概述：本文介绍kv存储服务，所谓kv即key-value映射，用户存储键值对，提供：1.根据键查找值 2.根据键修改值 3.根据键删除值
效果：kv存储是运行在服务器上的一个进程，客户端通过套接字与服务器上的kvstore进程进行通信，客户端发送由协议规定的请求例如 SET name01 wjq ，kvstore服务器接收到请求并解析，回复结果 SUCCESS； 又例如客户端发送 GET name01 ，接收到服务端的回复 wjq
实现思路：
1.首先我们需要做到kvstore与客户端通信，这里使用tcp，也就是说设计之初kvstore就是一个支持百万级并发连接的tcp服务器：这里使用一个reactor模型，直接附上代码，tcp服务器不在本文讲解范围内
#include <sys/socket.h>
#include <errno.h>
#include <netinet/in.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <pthread.h>
#include <sys/poll.h>
#include <sys/epoll.h>
#include <sys/time.h>
#include "kvstore.h"
// listenfd
// EPOLLIN -->
int accept_cb(int fd);
// clientfd
//
int recv_cb(int fd);
int send_cb(int fd);
// conn, fd, buffer, callback
int epfd = 0;
struct conn_item connlist[1048576] = {0}; // 1024 2G 2 * 512 * 1024 * 1024
// list
struct timeval zvoice_king;
//
// 1000000
#define TIME_SUB_MS(tv1, tv2) ((tv1.tv_sec - tv2.tv_sec) * 1000 + (tv1.tv_usec - tv2.tv_usec) / 1000)
int set_event(int fd, int event, int flag) {
if (flag) { // 1 add, 0 mod
struct epoll_event ev;
ev.events = event ;
ev.data.fd = fd;
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, fd, &ev);
} else {
struct epoll_event ev;
ev.events = event;
ev.data.fd = fd;
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_MOD, fd, &ev);
}
}
int accept_cb(int fd) {
struct sockaddr_in clientaddr;
socklen_t len = sizeof(clientaddr);
int clientfd = accept(fd, (struct sockaddr*)&clientaddr, &len);
if (clientfd < 0) {
return -1;
}
set_event(clientfd, EPOLLIN, 1);
connlist[clientfd].fd = clientfd;
memset(connlist[clientfd].rbuffer, 0, BUFFER_LENGTH);
connlist[clientfd].rlen = 0;
memset(connlist[clientfd].wbuffer, 0, BUFFER_LENGTH);
connlist[clientfd].wlen = 0;
connlist[clientfd].recv_t.recv_callback = recv_cb;
connlist[clientfd].send_callback = send_cb;
if ((clientfd % 1000) == 999) {
struct timeval tv_cur;
gettimeofday(&tv_cur, NULL);
int time_used = TIME_SUB_MS(tv_cur, zvoice_king);
memcpy(&zvoice_king, &tv_cur, sizeof(struct timeval));
printf("clientfd : %d, time_used: %d\n", clientfd, time_used);
}
return clientfd;
}
int recv_cb(int fd) { // fd --> EPOLLIN
char *buffer = connlist[fd].rbuffer;
int idx = connlist[fd].rlen;
int count = recv(fd, buffer, BUFFER_LENGTH, 0);
if (count == 0) {
printf("disconnect\n");
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_DEL, fd, NULL);
close(fd);
return -1;
}
connlist[fd].rlen = count;
kvstore_request(&connlist[fd]);
connlist[fd].wlen = strlen(connlist[fd].wbuffer);
set_event(fd, EPOLLOUT, 0);
return count;
}
int send_cb(int fd) {
char *buffer = connlist[fd].wbuffer;
int idx = connlist[fd].wlen;
int count = send(fd, buffer, idx, 0);
set_event(fd, EPOLLIN, 0);
return count;
}
int init_server(unsigned short port) {
int sockfd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);
struct sockaddr_in serveraddr;
memset(&serveraddr, 0, sizeof(struct sockaddr_in));
serveraddr.sin_family = AF_INET;
serveraddr.sin_addr.s_addr = htonl(INADDR_ANY);
serveraddr.sin_port = htons(port);
if (-1 == bind(sockfd, (struct sockaddr*)&serveraddr, sizeof(struct sockaddr))) {
perror("bind");
return -1;
}
listen(sockfd, 10);
return sockfd;
}
int epoll_entry(void) {
int port_count = 20;
unsigned short port = 2048;
int i = 0;
epfd = epoll_create(1); // int size
