22 阶段实操（2）：构建一个简单的KV server-基本流程 你好，我是陈天。
上篇我们的KV store刚开了个头，写好了基本的接口。你是不是摩拳擦掌准备开始写具体实现的代码了？别着急，当定义好接口后，先不忙实现，在撰写更多代码前，我们可以从一个使用者的角度来体验接口如何使用、是否好用，反观设计有哪些地方有待完善。
还是按照上一讲定义接口的顺序来一个一个测试：首先我们来构建协议层。
实现并验证协议层
先创建一个项目：
cargo new kv –lib 。进入到项目目录，在 Cargo.toml 中添加依赖： [package] name = “kv” version = “0.1.0” edition = “2018” [dependencies] bytes = “1” /# 高效处理网络 buffer 的库 prost = “0.8” /# 处理 protobuf 的代码 tracing = “0.1” /# 日志处理 [dev-dependencies] anyhow = “1” /# 错误处理 async-prost = “0.2.1” /# 支持把 protobuf 封装成 TCP frame futures = “0.3” /# 提供 Stream trait tokio = { version = “1”, features = [“rt”, “rt-multi-thread”, “io-util”, “macros”, “net” ] } /# 异步网络库 tracing-subscriber = “0.2” /# 日志处理 [build-dependencies] prost-build = “0.8” /# 编译 protobuf
然后在项目根目录下创建 abi.proto，把上文中 protobuf 的代码放进去。在根目录下，再创建 build.rs：
fn main() { let mut config = prost_build::Config::new(); config.bytes(&[”.”]); config.type_attribute(“.”, “/#[derive(PartialOrd)]”); config .out_dir(“src/pb”) .compile_protos(&[“abi.proto”], &[”.”]) .unwrap(); }
这个代码在[第 5 讲]已经见过了，build.rs 在编译期运行来进行额外的处理。
这里我们为编译出来的代码额外添加了一些属性。比如为 protobuf 的 bytes 类型生成 Bytes 而非缺省的 Vec，为所有类型加入 PartialOrd 派生宏。关于 prost-build 的扩展，你可以看文档。
记得创建 src/pb 目录，否则编不过。现在，在项目根目录下做
cargo build
会生成 src/pb/abi.rs 文件，里面包含所有 protobuf 定义的消息的 Rust 数据结构。我们创建 src/pb/mod.rs，引入 abi.rs，并做一些基本的类型转换：
pub mod abi; use abi::{command_request::RequestData, /*}; impl CommandRequest { /// 创建 HSET 命令 pub fn new_hset(table: impl Into
最后，在 src/lib.rs 中，引入 pb 模块：
mod pb; pub use pb::abi::/*;
这样，我们就有了能把 KV server 最基本的 protobuf 接口运转起来的代码。
在根目录下创建 examples，这样可以写一些代码测试客户端和服务器之间的协议。我们可以先创建一个 examples/client.rs 文件，写入如下代码： use anyhow::Result; use async_prost::AsyncProstStream; use futures::prelude::/*; use kv::{CommandRequest, CommandResponse}; use tokio::net::TcpStream; use tracing::info; /#[tokio::main] async fn main() -> Result<()> { tracing_subscriber::fmt::init(); let addr = “127.0.0.1:9527”; // 连接服务器 let stream = TcpStream::connect(addr).await?; // 使用 AsyncProstStream 来处理 TCP Frame let mut client = AsyncProstStream::<_, CommandResponse, CommandRequest, _>::from(stream).for_async(); // 生成一个 HSET 命令 let cmd = CommandRequest::new_hset(“table1”, “hello”, “world”.into()); // 发送 HSET 命令 client.send(cmd).await?; if let Some(Ok(data)) = client.next().await { info!(“Got response {:?}”, data); } Ok(()) }
这段代码连接服务器的 9527 端口，发送一个 HSET 命令出去，然后等待服务器的响应。
