Hi，欢迎来到 卡瓦邦噶！ 我叫 laixintao，我有一种特别的幽默感。我的梦想是让网络变得更加开放、自由和快速。这个博客发布我的一些想法，编程相关的文章，以及书、电影、游戏和音乐。
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Use the Index, Luke! 笔记1
这篇文章是我读 https://use-the-index-luke.com/ 第一章的笔记。这对开发者来说是一本不错的教材，读起来也非常轻松，在捕蛇者说的节目中也推荐过。我阅读的时候会做一些简略的笔记，逐步分享在博客上。
SQL 写起来就像英语（比 Python 更像）。SQL 只要求你描述你想要的数据，而不要求你关心数据库如何把这些数据库查出来。在这方面，这个语言的抽象很好。但是涉及到性能，这种抽象就不完美了。写 SQL 的人必须了解一些数据库的工作原理才能写出性能比较好的 SQL 语句。
影响数据库性能最关键的因素是数据库的索引，而要建立合适的索引，不是运维或者 DBA 的职责，而是开发者的。因为建立索引需要的最关键的信息是查数据的“路径”，这些信息正好开发是最熟悉的。
这本书就是面向开发的索引教程。不涉及其他数据库的复杂知识。
1. 索引
索引在数据库中，跟 table 中的数据是分开的，重复的数据。假如删掉索引，也不会丢失任何数据。类似一些专业书籍最后面的名词索引，会单独占用很多页，但是没有额外的信息，只是加速读者的查阅速度。
但是索引还要比“附录”复杂的多，因为附录不需要更新，只需要下一次印刷重新排版就好了。但是索引要面临和数据共同更新、增加、删除，并且保持一致。还需要解决中间部分的空间放不下新的索引的问题。
数据库一般结合两种数据结构：双向链表，加一个树，来解决这个问题。
索引要解决的根本问题是，提供一种有序的数据，这样查找起来更快。
如果使用连续的数组的话，那么插入数据的时候，需要顺序移动后面所有的元素。太慢了，这是无法接受的。所以这里数据库维护的是一个“逻辑顺序”。实际存储的索引在内存中并不是连续的，但是一个节点指向下一个节点，保持了一个逻辑上的顺序。
每个节点都保存了上一个节点和下一个节点的位置，这样数据库可以向前或向后查找。这个数据结构叫做双向链表（doubly linked list）这样每次插入和更新数据的时候，只要修改前后节点的指向就好了。
数据库将这些节点存放在文件系统的 block 中，这也是文件系统读写的最小单位。在一个 block 中存储尽可能多的 block。这样，索引就有两层，要找一个特定的索引，首先要找到它在哪个 block，然后读出来这个 block，找到这个 block 中的索引。
B-Tree（省略）
这部分对我是已知内容，所以忽略了，读者如果有兴趣可以去搜索一下相关的资料，比较丰富的。
2. 使用索引也可能很慢
即使使用索引，也可能查询很慢。有些人说重建索引可以解决问题，但长期来看并没有用。为什么使用了索引还可能很慢呢？原因有以下几点：
- 存在多个相同的值。这个时候会有多个 B-Tree 的叶子节点是相等的，为了确保找到其他叶子节点符合查询条件的数据，还要遍历把这些叶子节点都遍历一遍。所以除了 Tree 遍历的时间，还有顺着叶子节点找到最终的叶子节点的时间；
- 找到索引之后，还要去表中查找数据。这些数据散落在磁盘的不同地方，读比较耗时；
所以通过索引查找数据实际上是分 3 步：
- 遍历树；
- 顺着命中的叶子节点找相邻的叶子节点；
- 拿到索引中保存的数据的问题，读数据；
很多人认为，如果命中索引，查询还很慢，一定是由于索引腐坏了。实际上不是这样的。
甚至有时候，命中索引的情况可能比 TABLE SCAN 还要慢。举个例子，假如有一个人名的数据库，对 Lastname 建立索引，但是 Lastname 相同的人很多。在下面这个 SQL 中，TABLE SCAN 可能比按照索引查询还要慢。
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SELECT address FROM people WHERE lastname = "Pinkman" and firstname = "Jesse"; |
因为在索引查找的过程中，虽然 Tree 遍历很快，但是还要遍历一个 Linked List，找到所有的符合 lastname = "Pinkman" 的数据，然后将这些 ROW 全部都读出来，依次判断它们是否符合另一个条件 firstname = "Jesse"。相比于 TABLE SCAN，这两个操作都很耗时，而且 TABLE SCAN 虽然扫的数据量要大一些，但它是顺序读的，硬盘顺序读更快，而且可以利用一些 Kernel 的 read ahead 的技术。注意 TABLE SCAN 比 INDEX RANGE SCAN 快的条件并不是数据量有多少，而是索引中相等的值有多少。
很多数据库提供命令，可以查看索引的使用方式。比如 Oracle：
- INDEX UNIQUE SCAN：只遍历数，用于检查数据是否已经存在；
- INDEX RANGE SCAN：遍历树+遍历相邻叶子节点；
- TABLE ACCESS BY INDEX ROWID：根据索引中的
ROWID读出数据（完整的3步）。
3. 什么时候会使用索引
当使用 INDEX UNIQUE SCAN 的时候，一般不会出现 slow query。因为要找的数据只会命中一条，不会需要遍历叶子节点，Table Access 也只需要一次。
串联索引（Concatenated Indexes，某些地方可能翻译成联合索引，但是联合这个词丢失了“必须按顺序”这个关键的信息，所以 Concatenated Index 这个词可能比 esmulti-column, composite or combined index 更合适）
如果一个索引有相同的值，那么如果要作为主键的话，就要和其他列一起，作为串联索引了。
什么时候会通过串联索引查询，什么时候不会，这个细节必须要明白。
串联索引也只是一个索引，以两列的串联索引为例，与单列索引不同的是，如果第一列的值相同，就会使用第二列索引排列这些第一列相同的索引。类似于一本书的目录同一个章节下的小结。你可以按照章节、小结两列一起搜索，也可以搜索某一章的所有小结。但是不能在没有章节的情况下直接搜索小结。即，不能使用串联索引后面的列进行搜索。这样不会走到串联索引，而是会扫全表。
所以在建立索引的时候要根据查询场景，建立联合索引的时候，列的顺序很重要，将需要单独查询的 Column 放到前面。
同样的，如果建立 3 列的串联索引，那么以下三种情况可以走索引，其他的不可以：
- 根据第一列查询；
- 根据第一列和第二列查询；
- 根据三列查询；
虽然串联索引可以带来更好的性能，但是第一列重复数据不多的情况下，尽可能使用单列的索引。因为这样可以1）节省空间；2）使数据的增加，修改，删除更快。因为索引也需要空间来存储，并且每次数据更新都需要更新索引。
但是，并不一定是有索引可用，就会用。上面我们说过，在某些情况下，使用索引可能要比不使用索引更慢。
数据库会有一个专门的组件，叫做“优化器”，当有很多选择的时候，优化器会决定选择哪一种。优化器有两种，一种给所有的可用查询方案进行评分（Cost-based optimizers, CBO）；另一种通过固定的、提前设定的规则决定使用哪种方案（Rule-based optimizers, RBO）。第二种不灵活，很少用了。在前面提到的这种 TABLE SCAN 可能比 INDEX RANGE SCAN 更快的情况，优化器会使用表的统计数据（关键的数据比如 row 的量级，index tree 的深度等），来决定方案。如果在某种情况下没有统计数据的话，优化器会使用默认数据。如果提供了准确的统计数据，优化器通常会工作的很好。Oracle 数据库在新建索引之后，不会自动更新统计数据，最好手动更新一下。
4. 口吞玻璃而不伤身体
使用索引可以提高查询速度，但是有一些限制，比如必须大小写准确。
这里提供一种既可以使用索引，又可以大小写不敏感的方法。
数据库之所以无法使用索引，是因为如下的查询函数对它来说是和黑盒。
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SELECT first_name, last_name, phone_number FROM employees WHERE UPPER(last_name) = UPPER('winand') |
它看到的是这样：
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SELECT first_name, last_name, phone_number FROM employees WHERE BLACKBOX(...) = 'WINAND' |
而且它的索引是基于比较字符串建立的大小写敏感的索引，所以无法在索引树中进行忽略大小写的遍历。
解决方法非常简单，我们建立索引的时候，使用大写简历索引即可。这种索引叫做基于函数的索引，function-based index (FBI).
