Socket编程中,如何高效地接收和处理数据,这里介绍一个简单的编程模型。

Socket索引 - SocketId


在给出编程模型之前,先提这样一个问题,程序中如何描述Socket连接?

为什么这么问呢,大家可以翻看我之前在项目总结(一)中给出的一个简单的基本架构,其中的网络层用来管理Socket的连接,并负责接收发送Socket数据,这个模块中可以直接使用建立的Socket连接对象。但如果上层需要给某个Socket发送数据怎么办,如果直接把Socket对象传送给上层,就破坏了面向对象中封装原则,上层甚至可以直接绕过网络层操作Socket数据收发,显然不是我们希望看到的。

既然这样不能直接传递Socket对象,那么就要给上层传递一个能够标识这个对象的一个标识,这就是我要说的这个SocketId。

SocketId实际上就是一个无符号整形数据,在网络层维护一个SocketId与Socket对象的映射表,上层通过SocketId通知网络层向对应的Socket发送数据。

Socket索引 - 如何建立SocketId


SocketId并不是说简单的从1开始,然后来一个Socket连接就直接加1作为对应的SocketId,我希望能够标识更多的东西。

如图所示,我在网络层建立了一个SocketMark数组,长度是经过配置的允许Socket连接的最大个数。其中每个SocketMark包含两个主要的成员,连接的Socket对象,和对应的索引SocketId,如上所示。对于SocketId我不仅希望能够标识出在SocketMark数组中的的位置index(最终找到Socket发出数据),还希望标识出这个SocketMark被使用了多少次(在项目中有特殊用处,在这不做过多说明)。

那么,怎么用index和usetimes表示SocketId呢?具体来说,SocketId是一个无符号整形数据,也就是有4个字节,我使用2个高字节来表示index,两个低字节来表示usetimes。那么,SocketId就是 index * 65536 + usetimes % 65536,相应的index = socketId / 65536, usetimes = socketId % 65536。

SocketMark代码如下所示:

public sealed class SocketMark
{
//用于线程同步
public readonly object m_SyncLock = new object(); public uint SocketId = ;
public Socket WorkSocket = null;
//用于接收Socket数据
public byte[] Buffer;
//当前WorkSocket是否连接
public bool Connected = false; public SocketMark(int index, int bufferSize)
{
//默认情况下usetimes为0
SocketId = Convert.ToUInt32(index * );
Buffer = new byte[bufferSize];
} public void IncReuseTimes()
{
int reuseTimes = GetReuseTimes(SocketId) + ;
SocketId = Convert.ToUInt32(GetIndex(SocketId) * + reuseTimes % );
} public static int GetIndex(uint socketId)
{
return Convert.ToInt32(socketId / );
} public static int GetReuseTimes(uint socketId)
{
return Convert.ToInt32(socketId % );
}
}

当有Socket连接建立时,通过查询SocketMark数组中Connected字段值为false的元素(可以直接遍历查找,也可以采取其他方式,我使用的是建立一个对应SOcketMark的栈,保存index,有新连接index就出栈,然后设置SocketMark[index]的WorkSocket为这个连接;Socket断开后index再入栈),设置相应的WorkSocket后,同时要调用一次IncReuseTimes()函数,使用次数加1,并更新SocketId。

在这里,网络层就可以使用Socket连接对象接收数据存储在Buffer中,并把数据连同SocketId传送给数据协议层。

数据模型


接下来是我要说的重点,在数据协议层这里,我需要定义一个新的结构,用来接收Socket数据,并尽可能地使处理高效。

public sealed class ConnCache
{
public uint SocketId; // 连接标识 public byte[] RecvBuffer; // 接收数据缓存,传输层抵达的数据,首先进入此缓存
public int RecvLen; // 接收数据缓存中的有效数据长度
public readonly object RecvLock; // 数据接收锁 public byte[] WaitBuffer; // 待处理数据缓存,首先要将数据从RecvBuffer转移到该缓存,数据处理线程才能进行处理
public int WaitLen; // 待处理数据缓存中的有效数据长度
public readonly object AnalyzeLock; // 数据分析锁 public ConnCache(int recvBuffSize, int waitBuffSize)
{
SocketId = ;
RecvBuffer = new byte[recvBuffSize];
RecvLen = ;
RecvLock = new object();
WaitBuffer = new byte[waitBuffSize];
WaitLen = ;
AnalyzeLock = new object();
}
}