同样的，我们创建一个 examples/dummy_server.rs 文件，写入代码： use anyhow::Result; use async_prost::AsyncProstStream; use futures::prelude::/*; use kv::{CommandRequest, CommandResponse}; use tokio::net::TcpListener; use tracing::info; /#[tokio::main] async fn main() -> Result<()> { tracing_subscriber::fmt::init(); let addr = “127.0.0.1:9527”; let listener = TcpListener::bind(addr).await?; info!(“Start listening on {}”, addr); loop { let (stream, addr) = listener.accept().await?; info!(“Client {:?} connected”, addr); tokio::spawn(async move { let mut stream = AsyncProstStream::<_, CommandRequest, CommandResponse, _>::from(stream).for_async(); while let Some(Ok(msg)) = stream.next().await { info!(“Got a new command: {:?}”, msg); // 创建一个 404 response 返回给客户端 let mut resp = CommandResponse::default(); resp.status = 404; resp.message = “Not found”.to_string(); stream.send(resp).await.unwrap(); } info!(“Client {:?} disconnected”, addr); }); } }
在这段代码里，服务器监听 9527 端口，对任何客户端的请求，一律返回 status = 404，message 是 “Not found” 的响应。
如果你对这两段代码中的异步和网络处理半懂不懂，没关系，你先把代码抄下来运行。今天的内容跟网络无关，你重点看处理流程就行。未来会讲到网络和异步处理的。
我们可以打开一个命令行窗口，运行：
RUST_LOG=info cargo run –example dummy_server –quiet 。然后在另一个命令行窗口，运行：
RUST_LOG=info cargo run –example client –quiet 。
此时，服务器和客户端都收到了彼此的请求和响应，协议层看上去运作良好。一旦验证通过，就你可以进入下一步，因为协议层的其它代码都只是工作量而已，在之后需要的时候可以慢慢实现。
实现并验证 Storage trait
接下来构建 Storage trait。
我们上一讲谈到了如何使用嵌套的支持并发的 im-memory HashMap 来实现 storage trait。由于 Arc» 这样的支持并发的 HashMap 是一个刚需，Rust 生态有很多相关的 crate 支持，这里我们可以使用 dashmap 创建一个 MemTable 结构，来实现 Storage trait。
先创建 src/storage 目录，然后创建 src/storage/mod.rs，把刚才讨论的 trait 代码放进去后，在 src/lib.rs 中引入 “mod storage”。此时会发现一个错误：并未定义 KvError。
所以来定义 KvError。[第 18 讲]讨论错误处理时简单演示了，如何使用 thiserror 的派生宏来定义错误类型，今天就用它来定义 KvError。创建 src/error.rs，然后填入：
use crate::Value; use thiserror::Error; /#[derive(Error, Debug, PartialEq)] pub enum KvError { /#[error(“Not found for table: {0}, key: {1}”)] NotFound(String, String), /#[error(“Cannot parse command: {0}”)] InvalidCommand(String), /#[error(“Cannot convert value {:0} to {1}”)] ConvertError(Value, &’static str), /#[error(“Cannot process command {0} with table: {1}, key: {2}. Error: {}”)] StorageError(&’static str, String, String, String), /#[error(“Failed to encode protobuf message”)] EncodeError(/#[from] prost::EncodeError), /#[error(“Failed to decode protobuf message”)] DecodeError(/#[from] prost::DecodeError), /#[error(“Internal error: {0}”)] Internal(String), }
这些 error 的定义其实是在实现过程中逐步添加的，但为了讲解方便，先一次性添加。对于 Storage 的实现，我们只关心 StorageError，其它的 error 定义未来会用到。
同样，在 src/lib.rs 下引入 mod error，现在 src/lib.rs 是这个样子的： mod error; mod pb; mod storage; pub use error::KvError; pub use pb::abi::/; pub use storage::/;
src/storage/mod.rs 是这个样子的：
use crate::{KvError, Kvpair, Value}; /// 对存储的抽象，我们不关心数据存在哪儿，但需要定义外界如何和存储打交道 pub trait Storage { /// 从一个 HashTable 里获取一个 key 的 value fn get(&self, table: &str, key: &str) -> Result<Option
代码目前没有编译错误，可以在这个文件末尾添加测试代码，尝试使用这些接口了，当然，我们还没有构建 MemTable，但通过 Storage trait 已经大概知道 MemTable 怎么用，所以可以先写段测试体验一下：
