iceoryx源码阅读（四）——共享内存通信（二）

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小编点评

**代码分析** **ChunkSender** - 负责将用户数据发送给共享内存块。 - 使用 `getChunkReadyForSend()` 检验数据准备发送。 - 如果数据准备发送，调用 `deliverToAllStoredQueues()` 方法向所有队列发送消息。 - 更新 `m_lastChunkUnmanaged` 以提升性能。 **ChunkDistributor** - 处理共享内存块中的所有请求。 - 使用 `addToHistoryWithoutDelivery()` 将未发送的请求记录到历史记录。 - 如果队列已满，则尝试重新发送已发送的请求。 - 使用 `ChunkQueuePusher` 类向队列中发送消息。 - 当队列发送成功时，从队列中删除已发送的请求。 **主要逻辑** 1. **获取共享内存块**：`getMembers()->m_chunksInUse`。 2. **发送消息**：循环遍历所有订阅者队列，并调用 `pushToQueue()` 向消息队列发送消息。 3. **处理未发送的请求**：如果队列已满，则尝试重新发送已发送的请求。 4. **重新发送请求**：使用 `ChunkQueuePusher` 类向队列中发送消息。 5. **清理历史记录**：当消息发送成功时，从历史记录中删除已发送的请求。 **关键部分** - `getChunkReadyForSend()`：检查数据准备发送的标志。 - `deliverToAllStoredQueues()`：向所有队列发送消息。 - `addToHistoryWithoutDelivery()`：记录未发送的请求。 - `ChunkQueuePusher`：处理消息发送过程。 **总结** 代码实现消息发布者和订阅者的发送逻辑。它使用共享内存块和消息队列来实现消息传递。

正文

目录

本文阅读与共享内存通信相关的逻辑。发布者首先获取一块共享内存，往其中写入数据，然后向消息队列中推入消息描述数据，订阅者从消息队列中读取消息描述数据。本文从四方面进行解读：队列数据结构、共享内存获取、消息发送逻辑、消息接收逻辑。

1 队列数据结构

根据前文知道，队列元素为ShmSafeUnmanagedChunk，其中存放的是ChunkManagement所在共享内存段的id和相对该共享内存首地址的偏移，具体如下所示：

image

消息队列由如下代码定义：

struct ChunkQueueData : public LockingPolicy
{
    // ...
    static constexpr uint64_t MAX_CAPACITY = ChunkQueueDataProperties_t::MAX_QUEUE_CAPACITY;
    cxx::VariantQueue<mepoo::ShmSafeUnmanagedChunk, MAX_CAPACITY> m_queue;
    // ...
};

struct ChunkDistributorData : public LockingPolicy
{
    // ...
    using QueueContainer_t =
    cxx::vector<memory::RelativePointer<ChunkQueueData_t>, ChunkDistributorDataProperties_t::MAX_QUEUES>;
    QueueContainer_t m_queues;
    // ...
};

struct ChunkReceiverData : public ChunkQueueDataType
{
    // ...
};

  • ChunkDistributorData是发布者所持有的队列数据结构，由于一个发布者会分发至多个订阅端，所以持有多个队列。

  • ChunkReceiverData是订阅者的组件，它继承自ChunkQueueData，内部只有一个队列，队列元素类型为ShmSafeUnmanagedChunk。

上述代码中，队列数据结构的类型为cxx::VariantQueue<mepoo::ShmSafeUnmanagedChunk, MAX_CAPACITY>。从类名看，是一个变长数组，但实际上这是一个定长数组，以下是相关数据结构定义：

enum class VariantQueueTypes : uint64_t
{
    FiFo_SingleProducerSingleConsumer = 0,
    SoFi_SingleProducerSingleConsumer = 1,
    FiFo_MultiProducerSingleConsumer = 2,
    SoFi_MultiProducerSingleConsumer = 3
};

template <typename ValueType, uint64_t Capacity>
class VariantQueue
{
public:
    using fifo_t = variant<concurrent::FiFo<ValueType, Capacity>,
                           concurrent::SoFi<ValueType, Capacity>,
                           concurrent::ResizeableLockFreeQueue<ValueType, Capacity>,
                           concurrent::ResizeableLockFreeQueue<ValueType, Capacity>>;
    // ...

