bigchaindb源码分析（二）——pipeline

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.pydef start():    pipeline = create_pipeline()    pipeline.setup(indata=get_changefeed())    pipeline.start()    return pipeline# pipeline/vote.pydef start():    pipeline = create_pipeline()    pipeline.setup(indata=get_changefeed())    pipeline.start()    return pipeline# pipeline/election.pydef 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 pipelinedef 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 valclass 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, 2, 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.pydef 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, indata=None, 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', 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']))

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…