仓库地址： 1037827920/web-server: 使用rust编写的简单web服务器 (github.com)

模拟慢请求

一个单线程版本的web服务器只能一次处理一个请求，可是如果一个请求持续的时间太长，就会导致其他请求有可能饥饿，下面使用sleep方式让每次请求持续5s，模拟真实的慢请求：

rust">use std::{fs,io::{prelude::*, BufReader},net::{TcpListener, TcpStream},thread,time::Duration,
};fn main() {// 监听本地8080端口let listener = TcpListener::bind("localhost:8080").unwrap();for stream in listener.incoming() {let stream = stream.unwrap();// 处理连接handle_connection(stream);}
}fn handle_connection(mut stream: TcpStream) {let buf_reader = BufReader::new(&mut stream);// 使用next而不是lines，因为我们只需要读取第一行，判断具体的request方法let request_line = buf_reader.lines().next().unwrap().unwrap();// match方法不会像之前的方法那样自动做引用或解引用，因此我们需要显式调用let (status_line, filename) = match &request_line[..] {"GET / HTTP/1.1" => ("HTTP/1.1 200 OK", "hello.html"), // 请求 / 资源"GET /sleep HTTP/1.1" => { // 请求 /sleep 资源thread::sleep(Duration::from_secs(5));("HTTP/1.1 200 OK", "hello.html")}_ => ("HTTP/1.1 404 NOT FOUND", "404.html"),};// 读取文件内容let contents = fs::read_to_string(filename).unwrap();let length = contents.len();// 格式化HTTP Responselet response =format!("{status_line}\r\nContent-Length: {length}\r\n\r\n{contents}");// 将response写入streamstream.write_all(response.as_bytes()).unwrap();
}

运行代码后访问localhost:8080/sleep，然后紧接着继续运行localhost:8080，会发现后者的请求必须等待前者完成后才能被处理，下面使用线程池改善吞吐量

多线程Web服务器实现

线程池： 包含一组已经生成的线程，它们时刻等待着接收并处理新的任务，当程序接收到新任务时，它会将线程池中的一个线程指派给该任务，在该线程忙着处理时，新来的任务交给池中剩余的线程进行处理，最终，当执行任务的线程处理完后，它会被重新放入到线程池中，准备处理新任务。注意： 需要限制线程池中的线程数量，以保护服务器免受拒绝服务攻击(DoS)的影响：如果针对每个请求创建一个新线程，那么一个人向我们的服务器发出1000万个请求，会直接耗尽资源，导致后续用户的请求无法被处理，这也是拒绝服务名称的来源。

因此，需要对线程池进行一定的架构设计，首先是设定最大线程数的上限，其次是维护一个请求队列。池中的线程去队列中依次弹出请求并处理。

为每个请求单独生成一个线程

修改main函数，每次处理一个任务就创建一个新的线程并执行任务

rust">use std::{fs,io::{prelude::*, BufReader},net::{TcpListener, TcpStream},thread,time::Duration,
};fn main() {let listener = TcpListener::bind("localhost:8080").unwrap();for stream in listener.incoming() {let stream = stream.unwrap();thread::spawn(|| {handle_connection(stream);});}
}fn handle_connection(mut stream: TcpStream) {let buf_reader = BufReader::new(&mut stream);// 使用next而不是lines，因为我们只需要读取第一行，判断具体的request方法let request_line = buf_reader.lines().next().unwrap().unwrap();// match方法不会像之前的方法那样自动做引用或解引用，因此我们需要显式调用let (status_line, filename) = match &request_line[..] {"GET / HTTP/1.1" => ("HTTP/1.1 200 OK", "hello.html"), // 请求 / 资源"GET /sleep HTTP/1.1" => { // 请求 /sleep 资源thread::sleep(Duration::from_secs(5));("HTTP/1.1 200 OK", "hello.html")}_ => ("HTTP/1.1 404 NOT FOUND", "404.html"),};// 读取文件内容let contents = fs::read_to_string(filename).unwrap();let length = contents.len();// 格式化HTTP Responselet response =format!("{status_line}\r\nContent-Length: {length}\r\n\r\n{contents}");// 将response写入streamstream.write_all(response.as_bytes()).unwrap();
}

