FFLIB之FFXML:极简化TinyXml 读取

摘要:

XML是结构化的标记语言,经常被用来做配置文件。由于XML的具有非常强的自描述属性,使用XML的配置文件往往直观易懂。C++中解析XML已经有一些非常成熟的类库可以使用,TinyXml是最受欢迎的解析类库之一。尽管TinyXml已经已经封装了解析细节,但是解析、遍历Xml仍然是稍显繁琐。FFXML针对如下需求对TinyXml做了轻量封装:

  • 只把XML当成配置文件,也就是说,只有对XML的读取操作,在我日工作中,都是用XML当做纯配置文件,把XML当成序列化文件或数据文件的情况少之又少。
  • XML配置文件不会太大,我们假设限制在几千行以内,通常XML配置文件不需要那么大,在这种需求下,的XML的读取效率不是问题,易用性会被放到首位,必须非常容易获取xml中的内容。

FFLIB之FFLUA——C++嵌入Lua&扩展Lua利器

摘要:

在使用C++做服务器开发中,经常会使用到脚本技术,Lua是最优秀的嵌入式脚本之一。Lua的轻量、小巧、概念之简单,都使他变得越来越受欢迎。本人也使用过python做嵌入式脚本,二者各有特点,关于python之后会写相关的文章,python对于我而言更喜欢用来编写工具,我前边一些相关的算法也是用python来实现的。今天主要讲Lua相关的开发技术。Lua具有如下特点:

C++ 多进程并发框架FFLIB之Tutorial

 FFLIB框架是为简化分布式/多进程并发而生的。它起始于本人尝试解决工作中经常遇到的问题如消息定义、异步、多线程、单元测试、性能优化等。基本介绍可以看这里:

      http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2012/07/30/fflib_framework.html

其中之所以特意采用了Broker模式,是吸收了MPI和Erlang的思想。

FFLIB 目前处于alpha阶段,一些有用的功能还需继续添加。但是FFLIB一开始就是为了解决实际问题而生。Broker 即可以以独立进程运行,也可以集成到某个特定的进程中启动。除了这些,FFLIB中使用epoll实现的网络层也极具参考价值。网上有一些关于epoll ET 和 LT的讨论,关于哪种方式更简单,本人的答案是ET。ET模式下epoll 就是一个完全状态机。开发者只需实现FD的read、write、error 三种状态即可。

C++多进程并发框架

         三年来一直从事服务器程序开发,一直都是忙忙碌碌,不久前结束了职业生涯的第一份工作,有了一个礼拜的休息时间,终于可以写写总结了。于是把以前的开源代码做了整理和优化,这就是FFLIB。虽然这边总结看起来像日记,有很多废话,但是此文仍然是有很大针对性的。针对服务器开发中常见的问题,如多线程并发、消息转发、异步、性能优化、单元测试,提出自己的见解。

面对的问题

从事开发工程中,遇到过不少问题,很多时候由于时间紧迫,没有使用优雅的方案。在跟业内的一些朋友交流过程中,我也意识到有些问题是大家都存在的。简单列举如下:

  • 多线程与并发
  • 异步消息/接口调用
  • 消息的序列化与Reflection
  • 性能优化
  • 单元测试

多线程与并发

现在是多核时代,并发才能实现更高的吞吐量、更快的响应,但也是把双刃剑。总结如下几个用法:

  • 多线程+显示锁;接口是被多线程调用的,当被调用时,显示加锁,再操作实体数据。悲剧的是,工程师为了优化会设计多个锁,以减少锁的粒度,甚至有些地方使用了原子操作。这些都为领域逻辑增加了额外的设计负担。最坏的情况是会出现死锁。

C++ 后台程序实时性能监控

面对的问题:

做后台程序经常会被问一句话,你的程序能撑多少人。一般官方一点的回答是这个得根据实际情况而定。实际上后台程序的性能是可以被量化的。我们开发的每一个服务器程序,对性能都非常有底,以为我们有数据。So,能撑多少人不少随便猜的,让数据报表来说话。

另外一种情况经常发生在开发人员之中,甲乙丙一起讨论接口实现,经常会说这么实现效率太低,那么实现效率才高等。实际上,效率高低都是相对而言的。一个函数1ms执行完毕够快吗?看起来挺快,若某接口需要此函数100次循环,那么情况就不是很乐观了。但是若此接口又是十天半个月才会被触发一次,似乎事情又变的不是很严重。说到这里想起《unix编程艺术》上关于性能优化的总结:

  • 最有效的优化往往是优化之外的,如清晰干净的设计
  • 最有效的优化就是不优化,摩尔定律会为你优化
  • 如果确定要优化,必须找到真正的瓶颈

C++ 多线程编程总结

         在开发C++程序时,一般在吞吐量、并发、实时性上有较高的要求。设计C++程序时,总结起来可以从如下几点提高效率:

  • 并发
  • 异步
  • 缓存

下面将我平常工作中遇到一些问题例举一二,其设计思想无非以上三点。

1任务队列

1.1    以生产者-消费者模型设计任务队列

         生产者-消费者模型是人们非常熟悉的模型,比如在某个服务器程序中,当User数据被逻辑模块修改后,就产生一个更新数据库的任务(produce),投递给IO模块任务队列,IO模块从任务队列中取出任务执行sql操作(consume)。