| /#[cfg(test)] mod tests { use super::/*; /#[test] fn memtable_basic_interface_should_work() { let store = MemTable::new(); test_basi_interface(store); } /#[test] fn memtable_get_all_should_work() { let store = MemTable::new(); test_get_all(store); } fn test_basi_interface(store: impl Storage) { // 第一次 set 会创建 table，插入 key 并返回 None（之前没值） let v = store.set(“t1”, “hello”.into(), “world”.into()); assert!(v.unwrap().is_none()); // 再次 set 同样的 key 会更新，并返回之前的值 let v1 = store.set(“t1”, “hello”.into(), “world1”.into()); assert_eq!(v1, Ok(Some(“world”.into()))); // get 存在的 key 会得到最新的值 let v = store.get(“t1”, “hello”); assert_eq!(v, Ok(Some(“world1”.into()))); // get 不存在的 key 或者 table 会得到 None assert_eq!(Ok(None), store.get(“t1”, “hello1”)); assert!(store.get(“t2”, “hello1”).unwrap().is_none()); // contains 纯在的 key 返回 true，否则 false assert_eq!(store.contains(“t1”, “hello”), Ok(true)); assert_eq!(store.contains(“t1”, “hello1”), Ok(false)); assert_eq!(store.contains(“t2”, “hello”), Ok(false)); // del 存在的 key 返回之前的值 let v = store.del(“t1”, “hello”); assert_eq!(v, Ok(Some(“world1”.into()))); // del 不存在的 key 或 table 返回 None assert_eq!(Ok(None), store.del(“t1”, “hello1”)); assert_eq!(Ok(None), store.del(“t2”, “hello”)); } fn test_get_all(store: impl Storage) { store.set(“t2”, “k1”.into(), “v1”.into()).unwrap(); store.set(“t2”, “k2”.into(), “v2”.into()).unwrap(); let mut data = store.get_all(“t2”).unwrap(); data.sort_by( | a, b | a.partial_cmp(b).unwrap()); assert_eq!( data, vec![ Kvpair::new(“k1”, “v1”.into()), Kvpair::new(“k2”, “v2”.into()) ] ) } fn test_get_iter(store: impl Storage) { store.set(“t2”, “k1”.into(), “v1”.into()).unwrap(); store.set(“t2”, “k2”.into(), “v2”.into()).unwrap(); let mut data: Vec<_> = store.get_iter("t2").unwrap().collect(); data.sort_by( | a, b | a.partial_cmp(b).unwrap()); assert_eq!( data, vec![ Kvpair::new(“k1”, “v1”.into()), Kvpair::new(“k2”, “v2”.into()) ] ) } } |
这种在写实现之前写单元测试，是标准的 TDD（Test-Driven Development）方式。- 我个人不是 TDD 的狂热粉丝，但会在构建完 trait 后，为这个 trait 撰写测试代码，因为写测试代码是个很好的验证接口是否好用的时机。毕竟我们不希望实现 trait 之后，才发现 trait 的定义有瑕疵，需要修改，这个时候改动的代价就比较大了。
所以，当 trait 推敲完毕，就可以开始写使用 trait 的测试代码了。在使用过程中仔细感受，如果写测试用例时用得不舒服，或者为了使用它需要做很多繁琐的操作，那么可以重新审视 trait 的设计。
你如果仔细看单元测试的代码，就会发现我始终秉持测试 trait 接口的思想。尽管在测试中需要一个实际的数据结构进行 trait 方法的测试，但核心的测试代码都用的泛型函数，让这些代码只跟 trait 相关。
这样，一来可以避免某个具体 trait 实现的干扰，二来在之后想加入更多 trait 实现时，可以共享测试代码。比如未来想支持 DiskTable，那么只消加几个测试例，调用已有的泛型函数即可。
好，搞定测试，确认trait设计没有什么问题之后，我们来写具体实现。可以创建 src/storage/memory.rs 来构建 MemTable：
use crate::{KvError, Kvpair, Storage, Value}; use dashmap::{mapref::one::Ref, DashMap}; /// 使用 DashMap 构建的 MemTable，实现了 Storage trait /#[derive(Clone, Debug, Default)] pub struct MemTable { tables: DashMap<String, DashMap<String, Value», } impl MemTable { /// 创建一个缺省的 MemTable pub fn new() -> Self { Self::default() } /// 如果名为 name 的 hash table 不存在，则创建，否则返回 fn get_or_create_table(&self, name: &str) -> Ref<String, DashMap<String, Value» { match self.tables.get(name) { Some(table) => table, None => { let entry = self.tables.entry(name.into()).or_default(); entry.downgrade() } } } } impl Storage for MemTable { fn get(&self, table: &str, key: &str) -> Result<Option
