:reactor-core-3.4.14-sources.jar; 赠送Maven依赖信息文件:reactor-core-3.4.14.pom; 包含翻译后的API文档...
基于Reactor模型事件驱动C++服务器C++是一种广泛使用的编程语言,它是由Bjarne Stroustrup于1979年在新泽西州美利山贝尔实验室开始设计开发的。C++是C语言的扩展,旨在提供更强大的编程能力,包括面向对象编程...
响应式编程是一种编程范式,它强调数据流和变换传播,使得系统能够快速响应输入变化。在Spring响应式编程中,我们使用Reactor库,这是一个符合 Reactive Streams 规范的Java库,它实现了数据流的发布-订阅模型,确保...
java基于NIO实现Reactor模型源码java基于NIO实现Reactor模型源码java基于NIO实现Reactor模型源码java基于NIO实现Reactor模型源码java基于NIO实现Reactor模型源码java基于NIO实现Reactor模型源码java基于NIO实现...
linux C++ 基于Reactor事件机制的网络编程框架源码.zip。linux网络编程框架(C++)基于Reactor事件机制,支持线程池,异步非阻塞,高并发,高性能。linux C++ 基于Reactor事件机制的网络编程框架源码.zip。linux网络...
1. Reactor事件机制:Reactor模式是事件驱动设计模式的一种,其核心思想是将多个事件源的事件处理统一到一个中心Reactor对象中,通过注册回调函数来响应特定事件。在Linux网络编程中,Reactor负责监听和分发套接字...
【标题】"Hack Reactor: 函数式 JavaScript 课程练习与笔记" 在这份资源中,我们探讨的是 Hack Reactor 的函数式 JavaScript 课程,它是一个知名的编程教育机构,旨在培养高级软件开发者。函数式编程是一种编程范式...
响应式编程(Reactive Programming)是一种编程范式,它允许开发者通过声明式的方式处理异步数据流和事件。这种编程模式的核心在于能够有效地处理非阻塞的数据流,并且在处理大量并发请求时保持高性能。 ##### 1.1 ...
在IT行业中,主从reactor模式是一种常用的多线程并发处理模型,特别是在网络编程和事件驱动的系统设计中。这个模式被广泛应用于高并发、低延迟的系统,如服务器端应用,例如Nginx和Redis等。下面我们将深入探讨主从...
reactor是一种设计模式, 是服务器的重要模型, 是一种事件驱动的反应堆模式, 高效的事件处理模型。 reactor 反应堆: 事件来了才执行,事件类型可能不尽相同,所以我们需要提前注册好不同的事件处理函数。事件到来就...
Reactor模式是一种事件驱动的设计模式,它主要用于处理并发I/O操作,通过将I/O事件的处理与事件处理程序解耦,实现高效的异步处理。在高并发环境下,Reactor模式可以显著提升系统性能,因为它避免了线程阻塞等待I/O...
"Observer(观察者)"和"Reactor(反应器)"是两种广泛应用于并发和事件驱动编程的设计模式。 Observer模式的核心在于定义了一对多的依赖关系,当一个对象(主题)的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都会被自动...
Spring Reactor是响应式流(Reactive Streams)规范的实现,它提供了用于处理异步事件和数据流的工具。Reactor-Netty则是一个基于Netty的反应式网络库,支持HTTP、TCP、UDP等多种协议,常用于构建高性能的网络应用。...
ACE Reactor是ACE库中的核心组件之一,它是事件驱动设计模式的一种实现,用于处理并发事件。在这个“ACE_Reactor.rar”压缩包中,包含的可能是关于如何使用ACE Reactor来构建服务器端程序的相关资料。 首先,我们来...
Reactor模式是一种事件驱动的设计模式,主要用于解决高并发场景下的系统设计问题,而Java的NIO(Non-blocking Input/Output,非阻塞I/O)是Java平台提供的一种I/O模型,它支持基于事件的多路复用,为实现Reactor模式...
赠送jar包:reactor-extra-3.4.5.jar; 赠送原API文档:reactor-extra-3.4.5-javadoc.jar; 赠送源代码:reactor-extra-3.4.5-sources.jar; 赠送Maven依赖信息文件:reactor-extra-3.4.5.pom; 包含翻译后的API文档...