痛入爽出 HTTP/2：代码实战2 结语

一个写文档的开发者，其实就是个 Docker

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正文

上一期我们熟悉了应用场景和测试，这一期我们实现receive函数。

先重温一下 API：

复制代码class HTTP2Protocol:
    def receive(self, data: bytes):
        pass    
    def send(self, stream: Stream):
        pass

我们的整体设计思路是 Event Driven + Mutable State.

Event Driven：gethy 内部自定义一些事件（Event），HTTP2Protocol的 Public API 只会返回这些 Event 而已。

Mutable State：HTTP2Protocol内部会管理两个缓冲（Buffer），一个inbound_buffer储存接收的数据，一个outbound_buffer储存需要发送的数据。这两个 Buffer 都是私有的，用户不应该使用。根据不同的事件，HTTP2Protocol会向 Buffer 添加数据或者清除数据。

HTTP2Protocol 类

现在，我们来看更具体的函数签名：

复制代码# http2protocol.py
from typing import List

import h2.config
import h2.connection
import h2.events
import h2.exceptions
from h2.events import (
	RequestReceived,
	DataReceived,
	WindowUpdated,
	StreamEnded
)

from gethy.event import H2Event


class HTTP2Protocol:
    def __init__(self):
        self.current_events = []
        
        self.request_buffer = {}   # input buffer
        self.response_buffer = {}  # output buffer, not used in this tutorial
        
        config = h2.config.H2Configuration(client_side=False, header_encoding='utf-8')
        self.http2_connection = h2.connection.H2Connection(config=config)

    def receive(self, data: bytes) -> List[H2Event]:
        pass

current_events：顾名思义，用来存放目前已知的事件。

request_buffer：存放没有接收完整的 Request Stream。

response_buffer：存放没有完全发送的 Response Stream。

Stream 类

当然，我们还需要一个Stream来表示一个数据流。

复制代码class Stream:
    def __init__(self, stream_id: int, headers):
    	self.stream_id = stream_id
    	self.headers = headers  # as the name indicates
    
    	# when stream_ended is True
    	# buffered_data has to be None
    	# and data has to be a bytes
    	#
    	# if buffered_data is empty
    	# then both buffered_data and data have to be None when stream_ended is True
    	#
    	# should write a value enforcement contract decorator for it
    	self.stream_ended = False
    	self.buffered_data = []
    	self.data = None

流程图

在实现之前，我们先来看看流程图。

如图所示，我们的工作流程是纯线性的，所以也使其逻辑简明，容易实现。

receive

复制代码def receive(self, data: bytes):
    """
    receive bytes, return HTTP Request object if any stream is ready
    else return None
    
    :param data: bytes, received from a socket
    :return: list, of Request
    """
    # First, proceed incoming data
    # handle any events emitted from h2
    events = self.http2_connection.receive_data(data)
    for event in events:
    	self._handle_event(event)
    
    self._parse_request_buffer()
    
    events = self.current_events    # assign all current events to an events variable and return this variable
    self.current_events = []        # empty current event list by assign a newly allocated list
    
    return events

这里就将receive函数写好了，接下来实现_handle_event和_parse_request_buffer。

_handle_event

Handle events 的部分由几个重要的函数组成。

复制代码def _handle_event(self, event: h2.events.Event):
    # RequestReceived 的命名可能产生误解。
    # 这里不是说一个完整的 Request 收到了。
    # 而是说，Headers 收到了。
    if isinstance(event, h2.events.RequestReceived):
    	self._request_headers_received(event)
    
    elif isinstance(event, h2.events.DataReceived):
    	self._data_received(event)
    
    else:
    	logging.info("Has not implement %s handler" % type(event))

首先_handle_event要判断是哪种 h2 事件。我们用if/else来将事件导流到相应的函数去。本期只关心 Request（Headers&Data），其余事件简单地打印出来。

注：这里的 h2 事件其实和 HTTP/2 的 frame 有直接的关系。一个 Request 事件其实就是一个 Request Frame。一个 Data 事件其实就是一个 Data Frame。

参考文档：

Hyper-h2 API

http2 FramingLayer

_request_headers_received

复制代码def _request_headers_received(self, event: RequestReceived):
    self.request_buffer[event.stream_id] = Stream(event.stream_id, event.headers)
    
    if event.priority_updated:
    	logging.warning("RequestReceived.priority_updated is not handled")
    
    if event.stream_ended:
	    self._stream_ended(event.stream_ended)

这个 event 里有stream_id&headers，将其拿到并构造一个Stream实例。如果数据流结束，则调用_stream_ended。这里stream_ended == True的意思就是这个 Request 只有 Headers。通常的GET或者POST url param encoded就属于这个类型。很多框架甚至不允许GET带有 Request Body/Data。

_data_received

复制代码def _data_received(self, event: DataReceived):
    self.request_buffer[event.stream_id].buffered_data.append(event.data)
    
    if event.stream_ended:
    	self._stream_ended(event.stream_ended)

Request 也可以带有 Data，所以就会触发这个事件。这里request_buffer[event.stream_id]是一定不能触发KeyError的，因为只有可能先接收 Headers，再接收 Data。如果有 KeyError，那么八阿哥一定潜伏于某处。这里stream_ended == True就说明 Request 完整接收了。

_stream_ended

复制代码def _stream_ended(self, event: StreamEnded):
    stream = self.request_buffer[event.stream_id]
    stream.stream_ended = True
    stream.data = b''.join(stream.buffered_data)
    stream.buffered_data = None

当接收完一个 Request 数据流后，将Stream实例的状态做一些调整。

_parse_request_buffer

这样，我们就将所有数据都处理好了。现在的任务就是将缓冲扫描一遍，看有没有指的返回的东西。

复制代码def _parse_request_buffer(self):
    """
    exercise all inbound streams
    """
    # This is a list of stream ids
    streams_to_delete_from_request_buffer = []
    
    # inbound_streams is a dictionary with schema {stream_id: stream_obj}
    # therefore use .values()
    for stream in self.request_buffer.values():
        if stream.stream_ended:
            # create a HTTP Request event, add it to current event list
            event = RequestEvent(stream)
            self.current_events.append(event)
            
            # Emitting an event means to clear the cached inbound data
            # The caller has to handle all returned events. Otherwise bad
            streams_to_delete_from_request_buffer.append(stream.stream_id)
    
    # clear the inbound cache
    for stream_id in streams_to_delete_from_request_buffer:
    	del self.request_buffer[stream_id]

这里的逻辑也简单明了，检查有没有完整的 Request，有的话就构造一个完整的RequestEvent，然后将其放到self.current_events中。最后从缓冲中删除相应的Stream。

RequestEvent 类

RequestEvent定义如下:

复制代码# events.py
class H2Event:
    pass

class RequestEvent(H2Event):
    def __init__(self, stream):
    	self.stream = stream

纯粹为了代码可读性而定义的。

仔细的同学可能会看到两点：

• 在_stream_ended中就可以完成这个函数中的所有操作，没有必要再 loop 一遍浪费时间。
• 如果非要再 loop 一遍，可以写成函数式的，returncurrent_events，而不是更改对象的值。

完全正确，这里我为了大家看得简单明了，所以选择了更简洁，但是效率稍微慢一点的实现。

结语

到这里你就实现了一个完全正确可用的 HTTP/2 服务器端的接收功能。下一期就要实现发送了。

视频对文章进行补充，感兴趣就去看看吧！代码在 GitHub，喜欢给个🌟呗！

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本文转载自: 掘金

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