除了 get_iter() 外，这个实现代码非常简单，相信你看一下 dashmap 的文档，也能很快写出来。get_iter() 写起来稍微有些难度，我们先放下不表，会在下一篇 KV server 讲。如果你对此感兴趣，想挑战一下，欢迎尝试。
实现完成之后，我们可以测试它是否符合预期。注意现在 src/storage/memory.rs 还没有被添加，所以 cargo 并不会编译它。要在 src/storage/mod.rs 开头添加代码： mod memory; pub use memory::MemTable;
这样代码就可以编译通过了。因为还没有实现 get_iter 方法，所以这个测试需要被注释掉：
// /#[test] // fn memtable_iter_should_work() { // let store = MemTable::new(); // test_get_iter(store); // }
如果你运行
cargo test ，可以看到测试都通过了：
cargo test Compiling kv v0.1.0 (/Users/tchen/projects/mycode/rust/geek-time-rust-resources/21/kv) Finished test [unoptimized + debuginfo] target(s) in 1.95s Running unittests (/Users/tchen/.target/debug/deps/kv-8d746b0f387a5271) running 2 tests test storage::tests::memtable_basic_interface_should_work … ok test storage::tests::memtable_get_all_should_work … ok test result: ok. 2 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.00s Doc-tests kv running 0 tests test result: ok. 0 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.00s
实现并验证 CommandService trait
Storage trait 我们就算基本验证通过了，现在再来验证 CommandService。
我们创建 src/service 目录，以及 src/service/mod.rs 和 src/service/command_service.rs 文件，并在 src/service/mod.rs 写入： use crate::/*; mod command_service; /// 对 Command 的处理的抽象 pub trait CommandService { /// 处理 Command，返回 Response fn execute(self, store: &impl Storage) -> CommandResponse; }
不要忘记在 src/lib.rs 中加入 service：
mod error; mod pb; mod service; mod storage; pub use error::KvError; pub use pb::abi::/; pub use service::/; pub use storage::/*;
然后，在 src/service/command_service.rs 中，我们可以先写一些测试。为了简单起见，就列 HSET、HGET、HGETALL 三个命令：
| use crate::/; /#[cfg(test)] mod tests { use super::/; use crate::command_request::RequestData; /#[test] fn hset_should_work() { let store = MemTable::new(); let cmd = CommandRequest::new_hset(“t1”, “hello”, “world”.into()); let res = dispatch(cmd.clone(), &store); assert_res_ok(res, &[Value::default()], &[]); let res = dispatch(cmd, &store); assert_res_ok(res, &[“world”.into()], &[]); } /#[test] fn hget_should_work() { let store = MemTable::new(); let cmd = CommandRequest::new_hset(“score”, “u1”, 10.into()); dispatch(cmd, &store); let cmd = CommandRequest::new_hget(“score”, “u1”); let res = dispatch(cmd, &store); assert_res_ok(res, &[10.into()], &[]); } /#[test] fn hget_with_non_exist_key_should_return_404() { let store = MemTable::new(); let cmd = CommandRequest::new_hget(“score”, “u1”); let res = dispatch(cmd, &store); assert_res_error(res, 404, “Not found”); } /#[test] fn