【Skynet 入门实战练习】分布式 ID | 雪花算法 | 缓存设计 | LRU算法 | 数据库

文章目录

• 前言
• • 雪花算法
  • [LRU 算法](#LRU 算法)
  • 缓存模块
  • 数据库
  • 测试逻辑

前言

本节实现了 分布式 ID 生成系统，采用雪花算法实现唯一 ID；实现缓存架构，采用 LRU （最近最少使用）算法。

雪花算法

分布式 ID 生成算法的有很多种，Twitter 的雪花算法（SnowFlake）就是其中经典的一种。

SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：

• 1位，不用。二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的 id 一般都使用正整数，所以这个最高位固定是0

• 41位，用来记录时间戳（毫秒）。

  41位可以表示 2 41 − 1 2^{41}-1 241−1 个数字，如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至 2 41 − 1 2^{41}-1 241−1。41位可以表示 2 41 − 1 2^{41}-1 241−1个毫秒的值，转化成单位年则是 ( 2 41 − 1 ) / ( 1000 ∗ 60 ∗ 60 ∗ 24 ∗ 365 ) = 69 (2^{41}-1) / (1000 * 60 * 60 * 24 * 365) = 69 (241−1)/(1000∗60∗60∗24∗365)=69年

• 10位，用来记录工作机器id。可以部署在 2 10 = 1024 2^{10} = 1024 210=1024 个节点，包括5位 datacenterId 和5位 workerId

  5位（bit）可以表示的最大正整数是 2 5 − 1 = 31 2^{5}-1 = 31 25−1=31，即可以用0、1、2、3、...31这32个数字，来表示不同的 datecenterId 或 workerId

• 12位，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同 id。12位可以表示的最大正整数是 2 12 − 1 = 4095 2^{12}-1 = 4095 212−1=4095，即可以用 0、1、2、3、...4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒）内产生的4095个 ID 序号

SnowFlake 算法的优点：

• 生成 ID 时不依赖于数据库，完全在内存生成，高性能高可用。

• 容量大，每秒可生成几百万ID。

  • SnowFlake算法在同一毫秒内最多可以生成多少个全局唯一ID呢？同一毫秒的ID数量 = 1024 * 4096 = 4194304

• 所有生成的id按时间趋势递增，后续插入数据库的索引树的时候，性能较高。

• 整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterId和workerId来做区分）

SnowFlake 算法的缺点：

• 依赖于系统时钟的一致性。如果某台机器的系统时钟回拨，有可能造成ID冲突，或者ID乱序。

• 还有，在启动之前，如果这台机器的系统时间回拨过，那么有可能出现ID重复的危险。

以上参考：cloudyan/snowflake

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在本项目中，与之有异同之处。采用 39 位表示时间戳，12 位表示机器 id，12位表示序列号。

实现后的雪花算法：

• 4096 个服务
• 单个服务 10 毫秒内可以生成 4096 个 ID
• 支持时间跨服 174 年

1. 通过自定义雪花算法生成 id 的服务，即表示为机器 id，则可以实现至多 2 12 = 4096 2^{12}=4096 212=4096 个服务。
2. 由于 skynet 内部时钟精度是 10ms，所以在同一时间戳（10ms）内，生成 id 的序列号依此递增，至多 2 12 = 4096 2^{12}=4096 212=4096 个。
3. 39 位用于表示时间戳， 2 39 / ( 100 ∗ 3600 ∗ 24 ∗ 365 ) = 174 2^{39}/(100*3600*24*365)=174 239/(100∗3600∗24∗365)=174 年。

雪花算法服务的配置文件：

-- snowflake conf 
snowflake_begin         = 1 
snowflake_end           = 2
snowflake_start_date    = "2003-01-21"

lualib/snowflake.lua

local skynet = require "skynet"

local _M = {}
local snowflake_service = {} -- service: begin - end 
local max_service_id
local cur_service_id = 0

