以太坊控制台源码分析
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了以太坊控制台源码分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
最近有网友提到以太坊控制台的代码看不太明白,抽了点时间整理了一下。
当我们通过geth console
或者geth attach
与节点交互的时候,输入的命令是如何被处理的呢?看下面这张流程图就明白了:
- 命令行编辑器Liner等待用户输入命令
- JSRE使用一个名为scheduler的通道(chan)接收命令
- JSRE把命令发送给javascript解释器Otto处理
- Otto中预加载了web3.js,执行对应的函数并通过provider发送RPC请求
- Web3 provider被设置为一个Bridge模块,接收请求并转发给RCP Client
- RPC Client通过全双工管道和RPC Server通信,完成RPC调用
- 将RPC调用结果输出到命令行
可以看到,流程还是很清晰的,但是涉及到很多模块。实际上,这些模块都被包含在Console的数据结构之中:
type Console struct
client *rpc.Client
jsre *jsre.JSRE
prompt string
prompter UserPrompter
histPath string
history []string
printer io.Writer
下面会对这些模块一一进行介绍。
1. Liner:带历史记录的命令行编辑器
既然是控制台,那么显然需要一个命令行编辑器来输入命令并打印结果。以太坊使用的是一个开源的命令编辑器Liner,github地址:https://github.com/peterh/liner
这个命令编辑器还是挺强大的,除了基本的交互以外,还支持历史记录和自动补全。我们来看一个最简单的使用示例:
// 创建liner实例
line := liner.NewLiner()
defer line.Close()
// 设置自动补全处理函数
line.SetCompleter(func(line string)
...
)
// 打印提示,接收用户输入
name, err := line.Prompt("What is your name? ")
if err == nil
log.Print("Got: ", name)
// 添加历史记录
line.AppendHistory(name)
当然,为了可扩展性,以太坊在外面做了一层封装。默认情况下会创建一个terminalPrompter,内部其实还是直接调用liner,具体可以参见console/prompter.go。
另外,思考一个问题:当我们在控制台输入eth.getT
然后按Tab键时,会自动帮我们补全为eth.getTransaction
,这是怎么做到的?
实际上,可以通过调用Javascript的getOwnPropertyNames()函数获取对象的所有属性和方法,然后选出匹配项加入自动补全列表中。具体代码实现参见internal/jsre/completion.go以及internal/jsre/pretty.go。
2. Otto:JavaScript解释器
为了方便理解,我们先介绍一下Otto,稍后再介绍JSRE。
Otto是一个Go语言实现的JavaScript解释器,并且可以很方便地实现Javascript和Go之间的相互调用。我们来看一下具体用法,非常简单:
- 创建otto实例:
import (
"github.com/robertkrimen/otto"
)
vm := otto.New()
- 设置一个Javascript变量的值:
vm.Set("a", 88)
vm.Set("b", "hello")
- 获取一个Javascript变量值:
value, err := vm.Get("a")
value, _ := value.ToInteger()
- 执行一段Javascript代码:
vm.Run(`
console.log(b + a); // hello88
`)
- 执行一个Javascript表达式并获取返回值:
value, _ := vm.Run("b.length")
value, _ := value.ToInteger()
- 执行一个Javascript函数并获取返回值:
value, _ := vm.Call(`[ 1, 2, 3 ].concat`, nil, 4, 5, 6, "abc")
value, _ := value.Export() // [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, "abc" ]
- 设置一个Go函数(可以在Javascript中调用):
vm.Set("twoPlus", func(call otto.FunctionCall) otto.Value
right, _ := call.Argument(0).ToInteger()
result, _ := vm.ToValue(2 + right)
return result
)
- 在Javascript中调用Go函数:
result, _ = vm.Run(`
result = twoPlus(2.0); // 4
`)
result, _ := result.ToInteger()
- 编译执行.js文件:
code, _ := ioutil.ReadFile("./test.js")
script, _ := vm.Compile("test.js", code)
vm.Run(script)
但是,Otto没有提供Web开发中经常使用到的setTimeout()和setInterval()等函数,它的文档里提到这是因为这些函数不是ECMA-262标准的一部分,并且需要增加事件循环。如果你想使用这些函数,需要自己实现。实际上,以太坊中使用time.AfterFunc()实现了这些函数,并通过vm.Set()设置到了Javascript中,具体可以参见internal/jsre/jsre.go。