for (i = 0;i < port_count;i ++) {
int sockfd = init_server(port + i); // 2048, 2049, 2050, 2051 ... 2057
connlist[sockfd].fd = sockfd;
connlist[sockfd].recv_t.accept_callback = accept_cb;
set_event(sockfd, EPOLLIN, 1);
}
gettimeofday(&zvoice_king, NULL);
struct epoll_event events[1024] = {0};
while (1) { // mainloop();
int nready = epoll_wait(epfd, events, 1024, -1); //
int i = 0;
for (i = 0;i < nready;i ++) {
int connfd = events[i].data.fd;
if (events[i].events & EPOLLIN) { //
int count = connlist[connfd].recv_t.recv_callback(connfd);
//printf("recv count: %d <-- buffer: %s\n", count, connlist[connfd].rbuffer);
} else if (events[i].events & EPOLLOUT) {
// printf("send --> buffer: %s\n", connlist[connfd].wbuffer);
int count = connlist[connfd].send_callback(connfd);
}
}
}
//getchar();
//close(clientfd);
}
函数epoll_entry实现了与客户端之间的通信，并通过kvstore_request(&connlist[fd])这个函数实现了处理客户端请求，并将处理结果发送给客户端
2.kvstore存储引擎的实现
概要：由于服务器要将客户端请求存储的内容存储起来，有两种方式，一是存储到数据库，二是存储到服务端本地
为了简单实现业务，本文使用存储到本地进行讲解，采用的数据结构是哈希表
先介绍哈希表的实现以及为kvstore封装的接口：
/*
* 单线程版本，没有做线程安全！
*
*/
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#include "kvstore.h"
#define MAX_KEY_LEN 128
#define MAX_VALUE_LEN 512
#define MAX_TABLE_SIZE 102400
#define ENABLE_POINTER_KEY 1
typedef struct hashnode_s { // hash node
#if ENABLE_POINTER_KEY
char *key;
char *value;
#else
char key[MAX_KEY_LEN];
char value[MAX_VALUE_LEN];
#endif
struct hashnode_s *next;
} hashnode_t;
typedef struct hashtable_s { // hash table
hashnode_t **nodes; // hashnode_t * 类型的 *nodes，也就是存放着hashnode_t类型的指针的数组nodes
int max_slots;
int count;
} hashtable_t;
hashtable_t Hash;
static int _hash(char *key, int size) { // hash函数，使用key确定hash值
if (!key) return -1;
int sum = 0;
int i = 0;
while (key[i] != 0) { // 使用ASCII计算hash值，由于key是字符数组，该方法通用
sum += key[i];
i ++;
}
return sum % size; // 返回hash值
}
hashnode_t *_create_node(char *key, char *value) {
hashnode_t *node = (hashnode_t *)kvstore_malloc(sizeof(hashnode_t));
if (!node) return NULL; // malloc filed
#if ENABLE_POINTER_KEY
// 为节点的成员分配空间
node->key = kvstore_malloc(strlen(key) + 1);
if (!node->key) {
kvstore_free(node); // node分配成功但key失败
return NULL;
}
strcpy(node->key, key);
node->value = kvstore_malloc(strlen(value) + 1);
if (!node->value) {
kvstore_free(node->key); // node和key分配成功但value失败
kvstore_free(node);
return NULL;
}
strcpy(node->value, value);
#else
strncpy(node->key, key, MAX_KEY_LEN);
strncpy(node->value, value, MAX_VALUE_LEN);
#endif
// 初始化 next
node->next = NULL;
return node;
}
int init_hashtable(hashtable_t *hash) {
if (!hash) return -1;
hash->nodes = (hashnode_t**)kvstore_malloc(sizeof(hashnode_t *) * MAX_TABLE_SIZE);
if (!hash->nodes) return -1;
hash->max_slots = MAX_TABLE_SIZE;
hash->count = 0;
return 0;
}
void dest_hashtable(hashtable_t *hash) { // 销毁哈希表
if (!hash) return;
// 遍历释放数组中所有链表
int i = 0;
for (i = 0; i < hash->max_slots; i++) {
hashnode_t *node = hash->nodes[i];
while (node != NULL) {
hashnode_t *tmp = node; // 保存当前节点
node = node->next; // 移动到下一个节点
hash->nodes[i] = node; // 更新头指针，在这段代码中没有作用
kvstore_free(tmp); // 释放当前节点
}
}
kvstore_free(hash->nodes); // 释放哈希表的数组成员
}
int put_kv_hashtable(hashtable_t *hash, char *key, char *value) {
if (!hash || !key || !value) return -1;
int idx = _hash(key, MAX_TABLE_SIZE); // 哈希值作为数组下标