-- 获取一个 snowflake 服务
local function get_snowflake_service()
    cur_service_id = cur_service_id + 1
    if cur_service_id > max_service_id then 
        cur_service_id = 1
    end 

    return snowflake_service[cur_service_id]
end 

-- 对外接口，雪花 id 算法生成
function _M.snowflake()
    local addr = get_snowflake_service()
    return skynet.call(addr, "lua", "snowflake")
end 

skynet.init(function()
    skynet.uniqueservice("snowflake")

    local snowflake_begin = tonumber(skynet.getenv("snowflake_begin")) or 1
    local snowflake_end = tonumber(skynet.getenv("snowflake_end")) or 10
    assert(snowflake_begin <= snowflake_end, "snowflake_begin or snowflake_end error")

    local i = 0
    for id = snowflake_begin, snowflake_end do  
        i = i + 1
        local service_name = string.format(".snowflake_%s", id)
        snowflake_service[i] = skynet.localname(service_name) --  返回同一进程内，用 register 注册的具名服务的地址。
    end 
    max_service_id = i
end)

return _M 

可以看到，服务采用主从架构，通过简单的轮询算法负载均衡。生成的服务数量由 snowflake_begin 、snowflake_end 配置。

我们再来看 snowflake 服务代码：

service/snowflake.lua

-------- master --------

-- 启动主节点服务，创建多个从节点服务
skynet.start(function()
    local snowflake_begin = tonumber(skynet.getenv("snowflake_begin")) or 1
    local snowflake_end = tonumber(skynet.getenv("snowflake_end")) or 10
    assert(snowflake_begin <= snowflake_end, "snowflake_begin or snowflake_end error")

    for id = snowflake_begin, snowflake_end do 
        skynet.newservice(SERVICE_NAME, "slave", id)
    end 
    skynet.register(".snowflake")
end)

主节点仅负责启动多个从节点服务，通过 skynet.newservice(SERVICE_NAME, "slave", id)启动并传入参数，参数 id 则用于后续标识机器的 id。

从节点用于提供生成 ID 的雪花算法，并维护当前这个从服务的时间戳，定时每 3s 保存到文件中。

-- 将 2000-01-01 形式日期，转为时间戳
local function parse_date(date)
    local year, month, day = date:match("(%d+)-(%d+)-(%d+)")
    return os.time({year = year, month = month, day = day})
end 
local start_date = skynet.getenv("snowflake_start_date") or "2000-01-01"
local START_TIMESTAMP = parse_date(start_date)

-- 每一部分占用位数
local TIME_BIT      = 39    -- 时间占用位数
local SEQUENCE_BIT  = 12    -- 序列号占用位数
local MACHINE_BIT   = 12    -- 机器标识占用位数

-- 每一部分最大值
local MAX_TIME      = 1 << TIME_BIT     -- 时间最大值      ((1 << 39) / 365 * 24 * 3600 * 100) ==> 174 year
local MAX_SEQUENCE  = 1 << SEQUENCE_BIT -- 序列号最大值     (4096)
local MAX_MACHINE   = 1 << MACHINE_BIT  -- 机器标识最大值   (4096)

-- 每一部分向左的偏移
local LEFT_MACHINE  = SEQUENCE_BIT                  -- 12
local LEFT_TIME     = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT    -- 24

-- snowflake 接口
function CMD.snowflake()
    local cur = get_cur_timestamp()
    if cur < last_timestamp then 
        error("Clock moved backwards.  Refusing to generate id")
    end 
    if cur == last_timestamp then 
        -- 相同 10ms 内，序列号自增
        sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE

        if sequence == 0 then 
            cur = get_next_timestamp()
        end 
    else 
        -- 不同 10ms 内，序列号置 0
        sequence = 0
    end 
    
    last_timestamp = cur

    return (cur - START_TIMESTAMP) << LEFT_TIME | slave_id << LEFT_MACHINE | sequence
end 

从代码中可以看出，生成 id 的时间戳是相较于配置文件中 snowflake_start_date 起始的。并且在相同 10ms 内，序列号自增，如果序列号超出 12 位的最大值，那么强制变为下一个 10ms 的时间戳。