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CREATE INDEX emp_up_name ON employees (UPPER(last_name)) |
如果优化器发现索引的字段一模一样的出现在了查询语句中，就会使用索引。
MySQL 和 SQL Server 不支持 FBI，但是有另一种方法，就是增加一个字段，对这个字段建索引。
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ALTER TABLE employees ADD COLUMN last_name_up VARCHAR(255) AS (UPPER(last_name)); CREATE INDEX emp_up_name ON employees (last_name_up); |
除了 UPPER 这种函数，你还可以使用其他的函数建索引，甚至可以使用用户自己定义的函数。但是通过 FBI 的原理，很显然可以联想到，你所使用的函数必须在任何情况下执行都得到相同的结果。因为 FBI 的原理不过是用同样的函数处理查询条件，和索引数据，相当于基于一个 mapping 索引了 mapping 之后的数据。下面是一个反例，其余用一个用了外部变量（时间）的函数做 FBI。
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CREATE FUNCTION get_age(date_of_birth DATE) RETURN NUMBER AS BEGIN RETURN TRUNC(MONTHS_BETWEEN(SYSDATE, date_of_birth)/12); END |
这样的问题是，随着时间增加，人的年龄会变，但是索引好的数据不会变。
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SELECT first_name, last_name, get_age(date_of_birth) FROM employees WHERE get_age(date_of_birth) = 42 |
数据最终会腐烂。
不要 Over indexing！
第一次听说 FBI 的人，可能倾向于索引 Everything。每一个索引都不是零成本的，都需要维护。尽量优化索引和查询路径，使一种索引能够尽可能用于很多查询。
5. Parameterized Queries
这个东西简单来说，就是我们在执行 SQL 的时候，我们并不是直接告诉数据库我们要执行的 SQL。而是先告诉数据库我们要执行的语句是什么，再告诉数据库这个语句中某些变量是什么。一般 ORM 会这么做，因为 ORM 都是在执行相同的 SQL 语句，只不过每次执行的语句中的一些变量不同。
比如下面这个例子：
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int subsidiary_id; PreparedStatement command = connection.prepareStatement( "select first_name, last_name" + " from employees" + " where subsidiary_id = ?" ); command.setInt(1, subsidiary_id); |
我们告诉数据库 Statement 是什么，但是里面有一个 ? 作为占位符（也可以是其他的字符）。然后再通过一个函数告诉它每一个位置的 ? 分别是什么。
这么做有两个好处：
- 防止 SQL 注入。你无法使用一个 ; 结束当前的 SQL 然后再插入恶意的 SQL，无论这个地方填上什么都会作为一个“参数”；
- 加速选择执行方案。如果每次都是执行相同的语句，只是中间有一些值不同。那么数据库每次都会选择相同的执行方案，这节省了每次都要选择执行方案的时间；
但是这也不是完全免费的。前面说过有些情况下，使用索引可能更慢。要选择最佳的执行计划，需要根据表中重复数据的分布决定。如果使用 Bind parameters 的话，因为数据库是根据 ? 占位符的 SQL 语句来选择执行计划的，考虑下面这样的 SQL：
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SELECT first_name, last_name FROM employees WHERE subsidiary_id = ? |
如果 subsidiary_id 重复的很多的话，使用 TABLE SCAN 会快一些，如果重复很少的话，使用索引会快一些。这个时候数据库并不知道这个 ? 会是什么，也就无法选择执行计划。这时数据库会假设这个分布是均匀的，每次通过索引会得到相同数量的 ROW，从而选择一种查询计划。
和编译器类比的话，bind variables 就像是代码中的变量，直接写的 SQL 就像是常量。编译器可以对常量进行优化，甚至在编译的时候将它们计算好。但是变量，直到程序运行之后，编译器都不知道这个值是什么，也就无法做针对的优化。
简单来说，对一个 SQL 语句使用固定的查询计划可以减少评估查询计划的时间。对每个 SQL 都评估查询计划，可以总是使用最优的查询计划。举个例子，TODO List 中，大部分数据都是 Done 的状态，小部分数据是 Todo 的状态。所以查找 Done 的数据用 TABLE SCAN，查询 Todo 的数据使用索引，是比较合适的。所以开发者应该是最了解数据获取方式的角色。
6. Range 查找
上文中已经提到，INDEX RANGE SCAN 的瓶颈在于要遍历叶子节点，要提高性能，就要让需要遍历的叶子节点越少越好。即索引中相等的值越少越好。
考虑下面的 SQL：
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SELECT first_name, last_name, date_of_birth FROM employees WHERE date_of_birth >= TO_DATE(?, 'YYYY-MM-DD') AND date_of_birth <= TO_DATE(?, 'YYYY-MM-DD') AND subsidiary_id = ? |
假设我们对搜索的这两列（ date_of_birth & subsidiary_id ）建立索引的话，怎么建才能让查询更快呢？
这里的顺序很重要。假如是 date_of_birth & subsidiary_id 这样的顺序的话，那么查询先使用第一列 date_of_birth 的索引过滤出来一些 ROW，然后再这些 ROW 中寻找合适的 subsidiary_id。这个时候，第二列 subsidiary_id 是无法用上的，因为我们前面已经说过，只有在第一列的数据相同的时候，才会使用第二列索引。对于 date_of_birth 不同的这些 ROW 来说，subsidiary_id 的索引用不上。这个时候会有很大一个范围的 TABLE SCAN 了。但是如果我们建立的顺序是 subsidiary_id & date_of_birth 呢？由于第一列的 WHERE 条件是 =，那么在进行后面的 WHERE 条件的时候，即使还是有很多 ROW，但是这些 ROW 的第一列索引都是相同的，所以我们在选择第二列的数据的时候依然可以命中 date_of_birth 的索引。