hashnode_t *node = hash->nodes[idx]; // 获取正确数组位置的头指针
#if 1
while (node != NULL) { // 如果已经存在，直接退出，不重复插入
if (strcmp(node->key, key) == 0) {
return 1;
}
node = node->next;
}
#endif
hashnode_t *new_node = _create_node(key, value);
// 头插法
new_node->next = hash->nodes[idx];
hash->nodes[idx] = new_node; // 更新头节点指针
hash->count ++;
return 0;
}
char *get_kv_hashtable(hashtable_t *hash, char *key) { // search
if (!hash || !key) return NULL;
int idx = _hash(key, MAX_TABLE_SIZE);
hashnode_t *node = hash->nodes[idx]; // 确定数组索引
while (node != NULL) { // 遍历查找
if (strcmp(node->key, key) == 0) {
return node->value;
}
node = node->next;
}
return NULL;
}
int count_kv_hashtable(hashtable_t *hash) {
return hash->count;
}
int delete_kv_hashtable(hashtable_t *hash, char *key) { // 根据key删除节点
if (!hash || !key) return -1;
int idx = _hash(key, MAX_TABLE_SIZE); // 哈希值作为索引
// 先判断头指针
hashnode_t *head = hash->nodes[idx];
if (head == NULL) return -1;
// 遍历链表
hashnode_t *cur = hash->nodes;
hashnode_t *prev = NULL;
while (cur != NULL) {
if (strcmp(cur->key, key) == 0) break;
prev = cur;
cur = cur->next;
}
if (cur == NULL) return -1; // 没找到
if (prev == NULL) { // 如果要删除的是头节点
hash->nodes[idx] = cur->next; // 删除cur
} else { // 不是头节点
prev->next = cur->next; // 删除cur
}
// 释放cur节点的空间
#if ENABLE_POINTER_KEY
if (cur->key) {
kvstore_free(cur->key);
}
if (cur->value) {
kvstore_free(cur->value);
}
kvstore_free(cur);
#else
free(cur);
#endif
hash->count --; // 更新count
return 0;
}
int exit_kv_hashtable(hashtable_t *hash, char *key) { // 判断是否存在该key的映射value
char *value = get_kv_hashtable(hash, key);
if (value) return 1;
else return 0;
}
int kvs_hash_modify(hashtable_t *hash, char *key, char *value) { // 先查找key再修改value
if (!hash || !key || !value) return -1;
int idx = _hash(key, MAX_TABLE_SIZE);
hashnode_t *node = hash->nodes[idx];
while (node != NULL) {
if (strcmp(node->key, key) == 0) {
// 先释放原空间，避免内存泄漏
kvstore_free(node->value); // 释放原value指向的空间
node->value = NULL; // 避免使用悬空指针
// 新分配空间
node->value = kvstore_malloc(strlen(value) + 1);
if (node->value) { // 分配成功
strcpy(node->value, value);
return 0;
} else
assert(0);
}
node = node->next;
}
return -1;
}
int kvs_hash_count(hashtable_t *hash) {
return hash->count;
}
// 再封装一层接口：使用第三方库时，对库函数进行一层封装，适配自己的代码，
// 排查问题或更新迭代时只需要修改这一层接口的内容就行，不需要在源代码主体上修改，相当于做了一层隔离
int kvstore_hash_craete(hashtable_t *hash) {
return init_hashtable(hash);
}
void kvstore_hash_destory(hashtable_t *hash) {
return dest_hashtable(hash);
}
int kvs_hash_set(hashtable_t *hash, char *key, char *value) {
return put_kv_hashtable(hash, key, value);
}
char *kvs_hash_get(hashtable_t *hash, char *key) {
return get_kv_hashtable(hash, key);
}
int kvs_hash_delete(hashtable_t *hash, char *key) {
return delete_kv_hashtable(hash, key);
}
对于哈希表的设计与实现，注释说的很清楚了，最后封装的接口是用在接下来的kvstore主程序中的：
3.kvstore主体
概要：这份代码集成了前面的tcp服务epoll_entry、存储组件哈希表以及最后要介绍的：对客户端请求进行解析处理的组件
先介绍kvstore主程序：
int init_kvengine(void) {
kvstore_hash_create(&Hash);
}
int exit_kvengine(void) {
kvstore_hash_destory(&Hash);
}
int main() {
init_kvengine(); // 创建存储引擎，这里是哈希表
epoll_entry(); // 启动tcp服务器，处理并回复客户端请求
exit_kvengine(); // 销毁哈希表
}
而这里调用的init_kvengine();实际上就是前面的哈希表代码中的：
int init_hashtable(hashtable_t *hash) {
if (!hash) return -1;