private:
    VariantQueueTypes m_type;
    fifo_t m_fifo;
};

fifo_t是队列底层结构类型，可能是concurrent::FiFo、concurrent::SoFi、concurrent::ResizeableLockFreeQueue之一，至于使用哪一种，由枚举值m_type确定。这三个内部会依赖以下数据结构：

template <typename ElementType, uint64_t Capacity>
struct NonZeroedBuffer
{
    struct alignas(ElementType) element_t
    {
        cxx::byte_t data[sizeof(ElementType)];
    };
    element_t value[Capacity];
};

上面这一结构本质就是一个数组，其元素类型类型为Element。

2 共享内存获取

发送数据前，应用程序首先需要先获取一块合适大小的Chunk，往其中写入数据，然后调用消息发送接口进行发送。

2.1 PublisherImpl::loan

职责：

获取一块共享内存，并调用构造函数进行初始化。

入参：

args：模板变参，用于调用待传类型的构造函数，也可以不传。

返回：

Sample类型实例，本质是对用户可操作的共享内存段的封装。

template <typename T, typename H, typename BasePublisherType>
template <typename... Args>
inline cxx::expected<Sample<T, H>, AllocationError>
PublisherImpl<T, H, BasePublisherType>::loan(Args&&... args) noexcept
{
    return std::move(loanSample().and_then([&](auto& sample) { new (sample.get()) T(std::forward<Args>(args)...); }));
}

整体代码分析：

首先调用loanSample方法获取共享内存，然后调用构造函数进行初始化，这里使用Placement new语法。需要指出的是，loanSample返回的是将用于存放用户数据的首地址，而不是Chunk的首地址。

2.2 PublisherImpl::loanSample

职责：

分配共享内存，并将其转换为Sample类型，并返回。

返回：

Sample类型实例。

template <typename T, typename H, typename BasePublisherType>
inline cxx::expected<Sample<T, H>, AllocationError> PublisherImpl<T, H, BasePublisherType>::loanSample() noexcept
{
    static constexpr uint32_t USER_HEADER_SIZE{std::is_same<H, mepoo::NoUserHeader>::value ? 0U : sizeof(H)};

    auto result = port().tryAllocateChunk(sizeof(T), alignof(T), USER_HEADER_SIZE, alignof(H));
    if (result.has_error())
    {
        return cxx::error<AllocationError>(result.get_error());
    }
    else
    {
        return cxx::success<Sample<T, H>>(convertChunkHeaderToSample(result.value()));
    }
}

整体代码分析：

首先调用tryAllocateChunk获得一块共享内存，并构造Sample实例。

2.3 PublisherPortUser::tryAllocateChunk

职责：

分配共享内存，并将其转换为Sample类型，并返回。

入参：

4个用于计算所需共享内存大小的参数，这里不展开介绍了。

返回值：

共享内存首地址（类型为ChunkHeader *，见4.1 Chunk管理结构）

cxx::expected<mepoo::ChunkHeader*, AllocationError>
PublisherPortUser::tryAllocateChunk(const uint32_t userPayloadSize,
                                    const uint32_t userPayloadAlignment,
                                    const uint32_t userHeaderSize,
                                    const uint32_t userHeaderAlignment) noexcept
{
    return m_chunkSender.tryAllocate(
        getUniqueID(), userPayloadSize, userPayloadAlignment, userHeaderSize, userHeaderAlignment);
}

整体代码分析：

上述函数只是简单地调用ChunkSender的tryAllocate方法。

2.4 ChunkSender::tryAllocate

职责：

调用MemoryManager的成员方法getChunk得到共享内存块或复用最后一次使用的共享内存块。

入参：

同上（略）

返回值：

指向共享内存块首地址的指针，类型为ChunkHeader。

template <typename ChunkSenderDataType>
inline cxx::expected<mepoo::ChunkHeader*, AllocationError>
ChunkSender<ChunkSenderDataType>::tryAllocate(const UniquePortId originId,
                                              const uint32_t userPayloadSize,
                                              const uint32_t userPayloadAlignment,
                                              const uint32_t userHeaderSize,
                                              const uint32_t userHeaderAlignment) noexcept
{
    const auto chunkSettingsResult =
        mepoo::ChunkSettings::create(userPayloadSize, userPayloadAlignment, userHeaderSize, userHeaderAlignment);
    if (chunkSettingsResult.has_error())
    {
        return cxx::error<AllocationError>(AllocationError::INVALID_PARAMETER_FOR_USER_PAYLOAD_OR_USER_HEADER);
    }