简单来说，就是建立多列索引的时候，将需要用 = 查询的列的索引放在最左侧，RANGE 搜索的列往后放。
LIKE 查询
LIKE 可能使用索引，也可能不使用，通配符的位置很重要。
因为索引是按照字符串对比来建立的，所以很显然，% 并不能用于索引匹配。简单来说，% 之前的内容会通过索引 access，% 开始就不会了。
比如下面这个例子：
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SELECT first_name, last_name, date_of_birth FROM employees WHERE UPPER(last_name) LIKE 'WIN%D' |
Postgres 的查询计划如下：
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QUERY PLAN ---------------------------------------------------------- Index Scan using emp_up_name on employees (cost=0.01..8.29 rows=1 width=17) Index Cond: (upper((last_name)::text) ~>=~ 'WIN'::text) AND (upper((last_name)::text) ~<~ 'WIO'::text) Filter: (upper((last_name)::text) ~~ 'WIN%D'::text) |
从 % 开始就要 RANGE SCAN 了，所以 % 放的越往后越好。
% 不同的几个位置的查询对比：
如果 % 在很前面，要 INDEX RANGE SCAN 一大部分数据的话，那就没有 TABLE SCAN 快了。所以优化器要决定是否走索引。
当使用上文提到的 Bind Parameters 的时候，就比较麻烦了。因为优化器并不知道传进来的 LIKE 参数，% 在什么地方。大多数数据库在这种情况下都假设 % 不会出现在开头的地方，从而使用索引。如果需要全文查询的话，只能不使用 Bind Parameters，自己拼接 SQL 查询了。但是这样优化器的成本要高一些，并且用户需要自己防止 SQL 注入。但是 Postgres 数据库除外，Postgres 假设 % 会出现在前面，从而不使用索引。所以如果是 PG 的话，要走索引才需要拼接 SQL。不同的数据库有不同的行为，这个时候用执行计划确认一下最靠谱。
Index Merge
某些情况下，无论怎么建立索引都避免不了 RANGE SCAN，比如下面这个查询：
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SELECT first_name, last_name, date_of_birth FROM employees WHERE UPPER(last_name) < ? AND date_of_birth < ? |
如果数据分布是平局的，那么对这两列建立索引的话，总是避免不要 RANGE SCAN 一大部分的数据。
这种情况其实分别对这两列建立索引更好。数据库会分别用两列的索引查出数据，然后将两个结果合并，这样就避免了大量的读表。
7. 部分索引
Postgres 和 Oracle 支持部分索引，这样有什么好处呢？
考虑实现一个任务队列，最常用的操作是从队列中取出未处理过的任务，而处理过的任务很少需要读。
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SELECT message FROM messages WHERE processed = 'N' AND receiver = ? |
因为这两个 WHERE 条件都是 = ，所以在这里索引的顺序无所谓。如果我们这样建立索引，是可以通过索引查询的。
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CREATE INDEX messages_todo ON messages (receiver, processed) |
考虑到我们要查询的目标行是 processed = 'N' 的，而这个表中大部分的数据都是已经处理过的，都不是我们要找的。那能否只对这部分数据建立索引呢？
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CREATE INDEX messages_todo ON messages (receiver) WHERE processed = 'N' |
这样只索引了一部分数据，查询未处理过的数据才会用到这个索引。另外注意到我们索引的字段也改变了，之前要索引 (receiver, processed) 两个字段，现在只索引 receiver 一个字段。因为索引本身已经包含一个信息：“使用索引查找的都是 processed = 'N' 的，这个字段也就不需要保存了。
综上，部分索引从两个维度节省了空间：
- 索引的行数变少了，只索引为处理过的；
- 索引的列变少了，因为被索引的都是未被处理过的数据；
其他一些不会使用索引的情况：
Date 类型
有些数据库（比如 Oracle ），没有 Date 类型，只有带 Time 的表示时间的类型。所以要查询日期的时候，常用的一个函数是 TRUNC，这个函数将时间部分设置为 Midnight。比如，查询昨天的销售额：
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SELECT ... FROM sales WHERE TRUNC(sale_date) = TRUNC(sysdate - INTERVAL '1' DAY) |
这个时候如果有 sale_date 的索引的话，是不会使用的。原因在上文 FBI 已经介绍个过了，函数对于数据库来说是个黑盒，不同的函数以为着不同的索引。
解决方法是使用 TRUNC 函数建立 FBI。或者直接指定查询范围到时间精度。但是要注意，BETWEEN 包含查询边界，所以这里手动拼接 SQL 的时间范围话，一定是从开始时间，到下一天的时间减去 1 个最小的时间精度单位。
以下是用 Postgres 实现的一个例子：
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CREATE FUNCTION quarter_begin(dt timestamp with time zone) RETURNS timestamp with time zone AS $$ BEGIN RETURN date_trunc('quarter', dt); END; $$ LANGUAGE plpgsql CREATE FUNCTION quarter_end(dt timestamp with time zone) RETURNS timestamp with time zone AS $$ BEGIN RETURN date_trunc('quarter', dt) + interval '3 month' - interval '1 microsecond'; END; $$ LANGUAGE plpgsql |
当然，更准确的一种方法是在应用的代码内拼接 SQL 的时间边界。或者不要用 BETWEEN，用 >= start_date AND < end_date.
