bigchaindb源码分析（二）—

bigchaindb源码分析（一）分析了bigchaindb如何解析命令行参数与配置文件，并据此启动了日志publisher与subscriber。本节来分析bigchaindb的pipeline机制。

之前说到，对于命令行命令bigchaindb start，将会调用commands.bigchaindb.run_start()。该函数完成了生成公私钥、初始化数据库以及启动所必要的进程。process.start()将完成进程启动任务。

def start():

    events_queue = setup_events_queue()

    # start the processes
    logger.info('Starting block')
    block.start()

    logger.info('Starting voter')
    vote.start()

    logger.info('Starting stale transaction monitor')
    stale.start()

    logger.info('Starting election')
    election.start(events_queue=events_queue)

    # start the web api
    app_server = server.create_server(bigchaindb.config['server'])
    p_webapi = mp.Process(name='webapi',target=app_server.run)
    p_webapi.start()

    logger.info('WebSocket server started')
    p_websocket_server = mp.Process(name='ws',target=websocket_server.start,args=(events_queue,))
    p_websocket_server.start()

    # start message
    logger.info(BANNER.format(bigchaindb.config['server']['bind']))

其中setup_events_queue仅仅是返回一个Queue()实例。而之后的几个start操作（具体来说是block/vote/election）基本大同小异：都是创建一个pipeline、setup并启动该pipeline。

# pipeline/block.py
def start():
    pipeline = create_pipeline()
    pipeline.setup(indata=get_changeFeed())
    pipeline.start()
    return pipeline

# pipeline/vote.py
def start():
    pipeline = create_pipeline()
    pipeline.setup(indata=get_changeFeed())
    pipeline.start()
    return pipeline

# pipeline/election.py
def start(events_queue=None):
    pipeline = create_pipeline(events_queue=events_queue)
    pipeline.setup(indata=get_changeFeed())
    pipeline.start()
    return pipeline

以block.start为例，创建pipeline的函数如下。Pipeline的构造函数中输入的为一个list，其中第一个元素是一个队列，其他每个元素对应到类BlockPipeline的成员函数。暂时按照名称来猜测，其作用应当是按照这个list的顺序来处理输入的数据。

def create_pipeline():

    block_pipeline = BlockPipeline()

    pipeline = Pipeline([
        Pipe(maxsize=1000),Node(block_pipeline.filter_tx),Node(block_pipeline.validate_tx,fraction_of_cores=1),Node(block_pipeline.create,timeout=1),Node(block_pipeline.write),Node(block_pipeline.delete_tx),])

    return pipeline

def Pipe(maxsize=0):
    return queues.Queue(maxsize,ctx=mp.get_context())

Node与Pipeline类均来自于一个额外的包multipipes，这个包下除了__init__.py也就一个pipeline.py。。

Node

我们先来看看Node类。其__init__函数接收的第一个参数为target，若第一个参数不存在时，target被设置为pass_through用来将参数进行直接返回。在进行一系列的合法性判定后设置了该Node能够开启的进程数为self.number_of_processes，其后利用multiprocessing模块来创建这些进程，每个进程运行的目标为self.safe_run_forever函数。

def pass_through(val):
    return val

class Node:

    def __init__(self,target=None,inqueue=None,outqueue=None,name=None,timeout=None,number_of_processes=None,fraction_of_cores=None):

        self.target = target if target else pass_through

        ...

        self.processes = [mp.Process(target=self.safe_run_forever)
                          for i in range(self.number_of_processes)]

self.safe_run_forever将调用run_forever，来进入无限循环，并检测按键中断异常。循环中将一直调用run函数。run函数去掉一些判定检查后可以简化为如下步骤：

如果有输入队列，则从输入队列中获取本Node操作的参数
执行target程序
如果有输出队列，则将target程序的执行结果放入输出队列中（为list则一个个放入输出队列中）

def run(self):
    if self.inqueue:
        args = self.inqueue.get(timeout=self.timeout)

    result = self.target(*args)

    if result is not None and self.outqueue:
        self.outqueue.put(result)

除此之外，还对外提供了start、terminate、is_alive等函数来启动、终止这些进程或者判断进程是否还存活。另外还提供了poison_pill函数，往输入队列中加入进程数个POISON_PILL，而在run时发现输入队列队首为POISON_PILL时，在执行一次target程序后，将退出Node的无限循环。

pipeline

在知道Node其实就是一个用来执行target程序的多进程程序后，我们来分析pipeline类，pipeline的__init__函数如下

class Pipeline:

    def __init__(self,items):
        self.items = items
        self.setup()

    def setup(self,indata=None,outdata=None):
        items_copy = self.items[:]
        if indata:
            items_copy.insert(0,indata)
        if outdata:
            items_copy.append(outdata)

        self.nodes = [item for item in items_copy if isinstance(item,Node)]
        self.connect(items_copy,False)