hgetall_should_work() { let store = MemTable::new(); let cmds = vec![ CommandRequest::new_hset(“score”, “u1”, 10.into()), CommandRequest::new_hset(“score”, “u2”, 8.into()), CommandRequest::new_hset(“score”, “u3”, 11.into()), CommandRequest::new_hset(“score”, “u1”, 6.into()), ]; for cmd in cmds { dispatch(cmd, &store); } let cmd = CommandRequest::new_hgetall(“score”); let res = dispatch(cmd, &store); let pairs = &[ Kvpair::new(“u1”, 6.into()), Kvpair::new(“u2”, 8.into()), Kvpair::new(“u3”, 11.into()), ]; assert_res_ok(res, &[], pairs); } // 从 Request 中得到 Response，目前处理 HGET/HGETALL/HSET fn dispatch(cmd: CommandRequest, store: &impl Storage) -> CommandResponse { match cmd.request_data.unwrap() { RequestData::Hget(v) => v.execute(store), RequestData::Hgetall(v) => v.execute(store), RequestData::Hset(v) => v.execute(store), _ => todo!(), } } // 测试成功返回的结果 fn assert_res_ok(mut res: CommandResponse, values: &[Value], pairs: &[Kvpair]) { res.pairs.sort_by( | a, b | a.partial_cmp(b).unwrap()); assert_eq!(res.status, 200); assert_eq!(res.message, “”); assert_eq!(res.values, values); assert_eq!(res.pairs, pairs); } // 测试失败返回的结果 fn assert_res_error(res: CommandResponse, code: u32, msg: &str) { assert_eq!(res.status, code); assert!(res.message.contains(msg)); assert_eq!(res.values, &[]); assert_eq!(res.pairs, &[]); } } |
这些测试的作用就是验证产品需求，比如：
- HSET 成功返回上一次的值（这和 Redis 略有不同，Redis 返回表示多少 key 受影响的一个整数）
- HGET 返回 Value
- HGETALL 返回一组无序的 Kvpair
目前这些测试是无法编译通过的，因为里面使用了一些未定义的方法，比如 10.into()：想把整数 10 转换成一个 Value、CommandRequest::new_hgetall(“score”)：想生成一个 HGETALL 命令。
为什么要这么写？因为如果是 CommandService 接口的使用者，自然希望使用这个接口的时候，调用的整体感觉非常简单明了。
如果接口期待一个 Value，但在上下文中拿到的是 10、“hello” 这样的值，那我们作为设计者就要考虑为 Value 实现 From，这样调用的时候最方便。同样的，对于生成 CommandRequest 这个数据结构，也可以添加一些辅助函数，来让调用更清晰。
到现在为止我们写了两轮测试了，相信你对测试代码的作用有大概理解。我们来总结一下：
- 验证并帮助接口迭代
- 验证产品需求
- 通过使用核心逻辑，帮助我们更好地思考外围逻辑并反推其实现
前两点是最基本的，也是很多人对TDD的理解，其实还有更重要的也就是第三点。除了前面的辅助函数外，我们在测试代码中还看到了 dispatch 函数，它目前用来辅助测试。但紧接着你会发现，这样的辅助函数，可以合并到核心代码中。这才是“测试驱动开发”的实质。
好，根据测试，我们需要在 src/pb/mod.rs 中添加相关的外围逻辑，首先是 CommandRequest 的一些方法，之前写了 new_hset，现在再加入 new_hget 和 new_hgetall：
impl CommandRequest { /// 创建 HGET 命令 pub fn new_hget(table: impl Into
然后写对 Value 的 From 的实现：
/// 从 i64转换成 Value impl From
测试代码目前就可以编译通过了，然而测试显然会失败，因为还没有做具体的实现。我们在 src/service/command_service.rs 下添加 trait 的实现代码：
impl CommandService for Hget { fn execute(self, store: &impl Storage) -> CommandResponse { match store.get(&self.table, &self.key) { Ok(Some(v)) => v.into(), Ok(None) => KvError::NotFound(self.table, self.key).into(), Err(e) => e.into(), } } } impl CommandService for Hgetall { fn execute(self, store: &impl Storage) -> CommandResponse { match store.get_all(&self.table) { Ok(v) => v.into(), Err(e) => e.into(), } } } impl CommandService for Hset { fn execute(self, store: &impl Storage) -> CommandResponse { match self.pair { Some(v) => match store.set(&self.table, v.key, v.value.unwrap_or_default()) { Ok(Some(v)) => v.into(), Ok(None) => Value::default().into(), Err(e) => e.into(), }, None => Value::default().into(), } } }