解释一下:ConnCache用于管理从网络层接收的数据,并维护一个SocketId用来标识数据的归属。

在这其中,包括上面SocketMark都定义了一个公共的只读对象,用来提供多线程时数据同步,但你应该注意到这几个锁的对象全都是public类型的,实际上这样并不好。因为这样,对象就无法控制程序对锁的使用,一旦锁的使用不符合预期,就很有可能造成程序出现死锁,所以建议大家在使用的时候还是考虑使用private修饰符,尽量由对象来完成资源的同步。

但是,很不幸,我在项目中发现这样做有点不现实,使用private可能破坏了整个系统的结构。。而使用public只要能完全掌控代码,对不产生死锁有信心,还是非常方便的,基于这个理由,最终放弃了使用private的想法。

继续回来说这个结构,在这里,我把从网络层接收的数据存储在RecvBuffer中,但我的解析线程并不直接访问这个数组,而是另外建立一个新的数据WaitBuffer,这个WaitBuffer的用处就是从RecvBuffer Copy一定的数据,然后提供给解析线程处理。这样做有两个好处,第一,避免了接收线程和处理线程直接争抢Buffer资源,能够提高处理性能。第二,额。。我看着挺清晰的,一个用来接收,一个用来处理,不是么

注:当初在设计这个模型的时候,还不知道专门有个ReaderWriterLockSlim,我想如果能够代替上面的接收锁和分析锁,效果应该更好一点。

模型使用


介绍了上面两个主要的结构后,我们来看下如何写代码简单使用上述模型

首先,实现客户端,参考项目总结 - 异步中的客户端代码,将代码修改为定时发送数据到服务器,并删除一些无关的代码

class Program
{
static Socket socket;
static void Main(string[] args)
{
socket = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp);
socket.Connect(IPAddress.Parse("127.0.0.1"), ); //启动一个线程定时向服务器发送数据
ThreadPool.QueueUserWorkItem(state => {
int index = ; while (true)
{
byte[] senddata = Encoding.Default.GetBytes("我们都有" + index++ + "个家,名字叫中国");
socket.BeginSend(senddata, , senddata.Length, SocketFlags.None, new AsyncCallback(Send), null); Thread.Sleep();
}
}); Console.ReadKey();
} static void Send(IAsyncResult ar)
{
socket.EndSend(ar);
}
}

对于服务器,新建一个类NetLayer,用来模拟网络层,网络层建立Socket连接后,启动异步接收,并把接收到的数据通过委托传给处理层,传送时发送SocketId,代码如下:

public delegate void ArrivedData(uint socketId, byte[] buffer);

class NetLayer
{
Socket socket;
SocketMark[] socketMarks; public event ArrivedData arrivedData; public NetLayer(int maxConnNum)
{
//初始化SocketMark
//最大允许连接数
socketMarks = new SocketMark[maxConnNum];
for (int i = ; i < socketMarks.Length; i++)
socketMarks[i] = new SocketMark(i, );
} public void Start()
{
//新建Socket,并开始监听连接
socket = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp);
socket.Bind(new IPEndPoint(IPAddress.Parse("127.0.0.1"), ));
socket.Listen();
socket.BeginAccept(new AsyncCallback(Accept), "new socket connect");
} public void Accept(IAsyncResult ar)
{
Console.WriteLine(ar.AsyncState.ToString()); //结束监听
Socket _socket = socket.EndAccept(ar); //这里为了方便直接通过循环的方式查找可用的SocketMark
SocketMark socketMark = null;
for (int i = ; i < socketMarks.Length; i++)
{
if (!socketMarks[i].Connected)
{
socketMark = socketMarks[i];
break;
}
}
//如果没有找到可用的SocketMark,说明达到最大连接数,关闭该连接
if (socketMark == null)
{
_socket.Close();
return;
} socketMark.WorkSocket = _socket;
socketMark.Connected = true;
socketMark.IncReuseTimes(); _socket.BeginReceive(socketMark.Buffer, , socketMark.Buffer.Length, SocketFlags.None, new AsyncCallback(Receive), socketMark);
} public void Receive(IAsyncResult ar)
{
SocketMark mark = (SocketMark)ar.AsyncState; int length = mark.WorkSocket.EndReceive(ar);
if (length > )
{
//多线程下资源同步
lock (mark.m_SyncLock)
{
byte[] data = new byte[length];
Buffer.BlockCopy(mark.Buffer, , data, , length); if (arrivedData != null)
arrivedData(mark.SocketId, data); //再次投递接收申请
mark.WorkSocket.BeginReceive(mark.Buffer, , mark.Buffer.Length, SocketFlags.None, new AsyncCallback(Receive), mark);
}
}
}
}