这样简单粗暴就能实现多线程的Web服务器，但是这样不能达到限制线程池中线程数的效果

限制创建线程的数量

利用线程池，继续修改main函数

rust">fn main() {let listener = TcpListener::bind("localhost:8080").unwrap();// 首先创建一个包含4个线程的线程池let pool = ThreadPool::new(4);for stream in listener.incoming() {let stream = stream.unwrap();// 分发执行请求pool.execute(|| {handle_connection(stream)});}
}

可以看出，我们至少要实现ThreadPool这个结构体和execute方法

ThreadPool的初始化

首先要确定使用new还是build来初始化ThreadPool实例，new往往用于简单初始化一个实例，而build往往会完成更加复杂的构建工作，我们并不需要在初始化线程池的同时创建相应的线程，因此new更合适。

在src/lib.rs写入以下代码：

rust">pub struct ThreadPool;impl ThreadPool {/// # 函数功能/// 创建一个新的线程池pub fn new(size: usize) -> ThreadPool {assert!(size > 0);ThreadPool}/// # 函数功能/// 执行传入的函数fpub fn execute<F>(&self, f: F)whereF: FnOnce() + Send + 'static{todo!();}
}

在src/main.rs中导入lib.rs的ThreadPool：

rust">use <project_name>::ThreadPool;

ThreadPool的存储

ThreadPool作为一个线程池，肯定是要能够存储线程的对吧，继续修改ThreadPool，添加threads字段，使其能够存储线程

rust">use std::thread::{self, Thread};pub struct ThreadPool {threads: Vec<thread::JoinHandle<()>>,
}impl ThreadPool {/// # 函数功能/// 创建一个新的线程池pub fn new(size: usize) -> ThreadPool {assert!(size > 0);// 使用with_capacity可以提前分配好内存空间，比Vec::new的性能好let mut threads = Vec::with_capacity(size);for _ in 0..size {// 创建线程并将其存储在vector中todo!();}ThreadPool { threads }}/// # 函数功能/// 执行传入的函数fpub fn execute<F>(&self, f: F)whereF: FnOnce() + Send + 'static{todo!();}
}

ThreadPool的设计

使用thread::spawn是生成线程的最好方式，但是它会立即执行传入的任务，我们需要的是创建线程和执行任务是要分离的。也就是说，我们可以先创建线程后这个线程就进入loop循环等待，直到有执行任务的信号过来这个线程才会执行任务。

可以考虑创建一个Worker结构体，存放id和对应的线程。作为ThreadPool和任务线程联系的桥梁，通过channel，ThreadPool持有Sender，通过execute方法将任务发送给Worker，而Worker持有Receiver，在loop循环中接收ThreadPool发送过来的任务。

ThreadPool结构体：

rust">use std::{sync::{mpsc, Arc, Mutex},thread,
};pub struct ThreadPool {workers: Vec<Worker>,sender: mpsc::Sender<Job>,
}impl ThreadPool {/// # 函数功能/// 创建一个新的线程池pub fn new(size: usize) -> ThreadPool {assert!(size > 0);// 获得Sender和Receiverlet (sender, receiver) = mpsc::channel();// receiver会在多线程中移动，因此要保证线程安全，需要使用Arc和Mutex。Arc可以允许多个Worker同时持有Receiver，而Mutex可以确保一次只有一个Worker能从Receiver中获取任务，防止任务被多次执行let receiver = Arc::new(Mutex::new(receiver));let mut workers = Vec::with_capacity(size);for id in 0..size {workers.push(Worker::new(id, Arc::clone(&receiver)));}ThreadPool { workers, sender }}    /// # 函数功能/// 执行传入的函数fpub fn execute<F>(&self, f: F) whereF: FnOnce() + Send + 'static{let job = Box::new(f);// Sender往通道中发送任务self.sender.send(job).unwrap();}
}