数字和字符串
原理类似的，数据数据库用字符创（TEXT, VARCHAR）来保存数字的话（当然这是一个 bad practice），那么查询的时候也要格外小心。
这样查询，是走不到索引的。
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SELECT ... FROM ... WHERE numeric_string = 42 |
原理是数据库发现要查的 = 的值，和数据库里面的列值是不一样的，就会进行隐式的类型转换，效果其实类似下面这样：
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SELECT ... FROM ... WHERE TO_NUMBER(numeric_string) = 42 |
如此，就和我们前面提到过的 FBI 一样，函数对于优化器来说是一个黑盒的存在，所以优化器会决定 TABLE SCAN。
要解决这个问题也很简单，只要避免隐式的类型转换（避免使用函数就好了）。我们在查询的时候就转换好类型。
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SELECT ... FROM ... WHERE numeric_number = '42' |
使用冗余的 where 语句暗示走索引
有时候我们要结合多列来查询，举个简单的例子，比如一列存了日期，一列存了时间，查询过去 24 小时的数据，需要以下的 SQL：
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SELECT ... FROM ... WHERE ADDTIME(date_column, time_column) > DATE_ADD(now(), INTERVAL -1 DAY) |
这个查询显然是无法使用任何一列的索引的。当然，最好是将时间和日期存到一列中，但是在修改表结构比较麻烦的情况下，我们可以想办法让这个查询走索引（即使是部分索引）。
这里的技巧是多使用一个 where，优化器会决定先用索引过滤出一部分数据，然后再扫表。
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WHERE ADDTIME(date_column, time_column) > DATE_ADD(now(), INTERVAL -1 DAY) AND date_column >= DATE(DATE_ADD(now(), INTERVAL -1 DAY)) |
类似的技巧也可以用在 Bind Parameters 上。
还记得下面这个查询吗？
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SELECT last_name, first_name, employee_id FROM employees WHERE subsidiary_id = ? AND last_name LIKE ? |
由于事先不知道这两列的分布情况，所以优化器无法做出选择。但是假如我们知道 LIKE 总是会有 % 的话，我们可以用一个 trick 暗示优化器不要走索引。
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SELECT last_name, first_name, employee_id FROM employees WHERE subsidiary_id = ? AND last_name || '' LIKE ? |
虽然和一个空字符串连接是冗余的，但是优化器会因为这个，不考虑 last_name 这一列的索引。
Smart Logic
SQL 强大的一个功能是支持嵌套查询。这个功能之所以可能，是因为优化器是作用在运行时，可以动态的给出查询计划。但是每次选择查询计划也带来了开销，这个开销可以使用 Bind Parameter 来解决。
有一个常见的错误，是想用静态 SQL 来替代动态 SQL。
举下面的例子，假设有一个表，这个表的三列中任何一列都可能用于查询。有人就想出用下面这个 SQL 代替：
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SELECT first_name, last_name, subsidiary_id, employee_id FROM employees WHERE ( subsidiary_id = :sub_id OR :sub_id IS NULL ) AND ( employee_id = :emp_id OR :emp_id IS NULL ) AND ( UPPER(last_name) = :name OR :name IS NULL ) |
这个静态 SQL，可以实现使用三列中的任何一（二/三都可）查询，只要将其他没有用到的列设置为 NULL 就好。
但是优化器在面对这个 SQL 的时候，只能按照最坏的 Case 准备，所以它做出的选择是扫全表。
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---------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Cost | ---------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 2 | 478 | |* 1 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 2 | 478 | ---------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 1 - filter((:NAME IS NULL OR UPPER("LAST_NAME")=:NAME) AND (:EMP_ID IS NULL OR "EMPLOYEE_ID"=:EMP_ID) AND (:SUB_ID IS NULL OR "SUBSIDIARY_ID"=:SUB_ID)) |
所以最好的使用方式，应该 SQL 中只写用到的 filter：
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SELECT first_name, last_name, subsidiary_id, employee_id FROM employees WHERE UPPER(last_name) = :name |
The most reliable method for arriving at the best execution plan is to avoid unnecessary filters in the SQL statement.
Math
最后一个经常引起误解的带有数学计算的 SQL，考虑下面这个 SQL，能使用索引嘛？
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SELECT numeric_number FROM table_name WHERE numeric_number - 1000 > ? |
下面这个呢？
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SELECT a, b FROM table_name WHERE 3*a + 5 = b |
如果换个角度考虑问题，如果你是一个数据库开发者，你会在你的数据库里面加一个计算器吗？大多数的回答，都是 No。所以以上两个查询都无法使用索引。
类似的，为了暗示优化器不要使用索引，你可以在查询中加0.
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SELECT numeric_number FROM table_name WHERE numeric_number + 0 = ? |
如果必须要用的话，可以使用 FBI 对这个表达式创建索引。
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SELECT a, b FROM table_name WHERE 3*a - b = -5 |
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CREATE INDEX math ON table_name (3*a - b) |
IRedis开发记3：编译正则的难题
这篇文章是 IRedis 的第三篇开发笔记。一直以来，IRedis 的补全都是基于 prompt_toolkit 的 regular_language 来实现的（一个例子）。我需要用正则表达式来验证用户输入的 Redis 命令是否合法，从中抓出来 token，然后对这些 token 进行自动补全。随着开发，支持的 Redis 的命令越来越多，这个正则表达式已经膨胀到 200+ 行了，编译速度也令人难以忍受。
这个问题困扰了我将近3个月，我尝试过各种各样的方法，从身边的朋友那里听取不同的思路和建议，终于在最近近乎完美地解决了这个问题。以至于兴奋的睡不着觉。