    const auto& chunkSettings = chunkSettingsResult.value();
    const uint32_t requiredChunkSize = chunkSettings.requiredChunkSize();

    auto& lastChunkUnmanaged = getMembers()->m_lastChunkUnmanaged;
    mepoo::ChunkHeader* lastChunkChunkHeader =
        lastChunkUnmanaged.isNotLogicalNullptrAndHasNoOtherOwners() ? lastChunkUnmanaged.getChunkHeader() : nullptr;

    if (lastChunkChunkHeader && (lastChunkChunkHeader->chunkSize() >= requiredChunkSize))
    {
        /* * * * *  见代码段2-4-1：复用最近一次分配的共享内存  * * * * */
    }
    else
    {
        /* * * * *  见代码段2-4-2：分配一块新的未使用的共享内存 * * * * */
    }
}

逐段代码分析：

  • LINE 09 ～ LINE 17： 计算所需共享内存大小。

  • LINE 19 ～ LINE 30： 判断最近一次分配的共享内存块是否所有订阅者都已读取，并且大小超过所需大小，则复用最近一次分配的共享内存块，否则新分配共享内存块。

代码段2-4-1：复用最近一次分配的共享内存

auto sharedChunk = lastChunkUnmanaged.cloneToSharedChunk();
if (getMembers()->m_chunksInUse.insert(sharedChunk))
{
    auto chunkSize = lastChunkChunkHeader->chunkSize();
    lastChunkChunkHeader->~ChunkHeader();
    new (lastChunkChunkHeader) mepoo::ChunkHeader(chunkSize, chunkSettings);
    lastChunkChunkHeader->setOriginId(originId);
    return cxx::success<mepoo::ChunkHeader*>(lastChunkChunkHeader);
}
else
{
    return cxx::error<AllocationError>(AllocationError::TOO_MANY_CHUNKS_ALLOCATED_IN_PARALLEL);
}

整体代码分析：

如果正在使用的共享内存块未满，则插入，并析构之前的数据，同时在这块内存上构造新的ChunkHeader；否则返回错误。

代码段2-4-2：分配一块新的未使用的共享内存

auto getChunkResult = getMembers()->m_memoryMgr->getChunk(chunkSettings);

if (!getChunkResult.has_error())
{
    auto& chunk = getChunkResult.value();

    // if the application allocated too much chunks, return no more chunks
    if (getMembers()->m_chunksInUse.insert(chunk))
    {
        // END of critical section
        chunk.getChunkHeader()->setOriginId(originId);
        return cxx::success<mepoo::ChunkHeader*>(chunk.getChunkHeader());
    }
    else
    {
        // release the allocated chunk
        chunk = nullptr;
        return cxx::error<AllocationError>(AllocationError::TOO_MANY_CHUNKS_ALLOCATED_IN_PARALLEL);
    }
}
else
{
    /// @todo iox-#1012 use cxx::error<E2>::from(E1); once available
    return cxx::error<AllocationError>(cxx::into<AllocationError>(getChunkResult.get_error()));
}

整体代码分析：

调用MemoryManager的成员方法getChunk获取共享内存块，如果获取成功，存入数组m_chunksInUse。如果获取失败或数组已满，则返回获取失败，此时根据RAII原理，SharedChunk的析构函数会自动将共享内存块返还给MemPool。

m_chunksInUse内部封装的数组元素的类型为我们在上一篇文章中介绍的ShmSafeUnmanagedChunk，这个类型不具有引用计数，为什么退出作用域不会被析构？

为什么要存m_chunksInUse数组？原因如下：我们看到tryAllocate返回的是消息内存块的指针，而消息发送的时候需要使用SharedChunk，我们无法将前者转换为后者。所以，此处存入数组，消息发送函数中通过消息内存块的指针查找对应数组元素，恢复出SharedChunk实例，具体见3.3。