hash->nodes = (hashnode_t**)kvstore_malloc(sizeof(hashnode_t *) * MAX_TABLE_SIZE);
if (!hash->nodes) return -1;
hash->max_slots = MAX_TABLE_SIZE;
hash->count = 0;
return 0;
}
4.请求解析
我们对于kvstore主程序中的存储引擎、tcp服务都介绍完了，接下来介绍最核心的请求解析函数：
这两个函数位于epoll_entry的kvstore_request(&connlist[fd])函数中：
int kvstore_request(struct conn_item *item) {
char *msg = item->rbuffer;
char *tokens[KVSTORE_MAX_TOKENS];
int count = kvstore_split_token(msg, tokens); // 解析请求
kvstore_parser_protocol(item, tokens, count); // 生成回复内容
return 0;
}
这个函数做到了对用户请求的解析以及回复，而依赖的是以下两个函数：
解析请求：
int kvstore_split_token(char *msg, char **tokens) { // 将msg字符串进行分割，结果保存在tokens字符串数字里
if (msg == NULL || tokens == NULL) return -1; // 参数检查
int idx = 0;
char *token = strtok(msg, " "); // 对msg按空格“ ”进行分割，返回第一个子字符串
while (token != NULL) { // 获取剩余的子字符串
tokens[idx++] = token; // 将子字符串保存在字符串数组里
token = strtok(NULL, " "); // 固定写法，依次获取除第一个外，剩余的子字符串
}
return idx; // 返回子字符串的个数
}
我们能对用户请求按空格进行分割的原因是，kvstore规定了应用层协议，只有按协议规定发送的请求才能被正确处理，就像linux shell 中的命令的名称以及使用方法一样
处理并回复：
int kvstore_parser_protocol(struct conn_item *item, char **tokens, int count) {
if (item == NULL || tokens[0] == NULL || count == 0) return -1; // 检查参数
char *msg = item->wbuffer; // 获取写缓冲区
memset(msg, 0, BUFFER_LENGTH);
// 对用户的命令的解析结果， 例如 SET name wjq 解析结果如下：
char *command = tokens[0]; // SET
char *key = tokens[1]; // name
char *value = tokens[2]; // wjq
int cmd = KVS_CMD_START;
for (cmd = KVS_CMD_START; cmd < KVS_CMD_SIZE; cmd++) { // 查找比对tokens里的命令
if (strcmp(commands[cmd], command) == 0) {
break; // 找到了或者不存在
}
}
// 匹配命令并回复结果
switch (cmd) {
case KVS_CMD_HSET: { // SET :添加
int res = kvstore_hash_set(key, value); // 调用哈希表的函数
if (!res) {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "SUCCESS");
} else {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "FAILED");
}
break;
}
case KVS_CMD_HGET: { // GET ：查询
char *val = kvstore_hash_get(key); // 调用哈希表提供的接口
if (val) {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", val);
} else {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "NO EXIST");
}
break;
}
case KVS_CMD_HDEL: { // DEL ： 删除
int res = kvstore_hash_delete(key);
if (res < 0) { // server
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", "ERROR");
} else if (res == 0) {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", "SUCCESS");
} else {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "NO EXIST");
}
break;
}
case KVS_CMD_HMOD: { // MOD : 修改
int res = kvstore_hash_modify(key, value);
if (res < 0) { // server
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", "ERROR");
} else if (res == 0) {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", "SUCCESS");
} else {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "NO EXIST");
}
break;
}
case KVS_CMD_HCOUNT: { // COUNT ： 查询数量
int count = kvstore_hash_count();
if (count < 0) { // server
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", "ERROR");
} else {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%d", count);
}
break;
}
default: {
printf("cmd: %s\n", commands[cmd]);
assert(0);
}
}
}
可以看到解析查询的过程就是将用户按我们指定协议输入的请求，分成几段，为每一条请求进行一次解析、处理
增删改查用到了哈希表这个数据结构提供的函数，而只有按空格将字符串分割这个函数是我们自行设计的，难度并不大
至此，kvstore的设计实现已经全部完成
————————————————
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/2303_77208351/article/details/138448600