这自然会引发更多的编译错误，因为我们很多地方都是用了 into() 方法，却没有实现相应的转换，比如，Value 到 CommandResponse 的转换、KvError 到 CommandResponse 的转换、Vec 到 CommandResponse 的转换等等。
所以在 src/pb/mod.rs 里继续补上相应的外围逻辑：
/// 从 Value 转换成 CommandResponse impl From
从前面写接口到这里具体实现，不知道你是否感受到了这样一种模式：在 Rust 下，但凡出现两个数据结构 v1 到 v2 的转换，你都可以先以 v1.into() 来表示这个逻辑，继续往下写代码，之后再去补 From 的实现。如果 v1 和 v2 都不是你定义的数据结构，那么你需要把其中之一用 struct 包装一下，来绕过（[第14 讲]）之前提到的孤儿规则。- 你学完这节课可以再去回顾一下[第 6 讲]，仔细思考一下当时说的“绝大多数处理逻辑都是把数据从一个接口转换成另一个接口”。
现在代码应该可以编译通过并测试通过了，你可以
cargo test 测试一下。
最后的拼图：Service 结构的实现
好，所有的接口，包括客户端/服务器的协议接口、Storage trait 和 CommandService trait 都验证好了，接下来就是考虑如何用一个数据结构把所有这些东西串联起来。
依旧从使用者的角度来看如何调用它。为此，我们在 src/service/mod.rs 里添加如下的测试代码： /#[cfg(test)] mod tests { use super::/*; use crate::{MemTable, Value}; /#[test] fn service_should_works() { // 我们需要一个 service 结构至少包含 Storage let service = Service::new(MemTable::default()); // service 可以运行在多线程环境下，它的 clone 应该是轻量级的 let cloned = service.clone(); // 创建一个线程，在 table t1 中写入 k1, v1 let handle = thread::spawn(move || { let res = cloned.execute(CommandRequest::new_hset(“t1”, “k1”, “v1”.into())); assert_res_ok(res, &[Value::default()], &[]); }); handle.join().unwrap(); // 在当前线程下读取 table t1 的 k1，应该返回 v1 let res = service.execute(CommandRequest::new_hget(“t1”, “k1”)); assert_res_ok(res, &[“v1”.into()], &[]); } } /#[cfg(test)] use crate::{Kvpair, Value}; // 测试成功返回的结果 /#[cfg(test)] pub fn assert_res_ok(mut res: CommandResponse, values: &[Value], pairs: &[Kvpair]) { res.pairs.sort_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap()); assert_eq!(res.status, 200); assert_eq!(res.message, “”); assert_eq!(res.values, values); assert_eq!(res.pairs, pairs); } // 测试失败返回的结果 /#[cfg(test)] pub fn assert_res_error(res: CommandResponse, code: u32, msg: &str) { assert_eq!(res.status, code); assert!(res.message.contains(msg)); assert_eq!(res.values, &[]); assert_eq!(res.pairs, &[]); }
注意，这里的 assert_res_ok() 和 assert_res_error() 是从 src/service/command_service.rs 中挪过来的。在开发的过程中，不光产品代码需要不断重构，测试代码也需要重构来贯彻 DRY 思想。
我见过很多生产环境的代码，产品功能部分还说得过去，但测试代码像是个粪坑，经年累月地 copy/paste 使其臭气熏天，每个开发者在添加新功能的时候，都掩着鼻子往里扔一坨走人，使得维护难度越来越高，每次需求变动，都涉及一大坨测试代码的变动，这样非常不好。
测试代码的质量也要和产品代码的质量同等要求。好的开发者写的测试代码的可读性也是非常强的。你可以对比上面写的三段测试代码多多感受。
在撰写测试的时候，我们要特别注意：测试代码要围绕着系统稳定的部分，也就是接口，来测试，而尽可能少地测试实现。这是我对这么多年工作中血淋淋的教训的深刻总结。
因为产品代码和测试代码，两者总需要一个是相对稳定的，既然产品代码会不断地根据需求变动，测试代码就必然需要稳定一些。
那什么样的测试代码是稳定的？测试接口的代码是稳定的。只要接口不变，无论具体实现如何变化，哪怕今天引入一个新的算法，明天重写实现，测试代码依旧能够凛然不动，做好产品质量的看门狗。