这篇文章分享一下这个问题，为了解决这个问题尝试过的方案，以及最终采用的方案的工作原理。读者从这个问题和方案本身可能并不会学到什么可以 Take away 的东西，因为很难在遇到这种问题（这也是这个问题比较难解决的原因之一）。但是我更想分享一下解决的思路，以及它带给我的启发。可能对于将来的我，再回来看的时候，会发现解决问题是如此美妙的一个过程，编程本身又是多么充满乐趣的事情。
问题：用正则来匹配输入……
为了接下来的讨论，我先描述一下我面临的问题。
我要写一个 Redis 命令行的客户端，支持对 Redis 命令的自动补全。（相关文章 IRedis 开发记录：Redis 命令语法的处理 ）。但是我不会从头开始写这个命令行客户端的输入输出，而是选择了 IPython 和 mycli/pgcli 都用的一个库：prompt_toolkit. 它是用了 Python 的正则表达式的 named group 功能，从输入的内容中抓出来 token。比如这个例子中，语法的正则是这么写的：
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(\s* (?P<operator1>[a-z]+) \s+ (?P<var1>[0-9.]+) \s+ (?P<var2>[0-9.]+) \s*) | (\s* (?P<operator2>[a-z]+) \s+ (?P<var1>[0-9.]+) \s*) |
当输入 abc （注意后面有个空格）的时候，abc 就匹配到了 <operator1> ，然后空格匹配到了 \s+ ，框架就知道后面要输入的是一个 var1 了。
类似的，我写的 Redis 的命令节选如下：
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REDIS_COMMANDS = fr""" (\s* (?P<command_commandname>({t['command_commandname']})) \s+ {COMMANDNAME} \s*)| (\s* (?P<command_slots>({t['command_slots']})) \s+ {SLOTS} \s*)| (\s* (?P<command_node>({t['command_node']})) \s+ {NODE} \s*)| (\s* (?P<command_slot>({t['command_slot']})) \s+ {SLOT} \s*)| (\s* (?P<command_failoverchoice>({t['command_failoverchoice']})) \s+ {FAILOVERCHOICE} \s*)| (\s* (?P<command_resetchoice>({t['command_resetchoice']})) \s+ {RESETCHOICE} \s*)| (\s* (?P<command_slot_count>({t['command_slot_count']})) \s+ {SLOT} \s+ {COUNT} \s*)| (\s* (?P<command_key_samples_count>({t['command_key_samples_count']})) \s+ {KEY} \s+ {SAMPLES} \s+ {COUNT} \s*)| (\s* (?P<command>({t['command']})) \s*)| ... |
因为 Redis 的命令不像 SQL 那样是结构化的语法，每个数据类型的命令格式都不一样，所以写起来要用或 | 将这些语法都连接起来。
另外还要补充一点的是，我写的这个正则并不是直接拿去匹配用户输入了，因为框架需要知道这个 token 的下一个 token 可能是什么，以此来做自动补全的提示。所以其实我的这个正则是交给框架去解析了，而不是直接 re.compile() 。框架会将这个正则拆散，然后一个一个编译。这一点也导致了后面会讲到的一些方案行不通。
另另外要补充的是，不光是拆开这些正则就可以了，如果这样到好了，也就是不到 100 个正则，编译一下也是很快的。作为用来匹配用户输入的问题是，即使用户只输入了一部分，也应该认为是合法的。比如正则是要匹配 SET 命令，而用户输入了 SE，那么也应该认为这是一个合法输入，而不应该显示成下图这样的非法提示。
那么怎么做到这一点呢？这个框架的方案是解析正则，然后分析出更多的正则来匹配部分输入。比如 SET，那么根据此应该生成 SET|SE|S，看起来也不复杂，但是如果支持的参数越来越多，需要编译的正则的数量将会呈指数级上涨。
举个简单的例子，下面这个语法：
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REDIS_COMMANDS = fr""" (\s* (?P<command_key>({t['command_key']})) \s+ {KEY} \s*)| (\s* (?P<command_type_conntype_x>({t['command_type_conntype_x']})) (\s+ {TYPE_CONST} \s+ {CONNTYPE})? \s*) """ |
最终生成的正则是这样子：
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^(?:(?:(?:\s){0,}(?P<n276>(?:CLIENT(?:\s){1,}LIST|client(?:\s){1,}list))(?:(?:\s){1,}(?P<n277>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n278>(?:NORMAL|MASTER|REPLICA|PUBSUB|normal|master|replica|pubsub))){,0}(?:(?:(?:\s){1,}(?P<n288>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n330>(?:(?:repl(?:i)?))?)))?))?$ ^(?:(?:(?:\s){0,}(?P<n276>(?:CLIENT(?:\s){1,}LIST|client(?:\s){1,}list))(?:(?:\s){1,}(?P<n277>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n278>(?:NORMAL|MASTER|REPLICA|PUBSUB|normal|master|replica|pubsub))){,0}(?:(?:(?:\s){1,}(?P<n288>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n331>(?:(?:repli(?:c)?))?)))?))?$ ^(?:(?:(?:\s){0,}(?P<n276>(?:CLIENT(?:\s){1,}LIST|client(?:\s){1,}list))(?:(?:\s){1,}(?P<n277>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n278>(?:NORMAL|MASTER|REPLICA|PUBSUB|normal|master|replica|pubsub))){,0}(?:(?:(?:\s){1,}(?P<n288>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n332>(?:(?:replic(?:a)?))?)))?))?$ ^(?:(?:(?:\s){0,}(?P<n276>(?:CLIENT(?:\s){1,}LIST|client(?:\s){1,}list))(?:(?:\s){1,}(?P<n277>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n278>(?:NORMAL|MASTER|REPLICA|PUBSUB|normal|master|replica|pubsub))){,0}(?:(?:(?:\s){1,}(?P<n288>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n333>(?:(?:(?:p)?))?)))?))?$ ^(?:(?:(?:\s){0,}(?P<n276>(?:CLIENT(?:\s){1,}LIST|client(?:\s){1,}list))(?:(?:\s){1,}(?P<n277>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n278>(?:NORMAL|MASTER|REPLICA|PUBSUB|normal|master|replica|pubsub))){,0}(?:(?:(?:\s){1,}(?P<n288>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n334>(?:(?:p(?:u)?))?)))?))?