__init__将调用setup函数，将构造函数传入的list中的所有属于Node实例的元素保存到成员属性self.nodes中，之后调用connect函数

def connect(self,rest,pipe=None):

    if not rest:
        return pipe

    head,*tail = rest

    if isinstance(head,queues.Queue):
        if pipe:
            raise ValueError('Cannot have two or more pipes next'
                             ' to each other.')
        return self.connect(tail,pipe=head)

    elif isinstance(head,Node):
        if pipe is None:
            pipe = Pipe()
        if pipe is not False:
            head.inqueue = pipe
        head.outqueue = self.connect(tail)
        return head.inqueue

附带说明下*和**前缀，这些可以用来获取可变数量的参数。在args变量前有*前缀，所有多余的函数参数都会作为一个元组存储在args中。如果使用的是**前缀，多余的参数则会被认为是一个字典的健/值对。

对于def func(*args):，*args表示把传进来的位置参数存储在tuple（元组）args里面。例如，调用func(1,2,3) ，args就表示(1,3)这个元组。
对于def func(**args):，**args表示把参数作为字典的健-值对存储在dict（字典）args里面。例如，调用func(a=’I’,b=’am’,c=’wcdj’) ，args就表示{‘a’:’I’,‘b’:’am’,‘c’:’wcdj’}这个字典。

回到__init__调用setup调用connect时，参数rest是一个list，list的第一个元素是队列，其后的都是Node。head将指向队列，而tail指向所有的Node组成的list。

首次进入connect时，由于head是Queue的实例，将进入if分支，从而再次调用connect
第二次进入connect时，head将指向第一个Node，pipe则指向队列，从而进入elif分支，并将第一个Node的inqueue设置为队列，进入第三次connect
第三次进入connect时，head指向第二个Node，pipe为None，进入elif…
head为最后一个Node时，tail为空list，connect(tail)将返回pipe，而此时pipe为None，故最后一个Node的inqueue为一个新的Pipe()，而outqueue为None，并返回inqueue来作为上一层的outqueue

因此，__init__()将构成一个链式结构。队列为第一个Node的inqueue，后面每个Node的inqueue为前一个Node的outqueue，最后一个Node的outqueue为None，从而形成pipeline

start

start的第一条则是创建了一个上面说明的链式结构，对于block.py来说，其pipeline中对应的都是要依次执行BlockPipeline中的几个函数，而每个Node会从inqueue取参数，执行target程序，将结果放入outqueue，这个outqueue又连上下一个Node的inqueue，如此，pipeline就正式构建成功。

# pipeline/block.py
def start():
    pipeline = create_pipeline()
    pipeline.setup(indata=get_changeFeed())
    pipeline.start()
    return pipeline

start在构建完pipeline之后又执行了一次setup，并给出了一个indata。回顾setup代码，当indata不为None时，setup将indata放在pipeline的最前面。相当于indata的outqueue指向队列，而第一个node的inqueue也指向队列。其实也就是将indata给出的数据放入到第一个node的inqueue了。

def setup(self,outdata=None):
    items_copy = self.items[:]
    if indata:
        items_copy.insert(0,indata)
    if outdata:
        items_copy.append(outdata)

重新将pipeline构建完成后，再调用pipeline.start()，也就是把所有Node的进程启动起来，每个Node开始从inqueue取数据，从outqueue输出数据给下一个Node。。。

def start(self):
    for node in self.nodes:
        node.start()

因此，只要indata还产生数据到队列里，pipeline就会流水线地处理这个数据。而get_changeFeed应当是后端存储变更所产生的反馈了。。等分析后端存储时再来看吧。。

再回过头来看bigchaindb在最开始启动的这些进程：

def start():

    events_queue = setup_events_queue()

    # start the processes
    logger.info('Starting block')
    block.start()

    logger.info('Starting voter')
    vote.start()

    logger.info('Starting stale transaction monitor')
    stale.start()

    logger.info('Starting election')
    election.start(events_queue=events_queue)

    # start the web api
    app_server = server.create_server(bigchaindb.config['server'])
    p_webapi = mp.Process(name='webapi',))
    p_websocket_server.start()

    # start message
    logger.info(BANNER.format(bigchaindb.config['server']['bind']))

block/vote/election的结构基本都是一样的了，等待各自的反馈出现，出现后调用对应类的函数按流水线来进行处理..stale虽然有所不同，但也区别不大了。除此之外也就还启动了一个web api，这个下次再看…

bigchaindb源码分析（二）——pipeline

Node

pipeline

start

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