Skynet框架概述

抽象模型

1. 抽象了actor并发模型
2. 在用户层去抽象进程（如一个用户一个进程，一个任务一个进程等）
3. actor怎么运行？
   1. 消息驱动actor运行（因为共享用户态内存，加锁麻烦）
   2. 网络消息驱动（消息怎么存储？消息队列）
   3. 定时消息驱动
   4. 消息队列（每一个抽象的进程都有）
   5. 都是异步的消息，会涉及回调处理
4. 协程消除回调
   1. sessionid选择协程

用户态抽象actor

• 为什么要在用户态抽象actor进程：

1. 一个actor对应一个lua虚拟机，一个虚拟机只有几百k的大小，所以可以创建很多个
2. 每个actor进程有隔离的运行环境

对等actor

1. 所有的actor都是对等的概念
2. 公平调度

使用Skynet框架

• skynet/ (skynet源码)
• app/ （自己的代码）
• config

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  thread = 8 -- 底层8线程 logger = nil -- 日志打在控制台，如果希望打在文件里，就写文件 harber = 0 -- 集群相关 start = "main" -- 最开始启动的是main服务 lua_path = "./skynet/lualib/?.lua;./skynet/lualib/?/init.lua;" -- lua脚本加载路径 luaservice = "./skynet/service/?.lua;./app/?.lua" -- lua抽象的进程 lualoader = "./skynet/lualib/lualoader.lua" cpath = "./skynet/cservice/?.so" lua_cpath = "./skynet/luaclib/?.so"

• app/main.lua

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  local skynet = require "skynet" local skynet = require "skynet.socket" skynet.start(function() local listenfd = socket.listen("0.0.0.0", 8888) socket.start(listenfd, function(clientfd, addr) print("recive a client: " clientfd, addr) end) skynet.timeout(100, function() print("after 1s, do here") end) print("hello skynet") local slave = skynet.newservice("slave") -- 新的抽象进程 local response = skynet.call(slave, "lua", "ping") -- 发送消息，相当于远程rpc调用，异步消息，但是协程消除了callback过程 print(response) --[[ main -> ping -> slave 协程挂起 slave -> pong -> main 协程被唤醒 c/c++ 异步流程 callback用协程来实现了同步编程 ]] end)

• Makefile

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  SKYNET_PATH ?= ./skynet all: cd $(SKYNET_PATH) && $(MAKE) PLAT='linux' clean: cd $(SKYNET_PATH) && $(MAKE) clean

• 启动服务

  1	./skynet/skynet config

• 添加一个service
• app/slave.lua

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  local skynet = require "skynet" local CMD = {} function CMD.ping() skynet.retpack("pang") end skynet.start(function() skynet.dispatch("lua", function(session, source, cmd, ...) -- 接受消息 local func = assert(CMD[cmd]) func(...) end) end)

公平调度原理

• 两级调度，很多公平调度的框架，都是这个原理

skynet

• 调度实体：actor，一个actor有一个消息队列

1. 找活跃的消息队列 有消息的消息队列
2. 组织所有的活跃的消息队列
3. 以actor为一级组织一个有序链表（队列）
4. 从队头的actor消费一个消息，若还有剩余消息，将该actor添加到有序链表的队尾
5. 重复1——4

workflow

• 调度实体：某种资源，一个资源有一个任务队列，如计算、通信、文件io、cuda、定时器等
• 公平调度目的：让每个资源的执行是公平的

1. 找活跃的任务 有任务的任务队列
2. 组织所有的活跃的任务队列
3. 以资源为一级组织一个有序链表（队列）
4. 从队头的资源执行（消费）一个任务，若还有剩余任务，将该资源添加到队尾
5. 重复1——4

问题

• 由于用户的问题，每个actor的消息并不是平均的，有些actor的任务就是比较多，所以应用级别上是不公平的
• 解决：工作线程设置权重