3. JSRE:实现事件循环
所谓事件循环,其实就是一个消息队列,在Go中一般是通过通道(chan)来实现。
命令行接收到用户输入的命令后,会调用JSRE的Evaluate()函数,我们来看看该函数的具体实现:
func (re *JSRE) Evaluate(code string, w io.Writer) error
var fail error
re.Do(func(vm *otto.Otto)
val, err := vm.Run(code)
if err != nil
prettyError(vm, err, w)
else
prettyPrint(vm, val, w)
fmt.Fprintln(w)
)
return fail
可以发现,会调用Do()方法把该命令送入事件循环。同时还需要传入一个回调函数,当事件循环执行到该命令时,会调用该函数。在回调函数中,通过Otto的Run()函数执行该命令,然后把执行结果打印到命令行中。
我们再来看一下Do()的具体实现:
func (re *JSRE) Do(fn func(*otto.Otto))
done := make(chan bool)
req := &evalReqfn, done
re.evalQueue <- req
<-done
代码很简单,先往evalQueue通道中送入一个请求,然后等待被调度执行。
接下来我们就来看看事件循环的实现,也就是JSRE中最为核心的runEventLoop()函数:
func (re *JSRE) runEventLoop()
vm := otto.New()
...
vm.Set("_setTimeout", setTimeout)
vm.Set("_setInterval", setInterval)
...
for
select
case timer := <-ready:
...
_, err := vm.Call(`Function.call.call`, nil, arguments...)
...
case req := <-re.evalQueue:
req.fn(vm)
close(req.done)
...
case waitForCallbacks = <-re.stopEventLoop:
...
...
首先创建Otto实例,然后把setTimeout()/setInterval()这些函数设置进去。上一节我们提到过,Otto默认没有提供这些函数,需要自己实现。接着就是一个for-select循环了,主要就是监听3个通道:
- timer:处理延时请求,时间到了以后通过Otto的Call()函数执行命令
- evalQueue:处理非延时请求,调用回调函数立即执行
- stopEventLoop:退出事件循环
4. web3.js和bridge
web3.js是一个Javascript库,提供了一些方便的API供前端开发使用,代码位于internal/jsre/deps/web3.js。
需要注意的是,如果你想修改web3.js,直接修改该文件的内容是不生效的,需要先通过go-bindata生成一个bindata.go文件,然后再编译以太坊。具体来说需要使用下面两行命令:
go-bindata -nometadata -pkg deps -o bindata.go bignumber.js web3.js
gofmt -w -s bindata.go
创建Web3对象时需要提供一个provider,通过provider的send()或者sendAsync()函数可以发起RPC请求。在控制台应用场景下,我们不需要真正发起HTTP请求,只需要在进程内(InProc)通信就可以了。因此,JSRE中设置了一个名为jeth的provider,同时把它的send()和sendAsync()函数绑定到一个bridge对象的Send()函数上。
那么,web3.js是怎么被加载进JSRE中的呢?又是如何跟bridge对象完成绑定的呢?实际上,这是在Console模块的init()函数中完成的,参见console/console.go(省略部分不相关代码):
func (c *Console) init(preload []string) error
// 创建bridge对象
bridge := newBridge(c.client, c.prompter, c.printer)
// 创建jeth对象
c.jsre.Set("jeth", struct)
jethObj, _ := c.jsre.Get("jeth")
// 绑定send()/sendAsync()到bridge.Send()
jethObj.Object().Set("send", bridge.Send)
jethObj.Object().Set("sendAsync", bridge.Send)
// 替换console的打印函数
consoleObj, _ := c.jsre.Get("console")
consoleObj.Object().Set("log", c.consoleOutput)
consoleObj.Object().Set("error", c.consoleOutput)
// 加载bignumber.js
c.jsre.Compile("bignumber.js", jsre.BigNumber_JS)
// 加载web3.js
c.jsre.Compile("web3.js", jsre.Web3_JS)
c.jsre.Run("var Web3 = require('web3');")
// 创建Web3对象,设置jeth为provider
c.jsre.Run("var web3 = new Web3(jeth);")
...
