[分布式系统学习] 6.824 LEC2 RPC和线程 笔记
6.824的课程通常是在课前让你做一些准备。一般来说是先读一篇论文，然后请你提一个问题，再请你回答一个问题。然后上课，然后布置Lab。
第二课的准备-Crawler
第二课的准备不是论文，是让你实现Go Tour里面的crawler。Go Tour里面原有的实现是串行的，并且可能爬到相同的url。要求让你并行并去重。
简单想法就是，为了实现并行，爬每个url都是用goroutine；为了实现去重，每次开爬就把url放到map中。
不过这里有个知识点，Crawler函数最后返回成功，所有url都要爬完，所以需要一个机制去等待所有goroutine完成。查了一下可以用sync.WaitGroup。那一个直观的实现：
// Crawl uses fetcher to recursively crawl
// pages starting with url, to a maximum of depth.
func Crawl(url string, depth int, fetcher Fetcher) {
var collector Collector;
collector.fetchedUrl = make(map[string]bool)
CrawlInt(url, depth, fetcher, &collector)
collector.Wait()
}
type Collector struct {
sync.Mutex
sync.WaitGroup
fetchedUrl map[string]bool
}
func CrawlInt(url string, depth int, fetcher Fetcher, collector *Collector) {
if depth <= 0 {
return
}
collector.Lock()
if _, ok := collector.fetchedUrl[url]; ok {
//visited,
collector.Unlock()
return
}
collector.fetchedUrl[url] = true
collector.Unlock()
body, urls, err := fetcher.Fetch(url)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
collector.Add(len(urls))
fmt.Printf("found: %s %q\n", url, body)
for _, u := range urls {
go func (u string) {
CrawlInt(u, depth-1, fetcher, collector)
collector.Done()
}(u)
}
return
}
不过看到了答案，觉得答案很简洁，不仅没有用到WaitGroup，甚至连一个Lock都没有使用。
//
// Concurrent crawler with channels
//
func dofetch(url1 string, ch chan []string, fetcher Fetcher) {
body, urls, err := fetcher.Fetch(url1)
if err != nil {
fmt.Println(err)
ch <- []string{}
} else {
fmt.Printf("found: %s %q\n", url1, body)
ch <- urls
}
}
func master(ch chan []string, fetcher Fetcher) {
n := 1
fetched := make(map[string]bool)
for urls := range ch {
for _, u := range urls {
if _, ok := fetched[u]; ok == false {
fetched[u] = true
n += 1
go dofetch(u, ch, fetcher)
}
}
n -= 1
if n == 0 {
break
}
}
}
func CrawlConcurrentChannel(url string, fetcher Fetcher) {
ch := make(chan []string)
go func() {
ch <- []string{url}
}()
master(ch, fetcher)
}
Crawler函数是那个CrawlConcurrentChannel。ch里面放的是每次fetch返回的页面数组。为什么不用到Lock呢？因为fetched map的判断和加入都在主线程中。
ch里面的urls当然可能重复，但是在主线程中已经判断过了不会重复fetch。
而通过n来判断是否所有页面都被爬取了。所以有n==sizeof (ch) == sizeof (fetched)。这里的sizeof指的是所有放入的，不是某一时刻的。
Go 的RPC
我们在前面一个Lab里面已经遇到过了。觉得有点像Soap的方式，不过完全没有Soap那么复杂，需要定义wsdl。
至少发送一次 vs 至多发送一次
至少发送一次：RPC lib 等待返回，如果超时，再发。这样多尝试几次，始终没有返回，就报错。
这样能解决问题么？如果是发送的克扣余额会出现什么问题？
所以“至少发送一次”对于只读操作，和可重入操作是有效的。比如我们上一个Lab中的Map和Reduce，都是可重入的。
至多发送一次：问题在于如何检测重复请求。
client可以发送一个唯一的ID（XID）用于验证重复。服务器做如下处理。
server:
if seen[xid]:
r = old[xid]
else
r = handler()
old[xid] = r
seen[xid] = true
这里要处理的问题是：
1. client怎么保证XID唯一？现在UUID可以做到，另外也可以通过ip地址加上序列号来做hash值。
2. 服务器要在某时刻清理调之前的请求，否则每个请求都放到seen map里面，那要爆掉了。client可以在每条RPC中都包含一个”已经收到#<X的回复“的信息，这样，服务器就可以抛弃它们。
3. 服务器正在处理某个request，但是新的request已经进来了，服务器不想做第二次，那么他可以设置一个”pending“flag，让新的request等待或者忽略。
Go语言的RPC策略是”至多发送一次“。