雪花算法 snowflake，实际返回的 id：(cur - START_TIMESTAMP) << LEFT_TIME | slave_id << LEFT_MACHINE | sequence，即分别将时间戳、机器 id、序列号，向左偏移到二进制对应的位置返回。

-- 10ms
local function get_cur_timestamp()
    return math.floor(skynet.time() * 100)
end 

local function get_next_timestamp()
    local cur = get_cur_timestamp()
    while cur <= last_timestamp do 
        cur = get_cur_timestamp()
    end 
    return cur
end 

skynet.time：通过 starttime 和 now 计算出当前 UTC 时间（单位是秒, 精度是ms），get_cur_timestamp 获取当前时间戳函数控制了 10ms 为一个单位。

完整代码：service/snowflake

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LRU 算法

缓存模块使用最经典的 LRU 算法实现，淘汰策略是最近最少使用的数据。详细的介绍参考：百度百科

LRU 算法在 leetcode 上也有相应试题，我们参考实现自己的 LRU 算法。

Go 语言版本：

type entry struct {
    key int 
    value int 
}

type LRUCache struct {
    ll          *list.List
    cache       map[int]*list.Element
    maxBytes    int 
    nBytes      int
}


func Constructor(capacity int) LRUCache {
    lru := LRUCache{}
    lru.ll = list.New()
    lru.cache = make(map[int]*list.Element)
    lru.maxBytes = capacity
    lru.nBytes = 0
    return lru
}

func RemoveOldest(this *LRUCache) {
    ele := this.ll.Back()
    if ele != nil {
        this.ll.Remove(ele)
        delete(this.cache, ele.Value.(*entry).key)
        this.nBytes -= 1
    }
}

func (this *LRUCache) Get(key int) int {
    if ele, ok := this.cache[key]; ok {
        this.ll.MoveToFront(ele)
        return ele.Value.(*entry).value
    }
    return -1
}


func (this *LRUCache) Put(key int, value int)  {
    if ele, ok := this.cache[key]; ok {
        this.ll.MoveToFront(ele)
        ele.Value = &entry{key, value}
    } else {
        ele := this.ll.PushFront(&entry{key, value})
        this.cache[key] = ele 
        this.nBytes += 1 
    }

    for this.maxBytes < this.nBytes && this.maxBytes != 0 {
        RemoveOldest(this)
    }
}
/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * obj := Constructor(capacity);
 * param_1 := obj.Get(key);
 * obj.Put(key,value);
 */

根据上述 Go 语言实现的 LRU，需要一个双向链表模块，还有一个哈希表。哈希表在 lua 中实际就是 table，那么下面首先实现双向链表结构。
lualib/list.lua

local list = {} 
local mt = { __index = list }

-- entry { key, value, next, prev }

function list.New()
    local self = setmetatable({}, mt)
    self.size = 0
    self.head = {}
    self.tail = {} 
    self.head.next = self.tail 
    self.tail.prev = self.head 
    return self 
end 

function list.Back(self)
    if self.size ~= 0 then 
        return self.tail.prev 
    end 
    return nil 
end 

-- insert entry after at; list.size++; return entry
local function insert(self, entry, at)
    entry.prev = at 
    entry.next = at.next 
    entry.prev.next = entry 
    entry.next.prev = entry
    self.size = self.size + 1
    return entry
end 

function list.PushFront(self, entry)
    return insert(self, entry, self.head)
end 

