本篇內(nèi)容介紹了“Nebula Graph源碼分析”的有關(guān)知識，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到準(zhǔn)格爾網(wǎng)站設(shè)計(jì)與準(zhǔn)格爾網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類型包括：成都網(wǎng)站建設(shè)、成都做網(wǎng)站、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、域名注冊、虛擬主機(jī)、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋準(zhǔn)格爾地區(qū)。

導(dǎo)讀

對于一些剛開始接觸 Nebula Graph 開源庫的小伙伴來說，剛開始可能和我一樣，想要提高自己，看看大神們的代碼然后試著能夠做點(diǎn)什么，或許能夠修復(fù)一個看起來并不是那么困難的 Bug。但是面對如此多的代碼，我裂開了，不知道如何下手。最后硬著頭皮，再看了一遍又一遍代碼，跑了一個又一個用例之后終于有點(diǎn)眉目了。

下面就分享下個人學(xué)習(xí) Nebula Graph 開源代碼的過程，也希望剛接觸 Nebula Graph 的小伙伴能夠少走彎路，快速入門。另外 Nebula Graph 本身也用到了一些開源庫，詳情可以見附錄。

在本文中，我們將通過數(shù)據(jù)流快速學(xué)習(xí) Nebula Graph，以用戶在客戶端輸入一條 nGQL 語句 SHOW SPACES 為例，使用 GDB 追蹤語句輸入時 Nebula Graph 是怎么調(diào)用和運(yùn)行的。

整體架構(gòu)

一個完整的 Nebula Graph 包含三個服務(wù)，即 Query Service，Storage Service 和 Meta Service。每個服務(wù)都有其各自的可執(zhí)行二進(jìn)制文件。

Query Service 主要負(fù)責(zé)

• 客戶端連接的管理

• 解析來自客戶端的 nGQL 語句為抽象語法樹 AST，并將抽象樹 AST 解析成一系列執(zhí)行動作。

• 對執(zhí)行動作進(jìn)行優(yōu)化

• 執(zhí)行優(yōu)化后的執(zhí)行計(jì)劃

Storage Service 主要負(fù)責(zé)

• 數(shù)據(jù)的分布式存儲

Meta Service 主要負(fù)責(zé)

• 圖 schema 的增刪查改

• 集群的管理

• 用戶鑒權(quán)

這次，我們主要對 Query Service 進(jìn)行分析

目錄結(jié)構(gòu)

剛開始，可以拿到一個 source 包，解壓，可以先看看代碼的層級關(guān)系，不同的包主要功能是干什么的 下面只列出 src 目錄：

|--src
    |--client // 客戶端代碼
    |--common // 提供一些常用的基礎(chǔ)組件
    |--console
    |--daemons
    |--dataman
    |--graph // 包含了Query Service的大部分代碼                         
    |--interface // 主要是一些 meta、storage 和 graph 的通訊接口定義     
    |--jni
    |--kvstore
    |--meta // 元數(shù)據(jù)管理相關(guān) 
    |--parser // 主要負(fù)責(zé)詞法和語法分析       
    |--storage // 存儲層相關(guān)
    |--tools
    |--webservice

代碼跟蹤

通過 scripts 目錄下的腳本啟動 metad 和 storaged 這兩個服務(wù)：

啟動后通過 nebula.service status all 查看當(dāng)前的服務(wù)狀態(tài)

然后 gdb 運(yùn)行 bin 目錄下的 nebula-graphd 二進(jìn)制程序

gdb> set args --flagfile  /home/mingquan.ji/1.0/nebula-install/etc/nebula-graphd.conf   //設(shè)置函數(shù)入?yún)?gdb> set follow-fork-mode child   // 由于是守護(hù)進(jìn)程，所以在 fork 子進(jìn)程后 gdb 繼續(xù)跟蹤子進(jìn)程
gdb> b main         // 在 mian 入口打斷點(diǎn)

在 gdb 中輸入 run 開始運(yùn)行 nebula-graphd 程序，然后通過 next 可以一步一步運(yùn)行，直到遇到 gServer->serve();  // Blocking wait until shut down via gServer->stop()，此時 nebula-graphd 的所有線程阻塞，等待客戶端連接，這時需要找到客戶端發(fā)起請求后由哪個函數(shù)處理。

