Tracker 服务器源码分析之一：总述

Tracker 服务器源码分析之一：总述

作者：小马哥

日期：2004-5-29



       tracker服务器是BT下载中必须的角色。一个BT client 在下载开始以及下载进行的过程中，要不停的与 tracker 服务器进行通信，以报告自己的信息，并获取其它下载client的信息。这种通信是通过 HTTP 协议进行的，又被称为 tracker  HTTP 协议，它的过程是这样的：

       client 向 tracker 发一个HTTP 的GET请求，并把它自己的信息放在GET的参数中；这个请求的大致意思是：我是xxx（一个唯一的id），我想下载yyy文件，我的ip是aaa，我用的端口是bbb。。。

       tracker 对所有下载者的信息进行维护，当它收到一个请求后，首先把对方的信息记录下来（如果已经记录在案，那么就检查是否需要更新），然后将一部分（并非全部，根据设置的参数已经下载者的请求）参与下载同一个文件（一个tracker服务器可能同时维护多个文件的下载）的下载者的信息返回给对方。

       Client在收到tracker的响应后，就能获取其它下载者的信息，那么它就可以根据这些信息，与其它下载者建立连接，从它们那里下载文件片断。



关于client和tracker之间通信协议的细节，在“BT协议规范”中已经给出，这里不再重复。下面我们具体分析 tracker服务器的实现细节。



从哪里开始？

       要建立一个 tracker服务器，只要运行 bttrack.py 程序就行了，它最少需要一个参数，就是 –dfile，这个参数指定了保存下载信息的文件。Bttrack.py 调用 track.py 中的 track()函数。因此，我们跟踪到 track.py 中去看track() 函数。



Track.py：track()

       这个函数首先对命令行的参数进行检查；然后将这些参数保存到 config 字典中。在BT中所有的工具程序，都有类似的处理方式。



接下来的代码：

 

r = RawServer(Event(), config['timeout_check_interval'], config['socket_timeout']) 
t = Tracker(config, r)
r.bind(config['port'], config['bind'], True) 
r.listen_forever(HTTPHandler(t.get, config['min_time_between_log_flushes'])) t.save_dfile()
  

 

首先是创建一个 RawServer 对象，这是一个服务器对象，它将实现一个网络服务器的一些细节封装起来。不仅tracker服务器用到了 RawServer，我们以后还可以看到，由于每个 client端也需要给其它 client 提供下载服务，因此也同时是一个服务器，client的实现中，也用到了RawServer，这样，RawServer的代码得到了重用。关于 RawServer的详细实现，在后面的小节中进行分析。

接着是创建一个 Tracker对象。

然后让RawServer绑定在指定的端口上（通过命令行传递进来）。

最后，调用 RawServer::listen_forever() 函数，使得服务器投入运行。

最后，在服务器因某些原因结束运行以后，调用 Tracker::save_dfile() 保存下载信息。这样，一旦服务器再次投入运行，可以恢复当前的状态。





其它信息：

1、  BT源码的分布：

把BT的源码展开之后，可以看到有一些python程序，还有一些说明文件等等，此外还有一个BitTorrent目录。这些 python程序，实际是一些小工具，比如制作 metafile的btmakemetafile.py、运行tracker服务器的bttrack.py、运行BT client端的 btdownloadheadless.py 等等。而这些程序中，用到的一些 python 类的实现，都放在子目录 BitTorrent 下面。我们的分析工作，通常是从工具程序入手，比如 bttrack.py，而随着分析的展开，则重点是看 BitTorrenet子目录下的代码。

BT作者 Bram Cohen 在谈到如何开发可维护的代码的一篇文章中（http://www.advogato.org/article/258.html），其中提到的一条就是开发一些小工具以简化工作，我想BT的这种源码结构，也正是作者思想的一种体现吧。



2、  我们看到，python和我们以前接触的 c/c++ 不一样的第一个地方就是它的函数在定义的时候，不用指定参数类型。既然这样，那么，在调用函数的时候，你可以传递任意类型的参数进来。例如这样的函数：

 

 def foo(arg):


         print type(arg)


       


#        你可以这样来调用：


        a = 100


        b = “hello world”


        foo(a)


        foo(b)









        输出结果是：


        <type ‘int’>;


        <type ‘str’>;

  这是因为，第一次调用 foo()的时候，传递的是一个整数类型，而第二次调用的时候，传递的是一个字符串类型。



这种参数具有动态类型的特性，是 c/c++等传统的语言是所不具备的。这也是 python 被称为动态语言的一个原因吧。C++的高级特性模板，虽然也使得参数类型可以动态化，但使用起来，远没有python这么简单方便