-- move entry after at;
local function move(self, entry, at)
    if entry == at then 
        return 
    end 

    entry.prev.next = entry.next 
    entry.next.prev = entry.prev

    entry.prev = at
    entry.next = at.next

    entry.prev.next = entry
    entry.next.prev = entry
end 

function list.MoveToFront(self, entry)
    if entry == self.head or self.size <= 1 then 
        return 
    end 

    move(self, entry, self.head)
end 

function list.Remove(self, entry)
    if entry == nil then 
        return 
    end

    entry.prev.next = entry.next
    entry.next.prev = entry.prev
    entry.next, entry.prev, entry.key, entry.value = nil, nil, nil, nil
    entry = nil  

    self.size = self.size - 1
end 

return list 

设计的对外接口仅和 Go 语言代码一致，满足后续的 LRU 算法模块实现，这里不再过多赘述双向列表的实现。

下面来看 LRU 模块设计：lru.lua

主要实现了 new、set、get 三个方法：

function lru.new(size, on_remove)
    local self = setmetatable({}, mt)
    self.list = list.New()
    self.cache = {} 
    self.capacity = size 
    self.size = 0
    self.on_remove = on_remove
    return self 
end 

function lru.set(self, key, value, force)
    local entry = self.cache[key]
    if entry then 
        entry.value = value
        self.list:MoveToFront(entry)
    else 
        local entry = {
            key = key,
            value = value
        }
        self.list:PushFront(entry)
        self.cache[key] = entry
        self.size = self.size + 1
    end 

    while true do 
        if self.size > self.capacity and not force then
            lru_remove(self)
        else
            break 
        end 
    end 
end 

function lru.get(self, key)
    local entry = self.cache[key]
    if entry == nil then 
        return 
    end 
    self.list:MoveToFront(entry)
    return entry.value
end 

lru 模块，不仅要有 list 双向链表结构，cache 哈希表结构，capacity 缓存容量上限，size 当前数据量，还需要一个 on_remove 回调方法。用于当缓存结构移除数据时，执行的该数据回调操作。由使用者进行注册，并且一个 lru 模块所有数据，共享这一个回调方法，即执行的回调操作是相同的。例如后续实现的缓存模块的 lru 结构回调方法，在删除改数据时后，都会判断一下这个数据是否还有引用，还有则继续插入缓存。

还注意到，set 方法提供了一个额外参数 force。可以强制无视当前 lru 容量，进行插入缓存数据。

完整代码：lualib/lru；

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通过 debug_console 对 lru 模块进行测试：

设置 lru 容量是 2，插入数据 [1, 1]，[2, 2]，输出 [[2, 2]，[1, 1]]。

获取数据 [1]，输出 [[1, 1]，[2, 2]]。

插入数据 [3, 3]，输出 [[3, 3]，[1, 1]]。

不做过多演示，测试代码参考：test/test_lru

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缓存模块

一般游戏逻辑都不直接操作数据库，而是直接操作内存数据库，也称为数据缓存。游戏可以使用 redis 作为内存数据库，也可以和本项目一样实现一个缓存服务。

缓存模块库：lualib/cache.lua

local skynet = require "skynet"

local _M = {}

local cached 

function _M.call_cached(func_name, mod, sub_mod, id, ...)
    return skynet.call(cached, "lua", "run", func_name, mod, sub_mod, id, ...)
end

skynet.init(function()
    cached = skynet.uniqueservice("cached")
end)

return _M 

对外接口方法 call_cached：

• func_name 远程调用的函数名
• mod 为模块名，一个 cached 负责加载多个模块数据
• sub_mod 子模块名，一个模块下面会有多个子模块数据
• id 数据的唯一 ID，例如 user 模块数据，id 对应玩家的 uid
• ... 变参为函数的其他参数

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缓存服务 service/cached.lua，该服务的管理模块 module/cached/mng.lua，其余还有不同逻辑模块，例如用户模块 module/cached/user.lua 等。

service/cached.lua

local skynet = require "skynet"
local mng = require "cached.mng"
local user = require "cached.user"

local CMD = {}

function CMD.run(func_name, mod, sub_mod, id, ...)
    local func = mng.get_func(mod, sub_mod, func_name)
    local cache = mng.load_cache(mod, sub_mod, id)
    return func(id, cache, ...)
end 

function CMD.SIGHUP()
    logger.info(SERVICE_NAME, "SIGHUP to save db. Doing.")
    mng.do_save_loop()
    logger.info(SERVICE_NAME, "SIGHUP to save db. Down.")
end

skynet.start(function()
    skynet.dispatch("lua", function(_, _, cmd, ...)
        local f = assert(CMD[cmd])
        skynet.ret(skynet.pack(f(...)))
    end)
    mng.init()
    user.init()
end)