'%3e%3c/path%3e%3c/g%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
'%3e%3c/path%3e%3c/g%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
效果：kv存储是运行在服务器上的一个进程，客户端通过套接字与服务器上的kvstore进程进行通信，客户端发送由协议规定的请求例如 SET name01 wjq ，kvstore服务器接收到请求并解析，回复结果 SUCCESS； 又例如客户端发送 GET name01 ，接收到服务端的回复 wjq
实现思路：
1.首先我们需要做到kvstore与客户端通信，这里使用tcp，也就是说设计之初kvstore就是一个支持百万级并发连接的tcp服务器：这里使用一个reactor模型，直接附上代码，tcp服务器不在本文讲解范围内
#include <sys/socket.h>
#include <errno.h>
#include <netinet/in.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <pthread.h>
#include <sys/poll.h>
#include <sys/epoll.h>
#include <sys/time.h>
#include "kvstore.h"
// listenfd
// EPOLLIN -->
int accept_cb(int fd);
// clientfd
//
int recv_cb(int fd);
int send_cb(int fd);
// conn, fd, buffer, callback
int epfd = 0;
struct conn_item connlist[1048576] = {0}; // 1024 2G 2 * 512 * 1024 * 1024
// list
struct timeval zvoice_king;
//
// 1000000
#define TIME_SUB_MS(tv1, tv2) ((tv1.tv_sec - tv2.tv_sec) * 1000 + (tv1.tv_usec - tv2.tv_usec) / 1000)
int set_event(int fd, int event, int flag) {
if (flag) { // 1 add, 0 mod
struct epoll_event ev;
ev.events = event ;
ev.data.fd = fd;
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_ADD, fd, &ev);
} else {
struct epoll_event ev;
ev.events = event;
ev.data.fd = fd;
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_MOD, fd, &ev);
}
}
int accept_cb(int fd) {
struct sockaddr_in clientaddr;
socklen_t len = sizeof(clientaddr);
int clientfd = accept(fd, (struct sockaddr*)&clientaddr, &len);
if (clientfd < 0) {
return -1;
}
set_event(clientfd, EPOLLIN, 1);
connlist[clientfd].fd = clientfd;
memset(connlist[clientfd].rbuffer, 0, BUFFER_LENGTH);
connlist[clientfd].rlen = 0;
memset(connlist[clientfd].wbuffer, 0, BUFFER_LENGTH);
connlist[clientfd].wlen = 0;
connlist[clientfd].recv_t.recv_callback = recv_cb;
connlist[clientfd].send_callback = send_cb;
if ((clientfd % 1000) == 999) {
struct timeval tv_cur;
gettimeofday(&tv_cur, NULL);
int time_used = TIME_SUB_MS(tv_cur, zvoice_king);
memcpy(&zvoice_king, &tv_cur, sizeof(struct timeval));
printf("clientfd : %d, time_used: %d\n", clientfd, time_used);
}
return clientfd;
}
int recv_cb(int fd) { // fd --> EPOLLIN
char *buffer = connlist[fd].rbuffer;
int idx = connlist[fd].rlen;
int count = recv(fd, buffer, BUFFER_LENGTH, 0);
if (count == 0) {
printf("disconnect\n");
epoll_ctl(epfd, EPOLL_CTL_DEL, fd, NULL);
close(fd);
return -1;
}
connlist[fd].rlen = count;
kvstore_request(&connlist[fd]);
connlist[fd].wlen = strlen(connlist[fd].wbuffer);
set_event(fd, EPOLLOUT, 0);
return count;
}
int send_cb(int fd) {
char *buffer = connlist[fd].wbuffer;
int idx = connlist[fd].wlen;
int count = send(fd, buffer, idx, 0);
set_event(fd, EPOLLIN, 0);
return count;
}
int init_server(unsigned short port) {
int sockfd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);
struct sockaddr_in serveraddr;
memset(&serveraddr, 0, sizeof(struct sockaddr_in));
serveraddr.sin_family = AF_INET;
serveraddr.sin_addr.s_addr = htonl(INADDR_ANY);
serveraddr.sin_port = htons(port);
if (-1 == bind(sockfd, (struct sockaddr*)&serveraddr, sizeof(struct sockaddr))) {
perror("bind");
return -1;
}
listen(sockfd, 10);
return sockfd;
}
int epoll_entry(void) {
int port_count = 20;