3 消息发送逻辑

本质是往消息队列推入消息描述结构ShmSafeUnmanagedChunk。

3.1 PublisherImpl::publish

职责：

上层应用程序调用此方法推送消息。

入参：

sample：用户负载数据的封装实例。

template <typename T, typename H, typename BasePublisherType>
inline void PublisherImpl<T, H, BasePublisherType>::publish(Sample<T, H>&& sample) noexcept
{
    auto userPayload = sample.release(); // release the Samples ownership of the chunk before publishing
    auto chunkHeader = mepoo::ChunkHeader::fromUserPayload(userPayload);
    port().sendChunk(chunkHeader);
}

整体代码分析：

上述代码从sample中取出用户负载数据指针，据此计算Chunk首地址，然后调用sendChunk进行发送。

根据用户负载数据指针计算Chunk首地址其实就是减去一个偏移量，具体计算方法如下：

ChunkHeader* ChunkHeader::fromUserPayload(void* const userPayload) noexcept
{
    if (userPayload == nullptr)
    {
        return nullptr;
    }
    uint64_t userPayloadAddress = reinterpret_cast<uint64_t>(userPayload);
    auto backOffset = reinterpret_cast<UserPayloadOffset_t*>(userPayloadAddress - sizeof(UserPayloadOffset_t));
    return reinterpret_cast<ChunkHeader*>(userPayloadAddress - *backOffset);
}

其中偏移放在payload之前，即：*backOffset。

3.2 PublisherPortUser::sendChunk

职责：

发送用户数据。

入参：

chunkHeader：ChunkHeader类型的指针，Chunk的首地址。

void PublisherPortUser::sendChunk(mepoo::ChunkHeader* const chunkHeader) noexcept
{
    const auto offerRequested = getMembers()->m_offeringRequested.load(std::memory_order_relaxed);

    if (offerRequested)
    {
        m_chunkSender.send(chunkHeader);
    }
    else
    {
        m_chunkSender.pushToHistory(chunkHeader);
    }
}

整体代码分析：

3.3 ChunkSender::send

职责：

发送用户数据。

入参：

chunkHeader：ChunkHeader指针，Chunk的首地址。

template <typename ChunkSenderDataType>
inline uint64_t ChunkSender<ChunkSenderDataType>::send(mepoo::ChunkHeader* const chunkHeader) noexcept
{
    uint64_t numberOfReceiverTheChunkWasDelivered{0};
    mepoo::SharedChunk chunk(nullptr);
    // BEGIN of critical section, chunk will be lost if the process terminates in this section
    if (getChunkReadyForSend(chunkHeader, chunk))
    {
        numberOfReceiverTheChunkWasDelivered = this->deliverToAllStoredQueues(chunk);

        getMembers()->m_lastChunkUnmanaged.releaseToSharedChunk();
        getMembers()->m_lastChunkUnmanaged = chunk;
    }
    // END of critical section

    return numberOfReceiverTheChunkWasDelivered;
}

逐段代码分析：

  • LINE 05 ～ LINE 07： 根据chunkHeader指针和m_chunksInUse数组，恢复SharedChunk实例；

  • LINE 09 ～ LINE 09： 调用基类的成员方法deliverToAllStoredQueues向各队列发送（推入）消息；

  • LINE 11 ～ LINE 12： 更新m_lastChunkUnmanaged实例，以提升性能。

3.4 ChunkDistributor::deliverToAllStoredQueues

template <typename ChunkDistributorDataType>
inline uint64_t ChunkDistributor<ChunkDistributorDataType>::deliverToAllStoredQueues(mepoo::SharedChunk chunk) noexcept
{
    uint64_t numberOfQueuesTheChunkWasDeliveredTo{0U};
    typename ChunkDistributorDataType::QueueContainer_t remainingQueues;