缓存服务 cached 主要提供两个接口，run 用于执行远程函数，SIGHUP 用于接受关服信号，执行一次脏数据落盘。

还记得在日志服务中 log.lua，我们注册了系统消息 PTYPE_SYSTEM：

-- 捕捉sighup信号（kill -l） 执行安全关服逻辑
skynet.register_protocol {
    name = "SYSTEM", 
    id = skynet.PTYPE_SYSTEM, 
    unpack = function(...) return ... end,
    dispatch = function()
        -- 执行必要服务的安全退出操作
        local cached = skynet.localname(".cached")
        if cached then 
            skynet.call(cached, "lua", "SIGHUP")
        end 

        skynet.sleep(100)
        skynet.abort()
    end 
}

在外部停止服务器时，这里就执行一次关服保存数据操作，通知缓存模块进行脏数据落盘。如何更好的更安全的退出 skynet，参考：https://github.com/cloudwu/skynet/issues/288

服务的另一个接口，run 执行远程函数，首先通过 get_func 函数接受 mod、sub_mod、func_name 三个参数组成内部的函数名称，对应获取要执行的函数。在通过 load_cache，加载该函数要操作的对象，内部先去查找缓存，缓存未命中则会从数据库加载。缓存表中数据字段以 _key 为索引，数据对象由 mod 和 id 构成唯一 _key。

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下面来看缓存的管理模块，这个模块是缓存操作的核心，管理了所有的缓存相关处理逻辑。

module/cached/mng.lua

local _M = {}
local CMD = {}
local cache_list    -- 缓存列表
local dirty_list    -- 脏数据列表
local load_queue    -- 数据加载队列
local mongo_col     -- 数据库操作对象
local init_cb_list = {} -- 数据加载后的初始化函数列表

-- 缓存移除回调函数
local function cache_remove_cb(key, cache)
    -- 数据脏或仍有引用，继续存入缓存
    if cache._ref > 0 or dirty_list[cache] then 
        cache_list:set(key, cache, true)
    end 
end

function _M.init()
    init_db()
    local max_cache_cnt = tonumber(skynet.getenv("cache_max_cnt")) or 10240
    local save_interval = tonumber(skynet.getenv("cache_save_interval")) or 60

    cache_list = lru.new(max_cache_cnt, cache_remove_cb)
    dirty_list = {}
    load_queue = queue()

    timer.timeout_repeat(save_interval, _M.do_save_loop)
end

先来看基础变量，和模块的初始化。

• cache_list 实际上是 lru，用于存储缓存的结构
• dirty_list 脏数据列表，load_cache 加载数据后就会将数据标记脏数据，do_save_loop 定时保存脏数据就会取消标记
• load_queue 数据加载队列，使用了 skynet.queue 用于缓存未命中时，从数据库中加载数据使用，防止加载数据函数重入的。因为操作数据库是一个阻塞 API，会挂起当前协程，服务会继续响应其他消息，可能造成时序问题。可以参考官方 wiki：CriticalSection
• mongo_col 数据库表对象，初始化模块前会先 init_db 初始化数据库

创建 cache_list 对象时，指定了当前缓存结构的数据移除回调函数 cache_remove_cb，数据还有引用或该数据还是脏数据 cache._ref > 0 or dirty_list[cache] ，那么重新加入缓存列表中 cache_list:set(key, cache, true)。这里 lru 的 set 方法第三个参数为 true 表示允许缓存列表临时超出上限，避免死循环执行 cache_remove_cb 回调函数。

在最后，我们启动了一个定时器，save_interval 时间间隔执行一次 do_save_loop 进行脏数据落盘。

-- 缓存同步到数据库
local function cache_save_db(key, cache)
    local data = {
        ['$set'] = cache
    }
    local xpcallok, updateok, err, ret = xpcall(mongo_col.safe_update, debug.traceback, mongo_col, { _key = key }, data, true, false)
    if not xpcallok or not (updateok and ret and ret.n == 1) then end 
end