unsigned short port = 2048;
int i = 0;
epfd = epoll_create(1); // int size
for (i = 0;i < port_count;i ++) {
int sockfd = init_server(port + i); // 2048, 2049, 2050, 2051 ... 2057
connlist[sockfd].fd = sockfd;
connlist[sockfd].recv_t.accept_callback = accept_cb;
set_event(sockfd, EPOLLIN, 1);
}
gettimeofday(&zvoice_king, NULL);
struct epoll_event events[1024] = {0};
while (1) { // mainloop();
int nready = epoll_wait(epfd, events, 1024, -1); //
int i = 0;
for (i = 0;i < nready;i ++) {
int connfd = events[i].data.fd;
if (events[i].events & EPOLLIN) { //
int count = connlist[connfd].recv_t.recv_callback(connfd);
//printf("recv count: %d <-- buffer: %s\n", count, connlist[connfd].rbuffer);
} else if (events[i].events & EPOLLOUT) {
// printf("send --> buffer: %s\n", connlist[connfd].wbuffer);
int count = connlist[connfd].send_callback(connfd);
}
}
}
//getchar();
//close(clientfd);
}
函数epoll_entry实现了与客户端之间的通信，并通过kvstore_request(&connlist[fd])这个函数实现了处理客户端请求，并将处理结果发送给客户端
2.kvstore存储引擎的实现
概要：由于服务器要将客户端请求存储的内容存储起来，有两种方式，一是存储到数据库，二是存储到服务端本地
为了简单实现业务，本文使用存储到本地进行讲解，采用的数据结构是哈希表
先介绍哈希表的实现以及为kvstore封装的接口：
/*
* 单线程版本，没有做线程安全！
*
*/
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#include "kvstore.h"
#define MAX_KEY_LEN 128
#define MAX_VALUE_LEN 512
#define MAX_TABLE_SIZE 102400
#define ENABLE_POINTER_KEY 1
typedef struct hashnode_s { // hash node
#if ENABLE_POINTER_KEY
char *key;
char *value;
#else
char key[MAX_KEY_LEN];
char value[MAX_VALUE_LEN];
#endif
struct hashnode_s *next;
} hashnode_t;
typedef struct hashtable_s { // hash table
hashnode_t **nodes; // hashnode_t * 类型的 *nodes，也就是存放着hashnode_t类型的指针的数组nodes
int max_slots;
int count;
} hashtable_t;
hashtable_t Hash;
static int _hash(char *key, int size) { // hash函数，使用key确定hash值
if (!key) return -1;
int sum = 0;
int i = 0;
while (key[i] != 0) { // 使用ASCII计算hash值，由于key是字符数组，该方法通用
sum += key[i];
i ++;
}
return sum % size; // 返回hash值
}
hashnode_t *_create_node(char *key, char *value) {
hashnode_t *node = (hashnode_t *)kvstore_malloc(sizeof(hashnode_t));
if (!node) return NULL; // malloc filed
#if ENABLE_POINTER_KEY
// 为节点的成员分配空间
node->key = kvstore_malloc(strlen(key) + 1);
if (!node->key) {
kvstore_free(node); // node分配成功但key失败
return NULL;
}
strcpy(node->key, key);
node->value = kvstore_malloc(strlen(value) + 1);
if (!node->value) {
kvstore_free(node->key); // node和key分配成功但value失败
kvstore_free(node);
return NULL;
}
strcpy(node->value, value);
#else
strncpy(node->key, key, MAX_KEY_LEN);
strncpy(node->value, value, MAX_VALUE_LEN);
#endif
// 初始化 next
node->next = NULL;
return node;
}
int init_hashtable(hashtable_t *hash) {
if (!hash) return -1;
hash->nodes = (hashnode_t**)kvstore_malloc(sizeof(hashnode_t *) * MAX_TABLE_SIZE);
if (!hash->nodes) return -1;
hash->max_slots = MAX_TABLE_SIZE;
hash->count = 0;
return 0;
}
void dest_hashtable(hashtable_t *hash) { // 销毁哈希表
if (!hash) return;
// 遍历释放数组中所有链表
int i = 0;
for (i = 0; i < hash->max_slots; i++) {
hashnode_t *node = hash->nodes[i];
while (node != NULL) {
hashnode_t *tmp = node; // 保存当前节点
node = node->next; // 移动到下一个节点
hash->nodes[i] = node; // 更新头指针，在这段代码中没有作用
kvstore_free(tmp); // 释放当前节点
}
}
kvstore_free(hash->nodes); // 释放哈希表的数组成员
}
int put_kv_hashtable(hashtable_t *hash, char *key, char *value) {