$ ^(?:(?:(?:\s){0,}(?P<n276>(?:CLIENT(?:\s){1,}LIST|client(?:\s){1,}list))(?:(?:\s){1,}(?P<n277>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n278>(?:NORMAL|MASTER|REPLICA|PUBSUB|normal|master|replica|pubsub))){,0}(?:(?:(?:\s){1,}(?P<n288>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n335>(?:(?:pu(?:b)?))?)))?))?$ ^(?:(?:(?:\s){0,}(?P<n276>(?:CLIENT(?:\s){1,}LIST|client(?:\s){1,}list))(?:(?:\s){1,}(?P<n277>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n278>(?:NORMAL|MASTER|REPLICA|PUBSUB|normal|master|replica|pubsub))){,0}(?:(?:(?:\s){1,}(?P<n288>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n336>(?:(?:pub(?:s)?))?)))?))?$ ^(?:(?:(?:\s){0,}(?P<n276>(?:CLIENT(?:\s){1,}LIST|client(?:\s){1,}list))(?:(?:\s){1,}(?P<n277>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n278>(?:NORMAL|MASTER|REPLICA|PUBSUB|normal|master|replica|pubsub))){,0}(?:(?:(?:\s){1,}(?P<n288>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n337>(?:(?:pubs(?:u)?))?)))?))?$ ^(?:(?:(?:\s){0,}(?P<n276>(?:CLIENT(?:\s){1,}LIST|client(?:\s){1,}list))(?:(?:\s){1,}(?P<n277>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n278>(?:NORMAL|MASTER|REPLICA|PUBSUB|normal|master|replica|pubsub))){,0}(?:(?:(?:\s){1,}(?P<n288>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n338>(?:(?:pubsu(?:b)?))?)))?))?$ ^(?:(?:(?:\s){0,}(?P<n339>(?:CLIENT(?:\s){1,}LIST|client(?:\s){1,}list))(?:(?:\s){1,}(?P<n340>(?:TYPE|type))(?:\s){1,}(?P<n341>(?:NORMAL|MASTER|REPLICA|PUBSUB|normal|master|replica|pubsub))){0,1}(?:\s)*(?:(?:\s)?)?))?$ |
这就很恐怖了。
当 IRedis 支持 Redis-server 的 197 个命令语法的时候，需要编译的正则已经达到了 ~8000 个。IRedis 启动的时候需要等待 ~8s 编译正则完成。
这就是问题了。作为一个命令行客户端（对比一下 mysql/redis-cli/mongo 这种客户端），需要等待 8s 才能使用，是非常影响体验的。
缓兵之计：异步线程加载
这个问题没解决之前，我将这些正则的编译改到了一个 daemon 线程中去编译（这个PR）。在编译结束之前，最下方的 bottom-bar 会显示一个 ascii 动画提示正在编译，并且 Lexer 高亮，补全这些功能都没有激活，像一个 redis-cli 那样只有基本的功能。
但是这段时间 CPU 在不停的做正则编译，占用量会很高。以及用户体验也有影响，相比 redis-cli 秒开，太伤了。
如果要从根本上解决这个问题，现在看来有以下几个思路：
- 能否缓存下来正则，不要每次都编译？
- 能不能替换掉编译正则的方案？
- 能否加速正则的编译？
- 减少需要编译的正则的数量；
- 不要一下子编译好所有的正则，用到哪个编译那个。
尝试1：缓存正则
这是一个比较直觉的方案。我尝试过用 pickle/dill （应该还尝试过一个，不过名字忘记了）。发现 dump 出来，下次启动直接 load，从方案上是可行的。但是速度依然很慢。后来发现 pickle 只是去打包一个对象的 __init__ 参数，当 load 的时候，再用类初始化一次（这样对于大部分 pickle 的使用场景来说是合理的）。所以还是相当于编译了一次。（资料）
理论上，直接缓存 C 语言层面的 regex 编译结果也是可行的，但是会遇到 Python 跨版本不兼容的问题，因为这部分并没有公开的 API，所以没有人能保证它的兼容性。
我觉得这将会是一个大坑，所以没有继续沿着这条路走下去了。
尝试2：另寻没有正则的方案
老实说，用正则来处理语法并不是很好。比如 Redis 的命令有一些是下面的这种语法，而这种是无法用正则来表达的：
|
1 |
ZINTERSTORE dest <numkeys> key key ... WEIGHTS ... |
ZINTERSTORE 这个命令 后面有个 numkeys 表示后面紧跟着几个 key，然后再是 WEIGHTS。只有知道了 key 的数量，才不会将 WEIGHT 也作为 一个 key。而正则是不支持从前面解析出来数字然后应用到后面的 match 中的。
于是我想拿 pygments 来做一个基于状态机的 Grammar。参考 这个PR。理论上是可行的，但是并没有最终采用这个方案。原因是工作量太大了。如果我直接用正则，那么我可以用 prompt_toolkit 框架中的一些补全，Lexer。否则的话，我就要重写 Grammar，match 前缀的逻辑，Lexer，判断下一个 token 可能是什么来推测补全列表。相当于另外写一个 prompt_toolkit 了。所以这条路也放弃了。
Jonath（prompt_toolkit的作者）建议过我用状态机实现，这个方案同样也是工作量太大。本来 IRedis 就是因为另一个项目而生的，我不太想因为 IRedis 要先去完成另一外一个新的项目 ：）
尝试3：编译更快的正则
这个方案比较好理解，Python 的 re 比较慢，能否用更快的 re 来替换呢。Python monkey patch 比较简单，我只要将系统 buildin 的那个 re 替换掉就好了。大部分其他 re 的库也是兼容 buildin re 的 API的。
我尝试过的库有：
效果不是很好，原因很简单：这些库可能在一些情况下编译正则的速度快一些。但是我这里的问题并不是编译一个正则太慢，而是要编译的正则太多。对于 8000 个正则来说，就算能快上一倍，效果也不明显的。
尝试4：减少编译正则的数量
guyskky 提到可以将正则 merge 一下，类似 werkzeug 处理 URL 的方式（werkzeug.routing.Rule.compile）。我觉得这个比较可行，但是还没有尝试。
但是跟 Jonath 讨论之后，Jonath 开始优化这一块正则的 merge，这个 PR 到我写这篇文章的时候，已经 work 了。
经过优化之后，需要正则的数量降低到了 496 个，1.7s 就可以编译完成。
尝试5：即时编译
上面的方案4是一个治本的方案，但是在我这个方案之前，我并不是方案4是不是可行的（因为对 prompt_toolkit 读的代码不多），所以我上周用“即时编译”的思路进行了重构。
这个想法很简单：既然启动的时候编译那么多正则表达式很慢，那么我为什么要一开始就全部编译好呢？用到哪一个再编译哪一个不就好了吗？
比如用户输入了 KEYS 那么我就编译好 KEYS 的语法，然后将当前的语法替换成这个。当用户输入了 GET，我再编译 GET 的语法并进行替换。
能够这么做基于两点：
- Python 在运行时动态地替换一个对象的属性非常简单，并且我这个 client 也是单线程的，不会存在线程安全问题；
- Redis 的不同命令的语法都是独立的，不像 SQL 那样，你不能只编译一部分。当然，问题的根源也是它。
核心代码是下面这个 Processor，Processor 是框架的一个概念，每次用户按下什么键都会执行。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 |