Worker结构体：

rust">// 闭包的大小编译是未知的，使用Box可以在堆上动态分配内存，从而存储闭包
type Job = Box<dyn FnOnce() + Send + 'static>;struct Worker {id: usize,thread: thread::JoinHandle<()>,
}impl Worker {fn new(id: usize, receiver: Arc<Mutex<mpsc::Receiver<Job>>>) -> Worker {let thread = thread::spawn(move || loop {// Receiver会阻塞直到有任务let job = receiver.lock().unwrap().recv().unwrap();println!("Workder {id} got a job; executing");// 执行任务job();});// 让每个Worker都拥有自己的唯一idWorker { id, thread }}
}

关闭和资源清理

为ThreadPool实现Drop

当线程池被Drop时，需要等待所有的子线程完成它们的工作，然后再退出：

rust">struct Worker {id: usize,// 因为Worker中的thread字段的JoinHandle类型没有实现copy trait,可以修改Worker的thread字段，使用Option，然后通过take可以拿走内部值的所有权，同时留下一个Nonethread: Option<thread::JoinHandle<()>>,
}
impl Worker {fn new(id: usize, receiver: Arc<Mutex<mpsc::Receiver<Job>>>) -> Worker {let thread = thread::spawn(move || loop {let job = receiver.lock().unwrap().recv().unwrap();println!("Workder {id} got a job; executing");job();});// 让每个Worker都拥有自己的唯一idWorker { id, thread: Some(thread)}}
}impl Drop for ThreadPool {fn drop(&mut self) {for worker in &mut self.workers {println!("Shuting down worker {}", worker.id);if let Some(thread) = worker.thread.take() {thread.join().unwrap();}}}
}

停止工作线程

虽然调用了join，但是目标线程依然不会停止，原因在于它们在无限地loop循环等待，需要channel的drop机制：释放sender后，receiver会收到错误，然后再退出

rust">pub struct ThreadPool {workers: Vec<Worker>,// 增加Option封装，这样可以用take拿走所有权sender: Option<mpsc::Sender<Job>>,
}impl ThreadPool {pub fn new(size: usize) -> ThreadPool {assert!(size > 0);let (sender, receiver) = mpsc::channel();let receiver = Arc::new(Mutex::new(receiver));let mut workers = Vec::with_capacity(size);for id in 0..size {workers.push(Worker::new(id, Arc::clone(&receiver)));}ThreadPool { workers, sender: Some(sender)}}pub fn execute<F>(&self, f: F) whereF: FnOnce() + Send + 'static{let job = Box::new(f);self.sender.as_ref().unwrap().send(job).unwrap();}
}impl Drop for ThreadPool {fn drop(&mut self) {// 主动调用drop关闭senderdrop(self.sender.take());for worker in &mut self.workers {println!("Shuting down worker {}", worker.id);if let Some(thread) = worker.thread.take() {thread.join().unwrap();}}}
}

当sender被关闭后，将关闭对应的channel，所以loop的receiver就会收到一个错误，根据错误再进一步的错误：

rust">impl Worker {fn new(id: usize, receiver: Arc<Mutex<mpsc::Receiver<Job>>>) -> Worker {let thread = thread::spawn(move || loop {let message = receiver.lock().unwrap().recv();match message {Ok(job) => {println!("Worker {id} got a job; executing");job();}Err(_) => {println!("Worker {id} disconnected; shutting down.");break;}}});Worker {id,thread: Some(thread),}}
}

测试

为了验证代码的正确性，修改main：

rust">fn main() {let listener = TcpListener::bind("localhost:8080").unwrap();let pool = ThreadPool::new(4);for stream in listener.incoming().take(2) {let stream = stream.unwrap();pool.execute(|| {handle_connection(stream);});}println!("Shutting down.");
}