189 8069 5689
本篇内容介绍了“Nebula Graph源码分析”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
成都创新互联自2013年创立以来，先为青县等服务建站，青县等地企业，进行企业商务咨询服务。为青县企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。
对于一些刚开始接触 Nebula Graph 开源库的小伙伴来说，刚开始可能和我一样，想要提高自己，看看大神们的代码然后试着能够做点什么，或许能够修复一个看起来并不是那么困难的 Bug。但是面对如此多的代码，我裂开了，不知道如何下手。最后硬着头皮，再看了一遍又一遍代码，跑了一个又一个用例之后终于有点眉目了。
下面就分享下个人学习 Nebula Graph 开源代码的过程，也希望刚接触 Nebula Graph 的小伙伴能够少走弯路，快速入门。另外 Nebula Graph 本身也用到了一些开源库，详情可以见附录。
在本文中，我们将通过数据流快速学习 Nebula Graph，以用户在客户端输入一条 nGQL 语句
SHOW SPACES 为例，使用 GDB 追踪语句输入时 Nebula Graph 是怎么调用和运行的。
一个完整的 Nebula Graph 包含三个服务，即 Query Service，Storage Service 和 Meta Service。每个服务都有其各自的可执行二进制文件。
Query Service 主要负责
客户端连接的管理
解析来自客户端的 nGQL 语句为抽象语法树 AST，并将抽象树 AST 解析成一系列执行动作。
对执行动作进行优化
执行优化后的执行计划
Storage Service 主要负责
数据的分布式存储
Meta Service 主要负责
图 schema 的增删查改
集群的管理
用户鉴权
这次，我们主要对 Query Service 进行分析
刚开始，可以拿到一个 source 包，解压，可以先看看代码的层级关系，不同的包主要功能是干什么的 下面只列出 src 目录：
|--src |--client // 客户端代码 |--common // 提供一些常用的基础组件 |--console |--daemons |--dataman |--graph // 包含了Query Service的大部分代码 |--interface // 主要是一些 meta、storage 和 graph 的通讯接口定义 |--jni |--kvstore |--meta // 元数据管理相关 |--parser // 主要负责词法和语法分析 |--storage // 存储层相关 |--tools |--webservice
通过 scripts 目录下的脚本启动 metad 和 storaged 这两个服务：
启动后通过
nebula.service status all 查看当前的服务状态
然后 gdb 运行 bin 目录下的
nebula-graphd 二进制程序
gdb> set args --flagfile /home/mingquan.ji/1.0/nebula-install/etc/nebula-graphd.conf //设置函数入参 gdb> set follow-fork-mode child // 由于是守护进程，所以在 fork 子进程后 gdb 继续跟踪子进程 gdb> b main // 在 mian 入口打断点
在 gdb 中输入
run 开始运行
nebula-graphd 程序，然后通过
next 可以一步一步运行，直到遇到
gServer->serve(); // Blocking wait until shut down via gServer->stop()，此时
nebula-graphd 的所有线程阻塞，等待客户端连接，这时需要找到客户端发起请求后由哪个函数处理。
由于 Nebula Graph 使用 FBThrift 来定义生成不同服务的通讯代码，在
src/interface/graph.thrift 文件中可以看到 GraphService 接口的定义如下：
service GraphService {
AuthResponse authenticate(1: string username, 2: string password)
oneway void signout(1: i64 sessionId)
ExecutionResponse execute(1: i64 sessionId, 2: string stmt)
}在
gServer->serve() 之前有
auto interface = std::make_shared(); status = interface->init(ioThreadPool); gServer->setInterface(std::move(interface)); gServer->setAddress(localIP, FLAGS_port);
可以知道是由
GraphService 对象来处理客户端的连接和请求，因此可以在
GraphService.cpp:``future_execute 处打断点，以便跟踪后续处理流程。
此时重新打开一个终端进入 nebula 安装目录，通过
./nebule -u=root -p=nebula 来连接 nebula 服务，再在客户端输入
SHOW SPACES ，此时客户端没有反应，是因为服务端还在阻塞调试中，回到服务端输入 continue，如下所示：
经过
session 验证后，进入
executionEngine->execute() 中，step 进入函数内部
auto plan = new ExecutionPlan(std::move(ectx)); plan->execute();
继续
step 进入ExecutionPlan 的
execute 函数内部，然后执行到
auto result = GQLParser().parse(rctx->query());
parse 这块主要使用
flex & bison，用于词法分析和语法解析构造对象到抽象语法树，其词法文件是
src/parser/scanner.lex，语法文件是
src/parser/parser.yy，其词法分析类似于正则表达式，语法分析举例如下：
go_sentence
: KW_GO step_clause from_clause over_clause where_clause yield_clause {
auto go = new GoSentence();
go->setStepClause($2);
go->setFromClause($3);
go->setOverClause($4);
go->setWhereClause($5);
if ($6 == nullptr) {
auto *cols = new YieldColumns();
for (auto e : $4->edges()) {
if (e->isOverAll()) {
continue;
}
auto *edge = new std::string(*e->edge());
auto *expr = new EdgeDstIdExpression(edge);
auto *col = new YieldColumn(expr);
cols->addColumn(col);
}
$6 = new YieldClause(cols);
}
go->setYieldClause($6);
$$ = go;
}其在匹配到对应到 go 语句时，就构造对应的节点，然后由 bison 处理，最后生成一个抽象的语法树。
词法语法分析后开始执行模块，继续
gdb，进入
excute 函数，一直
step 直到进入ShowExecutor::execute 函数。
继续
next 直到
showSpaces()，step 进入此函数
auto future = ectx()->getMetaClient()->listSpaces(); auto *runner = ectx()->rctx()->runner(); ''' ''' std::move(future).via(runner).thenValue(cb).thenError(error);
此时 Query Service 通过 metaClient 和 Meta Service 通信拿到
spaces 数据，之后通过回调函数
cb 回传拿到的数据，至此 nGQL 语句
SHOW SPACES; 已经执行完毕，而其他复杂的语句也可以以此类推。
如果是正在运行的服务，可以先查出该服务的进程 ID，然后通过 gdb attach PID 来调试该进程；
如果不想启动服务端和客户端进行调试，在 src 目录下的每个文件夹下都有一个 test 目录，里面都是对对应模块或者功能进行的单元测试，可以直接编译对应的单元模块，然后跟踪运行。方法如下:
通过对应目录下的 CMakeLists.txt 文件找到对应的模块名
在 build 目录下 make 模块名，在 build/bin/test 目录下生成对应的二进制程序
gdb 跟踪调试该程序
“Nebula Graph源码分析”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！