class GetCommandProcessor(Processor): """ Update Footer display text while user input. """ def __init__(self, command_holder, session): # processor will call for internal_refresh, when input_text didn't # change, don't run self.session = session self.command_holder = command_holder def apply_transformation( self, transformation_input: TransformationInput ) -> Transformation: input_text = transformation_input.document.text try: command, _ = split_command_args(input_text, all_commands) except InvalidArguments: self.command_holder.command = None self.session.completer = default_completer self.session.lexer = default_lexer else: self.command_holder.command = command.upper() # compile grammar for this command grammar = get_command_grammar(command) lexer = GrammarLexer(grammar, lexers=lexers_mapping) completer = GrammarCompleter(grammar, completer_mapping) self.session.completer = completer self.session.lexer = lexer return Transformation(transformation_input.fragments) |
核心代码是 24-27 行，当用户输入的命令匹配到 Redis 命令了，就替换当前的 Lexer 和 Completer。
这样问题就完美的解决了，当然还有一些细节问题。
比如当用户输入了一个命令语法比较复杂的时候，会感觉到一点卡顿，因为在编译正则。我在编译的函数上加个一个装饰器 @lru_cache(maxsize=256) ，将编译结果直接缓存下来，这样只在第一次输入的时候会卡，后面就好多了。
等 prompt_toolkit 那个 PR 合并，配合我修改的“即时编译”，这个问题就算完美的解决了。
解决这个问题，大概花了 3 个月。但是最终解决的那一刻，感觉真的很奇妙。这件事情给我一些很强烈的感受：
- 编程这件事情本身，我是说就算没有带来任何名誉、财富上的收获，也实在太有意思了；
- Python 社区的人太好了，除了 Jonath 给我很多很多建议，Dbcli 的 amjith 还和我视频通话，跟我说他之前也想做一个 redis 的 cli，跟我说了一些他的想法，非常有用。此外还得到了很多很多其他人的帮助和建议。Python 社区很温暖！
- 用 Python 编程太快乐了！比如本文的 @lru_cache ，这一行能完美解决问题！IRedis 项目中，我遇到了很多类似的体验，我打算单独写一篇文章讨论这个。
Happy hacking！
2019年年鉴
这一年不知不觉又过去了，一年很长，但是到了年底，能回忆起来的事情不多。今年没有什么大事发生，还是一如既往的工作，生活。这篇文章，就来回忆一下今年的屈指可数的收获吧。本质上我写这篇文章是出于习惯，所以你阅读本文基本上不会有什么收获，建议不要浪费这个时间。：）
要说进步，今年值得表扬自己的是，一些存了很久的疑问，今年逐渐一个一个给了自己满意的回答，比如 Linux 分区是什么工作的，文件系统是什么工作的，什么是 Daemon 进程等等（写了这么多 Linux 的文章，感觉这个博客需要开一个 Linux 分类了）。以及一些由于不明白而困扰自己的很幼稚的问题。这些答案基本上都来自 Linux System Programming 这本书，细说起来这本书是从 5 月份就开始读的，快到年底了才读完。如果你和我一样对于 Linux 有很多懵懂的问题的话，也推荐你读一下这本书。上一次给我这么大启发的书，还是 Fluent Python 了。作者（Family Name 竟然就叫 Love）具有丰富的 Kernel 开发经验，解释问题比较深入浅出。缺点就是书中解释各种 Error 含义的篇幅有点过多了，都是手册里面的内容，感觉有凑字数之嫌。
除了 Linux，今年还看了一下 Scheme（The Little Scheme）和 Elixir （The little Elixir & OTP Guidebook-Manning）这两本书，都是入门级别的。这两门语言和 Python 有很大的不同，比如 Elixir 有模式匹配，函数内可以写 when 来检查参数，Atom 的类型等等，也给我一些启发。
工作
今年上半年还是一种很不好的工作状态，每天的工作中，和同事沟通占用了大部分的时间，SRE 像是一个技术支持的工作，不断的协调，和不同的部分解释沟通等等。手里同时会被分好几件事，分身乏术。客观上说，总是感觉自己的工作没有意义，学到的东西也不多。
下半年组织结构调整，被调到了另一个组，做一个定位系统故障的系统。简单来说，就是业务不正常了，我们开发的这个系统要能自动定位到是一台机器的问题，还是一个机房的问题，还是数据库的问题，给应急提供一些辅助信息。项目语言是 Java 写的。因为我在之前的组中也尝试过这种定位系统，没有特别明显的结果，之前公司中失败的案例也不少，所以一开始对这个项目是没有信心的。但是做了半年，逐渐有效果了，有一些思路可以自己实现，觉得还是能取到一些成果了。
说来可笑，这几乎是入职以来，第一次能够专心写代码的时候。虽然到底要怎么做还不是很清晰，很多地方要自己摸索，但是工作状态相比之前是好了很多。
另外我们组是用 Java 来开发的，这门语言挑战了我的认知。我写 Python 的时候，每一行代码我都知道是做什么的，现在写的 Java，有很多代码看起来匪夷所思。比如 NPE，像 Python，JavaScript，如果你从 None/Undefined 试图获得一个属性，这些语言都会提示你 xxx 并没有这个属性。Java 呢？NPE。foo.getA().getB().getC()，NPE；call(foo.getA(), bar.getB()) 每当看到 NPE 这个错误的时候都让人痛苦万分，我要为这个简单的错误花很长的时间复现、排查。类似的例子还有很多。
总体上说，我觉得用 Java 开发项目的这段时间，我并没有因为这门语言学到什么启发性的东西（不像Elixir，Scheme）。在我看来，很多 Java 里面才有的东西是纯粹为了 Java 语言本身的问题，放到其他语言上很可能不需要这么做。我这么想也可能是我对这门语言学习的不深，使用的时间不长。以后这个想法也可能改变。
开源和社区
捕蛇者说。这是今年做的一件事，由 laike9m 发起的。Adam，Manjusaka 我们几个人一拍即合，就开始搞了。搞起来网站，在 V2EX Twitter 发了几个帖子宣传，然后开始录制，剪辑。现在看来这件事情是比较可持续发展的，除了剪辑的工作外，不会太让人疲惫，应该不会像 HZPUG 那样一直鸽掉了。今年一共录制了 10 期，感觉还会有源源不断的话题，接下来一年的发展我比较有信心。这件事情对我来说，最大的收获是结交的朋友了，要说学到什么，可能没有读书那样性价比更高。大家交流更多的是一些软性的东西，可以让你知道这么做一件事对不对，一条路是不是对的，类似这样。
PyCon。今年在 PyCon 做了两次演讲，个人觉得，内容比较浅薄。但是后来经常有人跟我说 Migration 那个演讲很好，还有人跟我讨论他们公司的 Migration 的一些方案，很高兴。
开源项目。业余时间，今年主要在做两件事情。第一个是 clock.sh（尚存在一些问题，个人认为还没有到稳定阶段，但是大家可以试用） 。这个项目就是想托管一些个人的定时脚本，没有很大的野心，做一个个人的 Saas，小而美，就够了。至于这个项目的最开始的动力，其实是我之前写爬虫的时候，我们有一个项目叫 xxx-control，里面有一个很长的 crontab 文件，用来管理爬虫什么时候启动执行，那时候我就想有一个更友好的定时任务控制的平台。这个项目我一直按照我的想法去做，半年之前有一个可用的 demo 版本，能通过在网页上简单的点击记下，就设定好一个定时任务了。后面有些慢 SQL 的问题，以及支持自定义 Docker 镜像的问题，一直没有时间解决。
第二个项目是 IRedis，这个是由于第一个项目用 Redis 作为 broker，而我又不太熟悉 Redis 那么多命令。所以就像要一个像 mycli/pgcli 那样的命令行工具。于是就自己开始写了一些。陆陆续续地，IRedis 支持的命令也越来越多，希望能在这个项目1周年的时候发布 1.0 版本。
我的第二个项目是为了解决第一个项目的问题而诞生的，此外还因为用到一些第三方库有问题，去给他们提交了一些 Pull Request。其实今年还有很多很好玩的想法， 精力有限，只能放弃那一些了，先把已经开始的项目做好。
工作上比较忙，正常晚上到家就10点了，所以自己的想法一直苦于没有时间去实现。现在的工作方式比较不健康，我还是想有一个正常的作息时间。
其实这么长的工作时间对公司来说，也未必是一件好事。依我个人看，会减少我对工作的热情，阻碍员工的发展。一周工作 40 个小时的时候，我还是盼望着上班的。太长的工作时间，客观上看，大部分时间也都被没有意义的事情给浪费了。另外很多公司不明白的一件事情是，如果给员工提供的是这样一种环境，那么大部分人的想法将会是不会在这一家公司工作很久，等自己能力提高立马换一家工作和生活更平衡的公司。如果没有时间学习（个人认为真正能学到新的技能的工作岗位很少），那么员工的价值也不会提高。为什么这些公司可以花很多钱从外面招厉害的人，而不愿意培养自己的员工成为那样的人呢？