if (!hash || !key || !value) return -1;
int idx = _hash(key, MAX_TABLE_SIZE); // 哈希值作为数组下标
hashnode_t *node = hash->nodes[idx]; // 获取正确数组位置的头指针
#if 1
while (node != NULL) { // 如果已经存在，直接退出，不重复插入
if (strcmp(node->key, key) == 0) {
return 1;
}
node = node->next;
}
#endif
hashnode_t *new_node = _create_node(key, value);
// 头插法
new_node->next = hash->nodes[idx];
hash->nodes[idx] = new_node; // 更新头节点指针
hash->count ++;
return 0;
}
char *get_kv_hashtable(hashtable_t *hash, char *key) { // search
if (!hash || !key) return NULL;
int idx = _hash(key, MAX_TABLE_SIZE);
hashnode_t *node = hash->nodes[idx]; // 确定数组索引
while (node != NULL) { // 遍历查找
if (strcmp(node->key, key) == 0) {
return node->value;
}
node = node->next;
}
return NULL;
}
int count_kv_hashtable(hashtable_t *hash) {
return hash->count;
}
int delete_kv_hashtable(hashtable_t *hash, char *key) { // 根据key删除节点
if (!hash || !key) return -1;
int idx = _hash(key, MAX_TABLE_SIZE); // 哈希值作为索引
// 先判断头指针
hashnode_t *head = hash->nodes[idx];
if (head == NULL) return -1;
// 遍历链表
hashnode_t *cur = hash->nodes;
hashnode_t *prev = NULL;
while (cur != NULL) {
if (strcmp(cur->key, key) == 0) break;
prev = cur;
cur = cur->next;
}
if (cur == NULL) return -1; // 没找到
if (prev == NULL) { // 如果要删除的是头节点
hash->nodes[idx] = cur->next; // 删除cur
} else { // 不是头节点
prev->next = cur->next; // 删除cur
}
// 释放cur节点的空间
#if ENABLE_POINTER_KEY
if (cur->key) {
kvstore_free(cur->key);
}
if (cur->value) {
kvstore_free(cur->value);
}
kvstore_free(cur);
#else
free(cur);
#endif
hash->count --; // 更新count
return 0;
}
int exit_kv_hashtable(hashtable_t *hash, char *key) { // 判断是否存在该key的映射value
char *value = get_kv_hashtable(hash, key);
if (value) return 1;
else return 0;
}
int kvs_hash_modify(hashtable_t *hash, char *key, char *value) { // 先查找key再修改value
if (!hash || !key || !value) return -1;
int idx = _hash(key, MAX_TABLE_SIZE);
hashnode_t *node = hash->nodes[idx];
while (node != NULL) {
if (strcmp(node->key, key) == 0) {
// 先释放原空间，避免内存泄漏
kvstore_free(node->value); // 释放原value指向的空间
node->value = NULL; // 避免使用悬空指针
// 新分配空间
node->value = kvstore_malloc(strlen(value) + 1);
if (node->value) { // 分配成功
strcpy(node->value, value);
return 0;
} else
assert(0);
}
node = node->next;
}
return -1;
}
int kvs_hash_count(hashtable_t *hash) {
return hash->count;
}
// 再封装一层接口：使用第三方库时，对库函数进行一层封装，适配自己的代码，
// 排查问题或更新迭代时只需要修改这一层接口的内容就行，不需要在源代码主体上修改，相当于做了一层隔离
int kvstore_hash_craete(hashtable_t *hash) {
return init_hashtable(hash);
}
void kvstore_hash_destory(hashtable_t *hash) {
return dest_hashtable(hash);
}
int kvs_hash_set(hashtable_t *hash, char *key, char *value) {
return put_kv_hashtable(hash, key, value);
}
char *kvs_hash_get(hashtable_t *hash, char *key) {
return get_kv_hashtable(hash, key);
}
int kvs_hash_delete(hashtable_t *hash, char *key) {
return delete_kv_hashtable(hash, key);
}
对于哈希表的设计与实现，注释说的很清楚了，最后封装的接口是用在接下来的kvstore主程序中的：
3.kvstore主体
概要：这份代码集成了前面的tcp服务epoll_entry、存储组件哈希表以及最后要介绍的：对客户端请求进行解析处理的组件
先介绍kvstore主程序：
int init_kvengine(void) {
kvstore_hash_create(&Hash);
}
int exit_kvengine(void) {
kvstore_hash_destory(&Hash);
}
int main() {
init_kvengine(); // 创建存储引擎，这里是哈希表
epoll_entry(); // 启动tcp服务器，处理并回复客户端请求
exit_kvengine(); // 销毁哈希表
}
而这里调用的init_kvengine();实际上就是前面的哈希表代码中的：