数据处理层收到数据后,先把数据存到对应ConnCache中的RecvBuffer中,并向队列Queue<ConnCache>写入一个标记,告诉处理线程应该处理哪个ConnCache的数据,在这里大家会看到,我在之前的文章中讨论的lock和Monitor是如何使用的。

class Program
{
static ConnCache[] connCaches; //处理线程通过这个队列知道有数据需要处理
static Queue<ConnCache> tokenQueue;
//接收到数据后,同时通知处理线程处理数据
static AutoResetEvent tokenEvent; static void Main(string[] args)
{
//最大允许连接数
int maxConnNum = ; //要和底层SocketMark数组的个数相同
connCaches = new ConnCache[maxConnNum];
for (int i = ; i < maxConnNum; i++)
connCaches[i] = new ConnCache(, ); tokenQueue = new Queue<ConnCache>();
tokenEvent = new AutoResetEvent(false); NetLayer netLayer = new NetLayer(maxConnNum);
netLayer.arrivedData += new ArrivedData(netLayer_arrivedData);
netLayer.Start(); //处理线程
ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback(AnalyzeThrd), null); Console.ReadKey();
} static void netLayer_arrivedData(uint socketId, byte[] buffer)
{
int index = (int)(socketId / );
int reusetimes = (int)(socketId % ); Console.WriteLine("recv data from - index = {0}, reusetimes = {1}", index, reusetimes); int dataLen = buffer.Length;
//仅使用了RecvLock,不影响WaitBuffer中的数据处理
lock (connCaches[index].RecvLock)
{
//说明已经是一个新的Socket连接了,需要清理之前的数据
if (connCaches[index].SocketId != socketId)
{
connCaches[index].SocketId = socketId;
connCaches[index].RecvLen = ;
connCaches[index].WaitLen = ;
} //如果收到的数据超过了可以接收的长度,截断
if (dataLen > connCaches[index].RecvBuffer.Length - connCaches[index].RecvLen)
dataLen = connCaches[index].RecvBuffer.Length - connCaches[index].RecvLen;
if (dataLen > )
{
//接收数据到RecvBuffer中,并更新已接收的长度值
Buffer.BlockCopy(buffer, , connCaches[index].RecvBuffer, connCaches[index].RecvLen, dataLen);
connCaches[index].RecvLen += dataLen;
}
} lock (((ICollection)tokenQueue).SyncRoot)
{
tokenQueue.Enqueue(connCaches[index]);
}
tokenEvent.Set();
} static void AnalyzeThrd(object state)
{
ConnCache connCache; while (true)
{
Monitor.Enter(((ICollection)tokenQueue).SyncRoot);
if (tokenQueue.Count > )
{
connCache = tokenQueue.Dequeue();
Monitor.Exit(((ICollection)tokenQueue).SyncRoot);
}
else
{
Monitor.Exit(((ICollection)tokenQueue).SyncRoot);
//如果没有需要处理的数据,等待15秒后再运行
tokenEvent.WaitOne(, false);
continue;
} //这里就需要使用两个锁,只要保证使用这两个锁的顺序不变,就不会出现死锁问题
lock (connCache.AnalyzeLock)
{
while (connCache.RecvLen > )
{
lock (connCache.RecvBuffer)
{
//这里把接收到的数据COPY到待处理数组
int copyLen = connCache.WaitBuffer.Length - connCache.WaitLen;
if (copyLen > connCache.RecvLen)
copyLen = connCache.RecvLen;
Buffer.BlockCopy(connCache.RecvBuffer, , connCache.WaitBuffer, connCache.WaitLen, copyLen);
connCache.WaitLen += copyLen;
connCache.RecvLen -= copyLen;
//如果RecvBuffer中还有数据没有COPY完,把它们提到数组开始位置
if (connCache.RecvLen > )
Buffer.BlockCopy(connCache.RecvBuffer, copyLen, connCache.RecvBuffer, , connCache.RecvLen);
}
} //这里就是解析数据的地方,在这我直接把收到的数据打印出来(注意:如果客户端数据发送很快,有可能打印出乱码)
//还在AnalyzeLock锁中
{
string data = Encoding.Default.GetString(connCache.WaitBuffer, , connCache.WaitLen);
Console.WriteLine("analyzed: " + data); //WaitLen置0,相当于清理了WaitBuffer中的数据
connCache.WaitLen = ;
}
} }
}
}

至此,整个模型的使用就完成了。代码图省事就直接放上去了,见谅!

结果如下:

大家可以试着修改下代码使发送更快,一次发送数据更多,再来多个客户端试一下效果。

注:本文中的代码是用来进行演示的简化后的代码,并不保证没有缺陷,仅为了阐述这一模型。

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