如果我将来开一家公司，我一定不会认为工作时间长的员工是好员工。相反，我会看他们是否对技术有热情，是否有对自己不了解的事情有求知的渴望，无论这些事情是古老的技术还是新潮的技术。对于刚毕业的学生，一定要想办法减少他们花在没有意义的工作上的时间，一定要有至少20%的工作上的时间自由支配用于学习，一定不要给他们灌输：程序员必须学管理，程序员的“软技能”很重要，以及鸡汤。健康、可持续的生活和工作方式，比焦虑，没有意义的努力和长时间的工作要好一些。
未来的打算
- 今年一年看的好代码太少了，需要学习一下 debug 工具链，多阅读好的代码；
- 掌握 Elixir，我觉得这门语言很不一样，尤其是自带 supervisor，9 个 9 的可用率，比较吸引我；
- 了解更多有关分布式系统，数据库的内容；
- 锻炼身体，改善生活方式；
往年：
Daemon Process
本文介绍一个从 Linux 的 shell 诞生的进程，要经历怎样的“考验”，才能成为一个 daemon 进程。
后台进程，顾明思议，在后台执行，没有终端，没有 Login shell。当某些 Event 发生的时候进行处理，或者定期执行某项任务。通常，daemon 进程以 d 结尾，但不是必须的，比如 Redis 和 Nginx 的 daemon 进程就没有以 d 结尾。 简单来说，daemon 需要具备以下两项基本条件：
- 是 init 进程的子进程；
- 没有连接到任何 terminal；
此外，daemon 进程通常还会做以下几个事情：
- 关闭所有的 file descriptors，尤其是 input output error。因为这些 file descriptors 可能是 shell，或者其他进程。而后台进程最关键的就是不连接 shell 和 terminal。可以使用
open_max或getrlimitsyscall 获取当前打开的最大的文件描述符，依次关闭。也可以遍历/proc/self/fd下的文件，依次关闭。 - 将 working directory 切换到 / 目录。daemon 的生命周期一般伴随整个操作系统的工作时间，如果一直在继承自父进程的 working directory 工作的话，就会影响操作系统运行期间的文件系统 mount 操作。某些进程也可以切换到自己的特定目录工作；
- 将 umask 置为默认值，通常为 0。因为 daemon 进程创建文件的时候，会想自己设置文件的权限，而不受 umask 的干扰。如果使用的第三方库的话，daemon 可以自己设置 umask 的值，自己限制使用的第三方库的权限；
- 离开父进程的 process group，这样就不会收到 SIGHUP 信号；
- 离开 controling terminal，并确保以后也不会再被重新分配到；
- 处理 SIGCLD 信号；
- 将 stdin stdout stderror 重定向到
/dev/null。因为后台运行的进程不需要用户输入，也没有标准输出。这样也可以确保当其他用户 login shell 的时候，不会看到 daemon 的输出。
这是 daemon 进程通常会做的事情，man 7 daemon 中有更详细的描述。 接下来，主要讨论 daemon 最精彩的部分，即如何通过两次 fork() 来完成脱离 terminal。
两次 fork()
前面介绍了一些比较简单的处理，比如 chdir，reset umask。接下来讨论如何脱离 terminal。
为了方便读者理解，我先画一张图，并标出每一步动作发生了哪些变化，然后再具体解释。
Shell 创建进程。1）pid 是什么？kernel 会分配一个 pid。2）ppid 是什么？创建此进程的进程，即父进程，这里就是 shell 的 pid。sid 是什么？3）sid 指的是 session id，本文不作过多介绍，读者可以认为是和 shell 在一组 session 的进程，这样 shell 退出的时候会给 session leader id 为 shell id 的进程都发送 SIGHUP，将自己产生的子进程都一并退出，方便管理。所以，新创建进程的 sid 也是 shell pid，自动加入 shell 的 session。4）pgid 是什么？pgid 是 process group id，是一组进程id。考虑这种命令：grep GET accessl.log | awk '{print $1}' | sort | uniq ，如果我们想结束这个命令的时候，不会想 grep，awk.. 这样一个一个的结束，而是想将他们全部结束。为了方便管理，shell 会将这种管道连接的进程置为一组，这样可以通过 pgid 一并结束，方便管理。所以，新创建的进程的 pgid 是自己，它自己也叫做 group leader。
第一次 fork()。 调用 fork()，父进程立即退出（为了方便后续讨论，我们将这次的子进程称为 child1）。这里的作用有3个：首先，进程是从 shell 启动的，如果进程不结束，那么 shell 的命令行将 block 在这里，这一次 fork() 让 shell 认为父进程已经正常结束了。其次，child1 fork 出来的时候，默认加入了父进程的 progress group，这让 child1 不再是一个 group leader（它的 pgid 不等于 pid），这是调用 setsid 的必备条件。实际上，由于父进程退出，child1 所在的 process group 已经是一个 Orphaned Process Group。第三，由于父进程已经退出，所以 child1 的父进程是 init 进程。
setsid。由于 child 的 sid 依然是 shell 的 id，所以当 shell 退出的时候依然会被带走。所以这里要调用 setsid ，脱离 shell 所在的 session。但是 setsid 之后，它的 pgid 和 sid 都等于它的 pid 了，这意味着它成为了 session leader 和 group leader。这其实就是为什么要 fork 第二次的原因，也是我最大的困惑，和花了最多时间去理解的地方。
第二次 fork() 。为什么要第二次 fork() ？这个问题我读了很多不正确的 Stack Overflow 讨论，以及没有第二次 fork() 的实现，比如 Linux System Programming 5.7 Daemons 中的 daemon 代码就是没有第二次 fork() 的，Kernel 提供的 man 3 daemon 也没有第二次 fork。需要做第二次 fork() 的原因很简单：如果一个进程是 session leader，那么它依然有机会获得 tty 的（在基于 SysV 的系统下），我们要确保它不可能获得 tty，就再 fork() 一次，并且退出 child1，确保最终提供 daemon 服务的 child2 不是一个 session leader。
这个过程也可以看下 daemonize 里面的 daemon 函数，和上述过程一样。
我写了一段代码演示两次 fork() 各种 pid 的变化，得到的结果会和上图一样。
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#include <stdio.h> #include <sys/types.h> #include <unistd.h> #include <stdlib.h> void printid() { pid_t pid = getpid(); pid_t ppid = getppid(); pid_t sid = getsid(pid); pid_t pgid = getpgid(pid); printf("pid=%d, ppid=%d, sid=%d, pgid=%d\n", pid, ppid, sid, pgid); } int main(){ printf("parent process: "); printid(); if ((fork()) != 0) exit(0); printf("child1: "); printid(); setsid(); printf("after setsid: "); printid(); if ((fork()) != 0) exit(0); printf("child2: "); printid(); return 0; } |
运行结果如下：
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$ gcc fortest.c $ ./a.out parent process: pid=2680, ppid=2622, sid=2622, pgid=2680 $ child1: pid=2681, ppid=1, sid=2622, pgid=2680 after setsid: pid=2681, ppid=1, sid=2681, pgid=2681 child2: pid=2682, ppid=1, sid=2681, pgid=2681 |
Protocol Mismatch
如果使用 systemd 这种任务控制机制的话，注意需要按照这些系统规定的 readiness protocol 来设定你的程序，即你要可以将 chd