// 创建我们熟悉的eth和personal对象
flatten := "var eth = web3.eth; var personal = web3.personal; "
...
c.jsre.Run(flatten)
...
可以看到,这里会编译加载bignumber.js和web3.js,创建Web3对象,设置jeth为provider,同时把send()/sendAsync()绑定到bridge的Send()函数上。另外,还会创建我们熟悉的eth和personal对象,并替换掉console对象的log()和error()函数(输出到命令行中)。
接下来,我们就来看看bridge对象是如何发起RPC请求的,代码位于console/bridge.go:
func (b *bridge) Send(call otto.FunctionCall) (response otto.Value)
// 获取Javascript请求参数
JSON, _ := call.Otto.Object("JSON")
reqVal, err := JSON.Call("stringify", call.Argument(0))
...
// 生成Go中的请求对象
dec = json.NewDecoder(strings.NewReader(rawReq))
reqs = make([]jsonrpcCall, 1)
dec.Decode(&reqs[0])
...
// 通过RPC Client发起RPC请求
var result json.RawMessage
err = b.client.Call(&result, req.Method, req.Params...)
...
// 解析执行结果
resultVal, err := JSON.Call("parse", string(result))
...
// 返回执行结果
response, _ = resps.Get("0")
return response
可以发现,主要就是通过调用RPC Client的Call()函数完成RPC请求,然后解析并返回执行结果。
另外,上面的reqs是一个数组,实际上是可以支持批量发送请求的,不过这个不是重点,在此略过。
5. RPC Client
RPC Client是真正发起RPC调用的模块,对端的RPC Server会处理请求并返回执行结果。
我们来看一看RPC Client的创建过程,代码位于rpc/inproc.go中:
func DialInProc(handler *Server) *Client
initctx := context.Background()
c, _ := newClient(initctx, func(context.Context) (net.Conn, error)
p1, p2 := net.Pipe()
go handler.ServeCodec(NewJSONCodec(p1), OptionMethodInvocation|OptionSubscriptions)
return p2, nil
)
return c
可以看出,关键之处在于创建了一对全双工管道p1和p2。然后启动了一个线程作为RPC Server,通过管道通信,服务端使用p1,客户端使用p2。
Go语言中的net库提供了全双工管道的支持,具体来说,每对管道中包含10个通道(chan),参见下面的示意图:
大概解释一下:Rx表示接收数据,Tx表示发送数据。
当我们需要发起请求时,往wrTx中写入请求数据,然后从wrRx中读取执行结果。
当我们需要处理请求是,从rdRx中读取请求数据,处理完毕后,把执行结果写入rdTx。
如果需要关闭本地管道,则向done通道中写入数据,同时也可以查询对端的管道是否关闭。
6. RPC Server
RPC Server是真正处理RPC请求的模块,内部通过ServerCodec对象完成具体的处理工作。
ServerCodec是一个接口,由于需要处理JSON RPC,上一节我们通过NewJSONCodec()创建了它的一个实例,代码位于rpc/json.go。
不知道大家有没有过这样一个疑问:我们发起JSON RPC的时候指定的函数名是eth_sendTransaction
,但是以太坊源码中好像搜不到这个函数啊?那么是怎么找到对应的处理函数的呢?
实际上,RPC Server在读取请求参数的时候偷偷做了处理,把eth_sendTransaction
一分为二,eth
作为namespace,sendTransaction
作为method,具体代码参见rpc/server.go和rpc/json.go:
func (s *Server) readRequest(codec ServerCodec) ([]*serverRequest, bool, Error)
reqs, batch, err := codec.ReadRequestHeaders()
...
func (c *jsonCodec) ReadRequestHeaders() ([]rpcRequest, bool, Error)
...
return parseRequest(incomingMsg)
func parseRequest(incomingMsg json.RawMessage) ([]rpcRequest, bool, Error)
...