-- 脏的缓存数据写到数据库
function _M.do_save_loop()
    for key, _ in pairs(dirty_list) do
        local cache = cache_list:get(key)
        if cache then 
            cache_save_db(key, cache)
        end
        dirty_list[key] = nil  
    end 
end

实际每轮保存数据就是去遍历当前的 dirty_list 脏数据列表，执行 cache_save_db 将缓存 update 到 Mongodb 数据库。

该模块是缓存管理模块，具体每个模块逻辑，都会新建相应的模块处理，并将对外提供的接口按管理模块指定的方式进行注册。如下述代码：

-- 注册模块执行函数
-- mod_id 组合数据库索引字段 key
local function get_key(mod, id)
    return string.format("%s_%s", mod, id) 
end 

-- mod_sub_mod_func_name 组合执行函数名
local function get_func_name(mod, sub_mod, func_name)
    return string.format("%s_%s_%s", mod, sub_mod, func_name)
end 


function _M.register_cmd(mod, sub_mod, func_list)
    for func_name, func in pairs(func_list) do 
        func_name = get_func_name(mod, sub_mod, func_name)
        CMD[func_name] = func
    end 
end 

-- 注册模块数据初始化函数
function _M.register_init_cb(mod, sub_mod, init_cb)
    if not init_cb_list[mod] then 
        init_cb_list[mod] = {}
    end 
    init_cb_list[mod][sub_mod] = init_cb
end

get_key 是对应缓存数据存储在数据库的 _key 字段，由 mod 和 id 拼接而成，在 init_db 中，有创建索引 mongo_col:createIndex({``{_key = 1}, unique = true})。

get_func_name 是对应管理模块中存储不同模块的对外方法，以 mod、sub_mod、func_name 拼接而成，保证了唯一性。

同时，还提供了两个注册方法，用于注册不同模块的 远程调用函数，数据初始化回调函数。

我们先来简单看一下 module/cached/user.lua 模块，理解一下这里的注册方法。

local mng = require "cached.mng"

local _M = {}
local CMD = {}


function _M.init()
    mng.register_cmd("user", "user", CMD)
    mng.register_init_cb("user", "user", init_cb)
end

return _M 

cached 服务启动时，会执行不同具体逻辑模块的 init 函数。

对于用户 user 模块，初始化时，调用了两个注册方法，将自己的逻辑方法和本模块相关数据初始化回调方法，都注册到了管理模块中。

从上述我们了解到，之后封装模块进行数据逻辑处理，也是同理实现即可。

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下面来看管理模块如何获取远程执行函数：

-- 释放缓存
function _M.release_cache(mod, id, cache)
    local key = get_key(mod, id)
    cache._ref = cache._ref - 1
    if cache._ref < 0 then 
        logger.error(SERVICE_NAME, "cache ref wrong", "key: ", key, "ref: ", ref)
    end 
end

-- 获取执行函数
function _M.get_func(mod, sub_mod, func_name)
    func_name = get_func_name(mod, sub_mod, func_name)
    logger.debug(SERVICE_NAME, "Get func_name: ", func_name)

    local f = assert(CMD[func_name])
    return function(id, cache, ...)
        local ret = table.pack(pcall(f, id, cache, ...))
        _M.release_cache(mod, id, cache)
        return select(2, table.unpack(ret))
    end
end 

其他服务调用缓存模块（lualib/cache.lua）时，通过对外提供的 call_cached API 调用缓存服务（service/cache.lua）的 run 方法，首先执行的第一步就是 get_func，从缓存管理模块（module/cached/mng.lua）中获取对应可执行的函数，也就是这里的 get_func 返回的闭包函数。

通过闭包的形式返回，为了保证每次执行完成后相应逻辑后，维护当前数据对象的正确引用。获取到的该函数，是在加载数据 load_cache 之后执行，而 load_cache 中会改变数据对象的引用。下面来看相关代码：