    /* * * * *  见代码段3-3-1：向队列发送消息，失败入remainingQueues  * * * * */

    /* * * * *  见代码段3-3-2：发送失败的不断尝试重新发送  * * * * */

    addToHistoryWithoutDelivery(chunk);

    return numberOfQueuesTheChunkWasDeliveredTo;
}

整体代码分析：

这部分没有什么内容，主要实现在代码段3-3-1和代码段3-3-2。

代码段3-3-1：

{
    {
    typename MemberType_t::LockGuard_t lock(*getMembers());

    bool willWaitForConsumer = getMembers()->m_consumerTooSlowPolicy == ConsumerTooSlowPolicy::WAIT_FOR_CONSUMER;
    // send to all the queues
    for (auto& queue : getMembers()->m_queues)
    {
        bool isBlockingQueue = (willWaitForConsumer && queue->m_queueFullPolicy == QueueFullPolicy::BLOCK_PRODUCER);

        if (pushToQueue(queue.get(), chunk))
        {
            ++numberOfQueuesTheChunkWasDeliveredTo;
        }
        else
        {
            if (isBlockingQueue)
            {
                remainingQueues.emplace_back(queue);
            }
            else
            {
                ++numberOfQueuesTheChunkWasDeliveredTo;
                ChunkQueuePusher_t(queue.get()).lostAChunk();
            }
        }
    }
}

整体代码分析：

这段代码整体上是遍历所有订阅者队列，调用pushToQueue向消息队列推入消息，实现消息发送。但是消息队列的长度是有限的，如果由于订阅者处理速度太慢，队列满了应该怎么处理，根据设置，可以选择两种应对策略：

  • 将队列保存下来（LINE 17 ～ LINE 20），后续对这些队列不断尝试发送，直到所有队列推送成功，见代码段3-3-2；

  • 将队列标记为有消息丢失（LINE 22 ～ LINE 25）：

template <typename ChunkQueueDataType>
inline void ChunkQueuePusher<ChunkQueueDataType>::lostAChunk() noexcept
{
    getMembers()->m_queueHasLostChunks.store(true, std::memory_order_relaxed);
}

代码段3-3-2：不断尝试发送，直到所有消息发送成功

cxx::internal::adaptive_wait adaptiveWait;
while (!remainingQueues.empty())
{
    adaptiveWait.wait();
    {
        typename MemberType_t::LockGuard_t lock(*getMembers());

        /* * * * *  见代码段3-3-3：与活跃队列求交  * * * * */

        for (uint64_t i = remainingQueues.size() - 1U; !remainingQueues.empty(); --i)
        {
            if (pushToQueue(remainingQueues[i].get(), chunk))
            {
                remainingQueues.erase(remainingQueues.begin() + i);
                ++numberOfQueuesTheChunkWasDeliveredTo;
            }

            if (i == 0U)
            {
                break;
            }
        }
    }
}

整体代码分析：

这部分代码就是对剩余未发送成功的队列进行重新发送，直到所有队列发送成功。每轮尝试中间会使用yield或sleep函数等待一段时间，以免不必要的性能浪费。同时，发送过程中，还会与当前活跃队列求交，如下：

代码段3-3-3：与活跃队列求交

typename ChunkDistributorDataType::QueueContainer_t queueIntersection(remainingQueues.size());
auto greaterThan = [](memory::RelativePointer<ChunkQueueData_t>& a,
                  memory::RelativePointer<ChunkQueueData_t>& b) -> bool {
return reinterpret_cast<uint64_t>(a.get()) > reinterpret_cast<uint64_t>(b.get());
};
std::sort(getMembers()->m_queues.begin(), getMembers()->m_queues.end(), greaterThan);
std::sort(remainingQueues.begin(), remainingQueues.end(), greaterThan);

auto iter = std::set_intersection(getMembers()->m_queues.begin(),
                              getMembers()->m_queues.end(),
                              remainingQueues.begin(),
                              remainingQueues.end(),
                              queueIntersection.begin(),
                              greaterThan);
queueIntersection.resize(static_cast<uint64_t>(iter - queueIntersection.begin()));
remainingQueues = queueIntersection;

整体代码分析：

上面这段代码就是求解remainingQueues和当前活跃队列m_queues交集，以免发生无限循环。set_intersection是C++标准库函数，详见：https://en.cppreference.com/w/cpp/algorithm/set_intersection

至此，消息发送的流程分析完毕。

4 小结

本文介绍了消息发布者获取共享内存块和发送逻辑，下文将介绍消息订阅者的接收逻辑。

iceoryx

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