int init_hashtable(hashtable_t *hash) {
if (!hash) return -1;
hash->nodes = (hashnode_t**)kvstore_malloc(sizeof(hashnode_t *) * MAX_TABLE_SIZE);
if (!hash->nodes) return -1;
hash->max_slots = MAX_TABLE_SIZE;
hash->count = 0;
return 0;
}
4.请求解析
我们对于kvstore主程序中的存储引擎、tcp服务都介绍完了，接下来介绍最核心的请求解析函数：
这两个函数位于epoll_entry的kvstore_request(&connlist[fd])函数中：
int kvstore_request(struct conn_item *item) {
char *msg = item->rbuffer;
char *tokens[KVSTORE_MAX_TOKENS];
int count = kvstore_split_token(msg, tokens); // 解析请求
kvstore_parser_protocol(item, tokens, count); // 生成回复内容
return 0;
}
这个函数做到了对用户请求的解析以及回复，而依赖的是以下两个函数：
解析请求：
int kvstore_split_token(char *msg, char **tokens) { // 将msg字符串进行分割，结果保存在tokens字符串数字里
if (msg == NULL || tokens == NULL) return -1; // 参数检查
int idx = 0;
char *token = strtok(msg, " "); // 对msg按空格“ ”进行分割，返回第一个子字符串
while (token != NULL) { // 获取剩余的子字符串
tokens[idx++] = token; // 将子字符串保存在字符串数组里
token = strtok(NULL, " "); // 固定写法，依次获取除第一个外，剩余的子字符串
}
return idx; // 返回子字符串的个数
}
我们能对用户请求按空格进行分割的原因是，kvstore规定了应用层协议，只有按协议规定发送的请求才能被正确处理，就像linux shell 中的命令的名称以及使用方法一样
处理并回复：
int kvstore_parser_protocol(struct conn_item *item, char **tokens, int count) {
if (item == NULL || tokens[0] == NULL || count == 0) return -1; // 检查参数
char *msg = item->wbuffer; // 获取写缓冲区
memset(msg, 0, BUFFER_LENGTH);
// 对用户的命令的解析结果， 例如 SET name wjq 解析结果如下：
char *command = tokens[0]; // SET
char *key = tokens[1]; // name
char *value = tokens[2]; // wjq
int cmd = KVS_CMD_START;
for (cmd = KVS_CMD_START; cmd < KVS_CMD_SIZE; cmd++) { // 查找比对tokens里的命令
if (strcmp(commands[cmd], command) == 0) {
break; // 找到了或者不存在
}
}
// 匹配命令并回复结果
switch (cmd) {
case KVS_CMD_HSET: { // SET :添加
int res = kvstore_hash_set(key, value); // 调用哈希表的函数
if (!res) {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "SUCCESS");
} else {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "FAILED");
}
break;
}
case KVS_CMD_HGET: { // GET ：查询
char *val = kvstore_hash_get(key); // 调用哈希表提供的接口
if (val) {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", val);
} else {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "NO EXIST");
}
break;
}
case KVS_CMD_HDEL: { // DEL ： 删除
int res = kvstore_hash_delete(key);
if (res < 0) { // server
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", "ERROR");
} else if (res == 0) {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", "SUCCESS");
} else {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "NO EXIST");
}
break;
}
case KVS_CMD_HMOD: { // MOD : 修改
int res = kvstore_hash_modify(key, value);
if (res < 0) { // server
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", "ERROR");
} else if (res == 0) {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", "SUCCESS");
} else {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "NO EXIST");
}
break;
}
case KVS_CMD_HCOUNT: { // COUNT ： 查询数量
int count = kvstore_hash_count();
if (count < 0) { // server
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%s", "ERROR");
} else {
snprintf(msg, BUFFER_LENGTH, "%d", count);
}
break;
}
default: {
printf("cmd: %s\n", commands[cmd]);
assert(0);
}
}
}
可以看到解析查询的过程就是将用户按我们指定协议输入的请求，分成几段，为每一条请求进行一次解析、处理
增删改查用到了哈希表这个数据结构提供的函数，而只有按空格将字符串分割这个函数是我们自行设计的，难度并不大
至此，kvstore的设计实现已经全部完成
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