-- 从数据库中加载数据
local function load_db(key, mod, sub_mod, id)
    local ret = mongo_col:findOne({ _key = key })
    if not ret then 
        local data = {
            _key = key,
        }
        local ok, err, ret = mongo_col:safe_insert(data)
        if (ok and ret and ret.n == 1) then 
            run_init_cb(mod, sub_mod, id, data)
            return key, data 
        else
            return 0, "New data error: " .. err
        end
    else
        if not ret._key then 
            return 0, "cannot load data. key: " .. key
        end 
        run_init_cb(mod, sub_mod, id, ret)
        return ret._key, ret
    end 
end

-- 从缓存中加载数据
function _M.load_cache(mod, sub_mod, id)
    local key = get_key(mod, id)
    local cache = cache_list:get(key)
    if cache then 
        cache._ref = cache._ref + 1
        dirty_list[key] = true 
        return cache
    end 

    local _key, cache = load_queue(load_db, key, mod, sub_mod, id)
    assert(_key == key)
    cache_list:set(key, cache)
    cache._ref = 1
    dirty_list[key] = true
    return cache
end 

加载数据实则是先进行缓存加载，未命中则进行数据库加载，数据库若中没有数据，则新建数据插入并返回。

每次从数据库中取出数据后，都会执行相关的数据初始化回调函数。如果是全新数据创建插入数据库，并对该数据进行初始化。如果数据是已经存在的，也会取出进行初始化。所以，在不同具体模块实现模块的数据初始化回调时，要考虑这点，而不是一味的当作新数据的初始化。例如用户模块：

local function init_cb(uid, cache)
    if not cache.username then 
        cache.username = "New Player"
    end 
    if not cache.lv then
        cache.lv = 1
    end
    if not cache.exp then
        cache.exp = 0
    end
end

这样初始化，保证了只会对不存在字段的赋值，如果数据已经有了，并不会影响。

相关的完整代码参考：module/cached/mng.lua

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数据库

客户端登录，由看门狗校验，而后登录逻辑在代理服务中执行。代理的逻辑模块中，对客户端登录的处理是先去数据库查找是否存在当前用户，不存在则进行创建，该用户的账号表在数据库中，设计为如下：

字段	描述
uid	用户唯一ID
acc	用户账号名

用户的账号信息存在 game 数据库的 account 表下。

取出当前用户信息后，还会执行用户游戏信息的加载，通过向缓存模块发起 get_userinfo 消息，获取用户的历史信息。用户的游戏内信息设计如下：

字段	描述
uid	用户唯一ID
username	用户昵称
lv	用户等级
exp	用户当前经验值

用户的游戏信息存在 cache 数据库的 cached 表下。

在配置文件中，mongodb_db_name、cache_db_name 这两个配置字段可以修改上述两张表存在的数据库名。表名则没做配置，写死在了对应模块的初始化数据库代码逻辑中。

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这里以用户登录注册的例子来看数据库模块的实现：

module/ws_agent/mng.lua：

function _M.login(acc, fd)
    -- 数据库加载数据
    local uid = db.find_and_create_user(acc)

    local user = {
        fd = fd, 
        acc = acc,
    }
    online_users[uid] = user 
    fd2uid[fd] = uid 
	
    -- 加载玩家信息
    local userinfo = cache.call_cached("get_userinfo", "user", "user", uid)

    local res = {
        pid = "s2c_login",
        msg = "Login success",
        uid = userinfo.uid, 
        username = userinfo.username, 
        lv = userinfo.lv, 
        exp = userinfo.exp,
    }
    return res
end