// 把请求的Method一分为二
elems := strings.Split(in.Method, serviceMethodSeparator)
...
if len(in.Payload) == 0
return []rpcRequestservice: elems[0], method: elems[1], id: &in.Id, false, nil
return []rpcRequestservice: elems[0], method: elems[1], id: &in.Id, params: in.Payload, false, nil
到这里,读过我之前写的以太坊RPC源码分析的朋友应该都明白了,接下来就是根据namespace和method调用对应的API就可以了。以eth_sendTransaction
为例,对应的配置位于internal/ethapi/backend.go:
Namespace: "eth",
Version: "1.0",
Service: NewPublicTransactionPoolAPI(apiBackend, nonceLock),
Public: true,
对应的API函数位于internal/ethapi/api.go:
func (s *PublicTransactionPoolAPI) SendTransaction(ctx context.Context, args SendTxArgs) (common.Hash, error)
...
这里还有一个疑问:eth_sendTransaction
中的函数名的首字母是小写的s,这里的API函数的首字母是大写的S,这是怎么匹配上的呢?
实际上,在注册系统API的时候完成了这项映射工作,具体参见rpc/server.go:
func (s *Server) RegisterName(name string, rcvr interface) error
...
methods, subscriptions := suitableCallbacks(rcvrVal, svc.typ)
...
func suitableCallbacks(rcvr reflect.Value, typ reflect.Type) (callbacks, subscriptions)
...
for m := 0; m < typ.NumMethod(); m++
...
mname := formatName(method.Name)
...
// formatName will convert to first character to lower case
func formatName(name string) string
ret := []rune(name)
if len(ret) > 0
ret[0] = unicode.ToLower(ret[0])
return string(ret)
7. 把所有知识串联到一起
看到这里,相信大家应该对控制台的整个流程有了一个非常清晰的把握。本文之所以没有一上来就分析入口代码,然后一路向下,主要是担心大家会湮没在代码的细节中,无法在更高的维度上看清各个模块之间的关联。
当然,出于完整性考虑,我们也在这里分析一下入口代码,方便大家把所有知识串联到一起。
当我们在运行geth console
命令时,会执行cmd/geth/main.go中的consoleCommand:
func init()
...
consoleCommand
...
该命令对应的处理函数是cmd/geth/consolecmd.go的localConsole():
func localConsole(ctx *cli.Context) error
node := makeFullNode(ctx)
startNode(ctx, node)
defer node.Stop()
client, err := node.Attach()
...
console, err := console.New(config)
defer console.Stop(false)
...
console.Welcome()
console.Interactive()
return nil
主要做了下面4件事情:
- 启动一个新节点并attach上去
- 创建console实例
- 打印欢迎信息
- 进入交互模式
首先看一下Attach()函数,代码位于node/node.go:
func (n *Node) Attach() (*rpc.Client, error)
...
return rpc.DialInProc(n.inprocHandler), nil
这个函数之前分析过,会创建一个RPC Client。
第二步就是创建Console实例,在第一节我们看过Console的数据结构,其中包含了RPC Client、JSRE、命令行编辑器、history等实例。
第三步打印欢迎信息,这个没啥说的。
最后一步执行console.Interactive(),等待和处理用户输入。我们来看一下这个函数:
func (c *Console) Interactive()
...
go func()
for
// 接收用户输入
line, err := c.prompter.PromptInput(<-scheduler)
...
// 把命令送入scheduler通道
scheduler <- line
...
for
...
select
// 从scheduler通道取出命令
case line, ok := <-scheduler:
...
// 送入JSRE执行
c.Evaluate(input)
...
首先会启动一个新线程,通过Liner获取用户输入。当用户输入一条命令后,将命令送入scheduler通道。
在当前线程中,通过for-select不断从scheduler通道中取出命令,然后送入JSRE执行。
至此,以太坊控制台的整个流程就全部打通了,如果你再回头看一眼开头的那张框架图,相信一定会有不一样的感觉。如有疑问,欢迎给我留言。
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