由于 Nebula Graph 使用 FBThrift 來定義生成不同服務(wù)的通訊代碼，在 src/interface/graph.thrift 文件中可以看到 GraphService 接口的定義如下：

service GraphService {
    AuthResponse authenticate(1: string username, 2: string password)
    oneway void signout(1: i64 sessionId)
    ExecutionResponse execute(1: i64 sessionId, 2: string stmt)
}

在 gServer->serve() 之前有

auto interface = std::make_shared();
status = interface->init(ioThreadPool);
gServer->setInterface(std::move(interface));
gServer->setAddress(localIP, FLAGS_port);

可以知道是由 GraphService 對象來處理客戶端的連接和請求，因此可以在 GraphService.cpp:``future_execute 處打斷點(diǎn)，以便跟蹤后續(xù)處理流程。

此時重新打開一個終端進(jìn)入 nebula 安裝目錄，通過 ./nebule -u=root -p=nebula 來連接 nebula 服務(wù)，再在客戶端輸入 SHOW SPACES ，此時客戶端沒有反應(yīng)，是因?yàn)榉?wù)端還在阻塞調(diào)試中，回到服務(wù)端輸入 continue，如下所示：

經(jīng)過 session 驗(yàn)證后，進(jìn)入 executionEngine->execute() 中，step 進(jìn)入函數(shù)內(nèi)部

auto plan = new ExecutionPlan(std::move(ectx));
plan->execute();

繼續(xù) step 進(jìn)入ExecutionPlan 的 execute 函數(shù)內(nèi)部，然后執(zhí)行到

auto result = GQLParser().parse(rctx->query());

parse 這塊主要使用 flex & bison，用于詞法分析和語法解析構(gòu)造對象到抽象語法樹，其詞法文件是 src/parser/scanner.lex，語法文件是 src/parser/parser.yy，其詞法分析類似于正則表達(dá)式，語法分析舉例如下：

go_sentence
    : KW_GO step_clause from_clause over_clause where_clause yield_clause {
        auto go = new GoSentence();
        go->setStepClause($2);
        go->setFromClause($3);
        go->setOverClause($4);
        go->setWhereClause($5);
        if ($6 == nullptr) {
            auto *cols = new YieldColumns();
            for (auto e : $4->edges()) {
                if (e->isOverAll()) {
                    continue;
                }
                auto *edge  = new std::string(*e->edge());
                auto *expr  = new EdgeDstIdExpression(edge);
                auto *col   = new YieldColumn(expr);
                cols->addColumn(col);
            }
            $6 = new YieldClause(cols);
        }
        go->setYieldClause($6);
        $$ = go;
    }

其在匹配到對應(yīng)到 go 語句時，就構(gòu)造對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，然后由 bison 處理，最后生成一個抽象的語法樹。

詞法語法分析后開始執(zhí)行模塊，繼續(xù) gdb，進(jìn)入 excute 函數(shù)，一直 step 直到進(jìn)入ShowExecutor::execute 函數(shù)。

繼續(xù) next 直到 showSpaces()，step 進(jìn)入此函數(shù)

auto future = ectx()->getMetaClient()->listSpaces();
auto *runner = ectx()->rctx()->runner();
'''
'''
std::move(future).via(runner).thenValue(cb).thenError(error);

此時 Query Service 通過 metaClient 和 Meta Service 通信拿到 spaces 數(shù)據(jù)，之后通過回調(diào)函數(shù) cb 回傳拿到的數(shù)據(jù)，至此 nGQL 語句 SHOW SPACES; 已經(jīng)執(zhí)行完畢，而其他復(fù)雜的語句也可以以此類推。

• 如果是正在運(yùn)行的服務(wù)，可以先查出該服務(wù)的進(jìn)程 ID，然后通過 gdb attach PID 來調(diào)試該進(jìn)程；

• 如果不想啟動服務(wù)端和客戶端進(jìn)行調(diào)試，在 src 目錄下的每個文件夾下都有一個 test 目錄，里面都是對對應(yīng)模塊或者功能進(jìn)行的單元測試，可以直接編譯對應(yīng)的單元模塊，然后跟蹤運(yùn)行。方法如下:

1. 通過對應(yīng)目錄下的 CMakeLists.txt 文件找到對應(yīng)的模塊名

2. 在 build 目錄下 make 模塊名，在 build/bin/test 目錄下生成對應(yīng)的二進(jìn)制程序

3. gdb 跟蹤調(diào)試該程序

“Nebula Graph源碼分析”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

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