登录逻辑同上述说的，这里调用了 db 模块，是代理对应的数据库处理模块。完整代码：module/ws_agent/mng.lua

module/ws_agent/db.lua

local _M = {}

local mongo_col -- account 表操作对象

-- game.account
function _M.init()
end 

local function call_create_new_user(acc)
    local uid = tostring(snowflake.snowflake())
    local user_data = {
        uid = uid,
        acc = acc, 
    }
    local ok, err, ret = mongo_col:safe_insert(user_data)
    if (ok and ret and ret.n == 1) then 
        return uid, user_data
    else
        return 0, "New user error: " .. err
    end 
end 

local function call_load_user(acc)
    local ret = mongo_col:findOne({acc = acc})
    if not ret then 
        return call_create_new_user(acc)
    else 
        if not ret.uid then 
            return 0, "Load user error, acc: " .. acc 
        end 
        return ret.uid, ret 
    end 
end 

local loading_user = {}
function _M.find_and_create_user(acc)
    if loading_user[acc] then 
        return 0, "already loading"
    end 
    loading_user[acc] = true 
    local ok, uid, data = xpcall(call_load_user, debug.traceback, acc)
    loading_user[acc] = nil 
    if not ok then 
        local err = uid 
        return 0, err 
    end 
    return uid, data
end 

return _M 

本模块通过 loading_user 正在加载的用户数据标识表，防止重入。call_load_user 会执行数据库操作，是一个阻塞操作，同之前缓存管理模块中的 skynet.queue 性质相识。不过在这里，我们是保证执行加载数据操作，无需在同一相近时间段内多次加载，而不是用 skynet.queue 来保证这多次加载操作的时序问题。

完整代码：module/ws_agent/db.lua

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测试逻辑

设计获取和修改用户名协议：

-- client
{
	pid = "c2s_get_username"
}

-- server
{
	pid = "s2c_get_username",
	username = "用户昵称"
}

-- client
{
	pid = "c2s_set_username",
	username = "用户昵称"
}

-- server
{
	pid = "s2c_set_username",
	msg = "是否设置成功消息"
}

客户端：

test/cmds/ws.lua

function RPC.s2c_get_username(ws_id, res)
    logger.debug(SERVICE_NAME, "s2c_get_username: ", cjson.encode(res))
end 

function RPC.s2c_set_username(ws_id, res)
    logger.debug(SERVICE_NAME, "s2c_set_username: ", cjson.encode(res))
end 

function CMD.get_username(ws_id)
    local req = {
        pid = "c2s_get_username",
    }
    websocket.write(ws_id, cjson.encode(req))
end 

function CMD.set_username(ws_id, username)
    local req = {
        pid = "c2s_set_username",
        username = username,
    }
    websocket.write(ws_id, cjson.encode(req))
end 

服务端：

module/ws_agent/mng.lua

-- c2s_get_username
function RPC.c2s_get_username(req, fd, uid)
    local userinfo = cache.call_cached("get_userinfo", "user", "user", uid)
    local res = {
        pid = "s2c_get_username",
        username = userinfo.username
    }
    return res 
end

-- c2s_set_username
function RPC.c2s_set_username(req, fd, uid)
    local ok = cache.call_cached("set_username", "user", "user", uid, req.username)
    local msg = "success set username: " .. req.username
    if not ok then
        msg = "failed set username"
    end 

    local res = {
        pid = "s2c_set_username",
        msg = msg,
    }
    return res 
end

module/cached/user.lua

function CMD.get_userinfo(uid, cache)
    local userinfo = {
        uid = uid, 
        username = cache.username,
        lv = cache.lv,
        exp = cache.exp,
    }
    return userinfo
end

function CMD.set_username(uid, cache, username)
    if not cache then 
        return false 
    end 
    cache.username = username
    return true 
end 

以上便是实现一条新协议，基本要修改的文件。客户端需要添加协议对应处理方法 CMD，添加网络消息接受方法 RPC。 服务端需要在代理模块添加网络上行数据对应的协议处理函数 RPC，由于协议要从缓存获取，所以在缓存的用户模块中也要添加对应协议的处理方法 CMD。

测试如下：

如上述，数据成功上行到服务端并做相应逻辑处理，成功后返回给了客户端。并且数据库中的数据，也同步成功。

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以上便是本章节全部内容，项目源码同步：https://gitee.com/Cauchy_AQ/skynet_practice