好，我们回来写代码。在这段测试中，已经敲定了 Service 这个数据结构的使用蓝图，它可以跨线程，可以调用 execute 来执行某个 CommandRequest 命令，返回 CommandResponse。
根据这些想法，在 src/service/mod.rs 里添加 Service 的声明和实现：
/// Service 数据结构 pub struct Service<Store = MemTable> { inner: Arc<ServiceInner
这段代码有几个地方值得注意：
- 首先 Service 结构内部有一个 ServiceInner 存放实际的数据结构，Service 只是用 Arc 包裹了 ServiceInner。这也是 Rust 的一个惯例，把需要在多线程下 clone 的主体和其内部结构分开，这样代码逻辑更加清晰。
- execute() 方法目前就是调用了 dispatch，但它未来潜在可以做一些事件分发。这样处理体现了 SRP（Single Responsibility Principle）原则。
- dispatch 其实就是把测试代码的 dispatch 逻辑移动过来改动了一下。
再一次，我们重构了测试代码，把它的辅助函数变成了产品代码的一部分。现在，你可以运行
cargo test 测试一下，如果代码无法编译，可能是缺一些 use 代码，比如： use crate::{ command_request::RequestData, CommandRequest, CommandResponse, KvError, MemTable, Storage, }; use std::sync::Arc; use tracing::debug;
新的 server
现在处理逻辑已经都完成了，可以写个新的 example 测试服务器代码。
把之前的 examples/dummy_server.rs 复制一份，成为 examples/server.rs，然后引入 Service，主要的改动就三句： // main 函数开头，初始化 service let service: Service = Service::new(MemTable::new()); // tokio::spawn 之前，复制一份 service let svc = service.clone(); // while loop 中，使用 svc 来执行 cmd let res = svc.execute(cmd);
你可以试着自己修改。完整的代码如下：
use anyhow::Result; use async_prost::AsyncProstStream; use futures::prelude::/*; use kv::{CommandRequest, CommandResponse, MemTable, Service}; use tokio::net::TcpListener; use tracing::info; /#[tokio::main] async fn main() -> Result<()> { tracing_subscriber::fmt::init(); let service: Service = Service::new(MemTable::new()); let addr = “127.0.0.1:9527”; let listener = TcpListener::bind(addr).await?; info!(“Start listening on {}”, addr); loop { let (stream, addr) = listener.accept().await?; info!(“Client {:?} connected”, addr); let svc = service.clone(); tokio::spawn(async move { let mut stream = AsyncProstStream::<_, CommandRequest, CommandResponse, _>::from(stream).for_async(); while let Some(Ok(cmd)) = stream.next().await { let res = svc.execute(cmd); stream.send(res).await.unwrap(); } info!(“Client {:?} disconnected”, addr); }); } }
完成之后，打开一个命令行窗口，运行：
RUST_LOG=info cargo run –example server –quiet ，然后在另一个命令行窗口，运行：
RUST_LOG=info cargo run –example client –quiet 。此时，服务器和客户端都收到了彼此的请求和响应，并且处理正常。
我们的 KV server 第一版的基本功能就完工了！当然，目前还只处理了 3 个命令，剩下 6 个需要你自己完成。
小结
KV server 并不是一个很难的项目，但想要把它写好，并不简单。如果你跟着讲解一步步走下来，可以感受到一个有潜在生产环境质量的 Rust 项目应该如何开发。在这上下两讲内容中，有两点我们一定要认真领会。
第一点，你要对需求有一个清晰的把握，找出其中不稳定的部分（variant）和比较稳定的部分（invariant）。在 KV server 中，不稳定的部分是，对各种新的命令的支持，以及对不同的 storage 的支持。所以需要构建接口来消弭不稳定的因素，让不稳定的部分可以用一种稳定的方式来管理。
第二点，代码和测试可以围绕着接口螺旋前进，使用 TDD 可以帮助我们进行这种螺旋式的迭代。在一个设计良好的系统中：接口是稳定的，测试接口的代码是稳定的，实现可以是不稳定的。在迭代开发的过程中，我们要不断地重构，让测试代码和产品代码都往最优的方向发展。
纵观我们写的 KV server，包括测试在内，你很难发现有函数或者方法超过 50 行，代码可读性非常强，几乎不需要注释，就可以理解。另外因为都是用接口做的交互，未来维护和添加新的功能，也基本上满足 OCP 原则，除了 dispatch 函数需要很小的修改外，其它新的代码都是在实现一些接口而已。
相信你能初步感受到在 Rust 下撰写代码的最佳实践。如果你之前用其他语言，已经采用了类似的最佳实践，那么可以感受一下同样的实践在 Rust 下使用的那种优雅；如果你之前由于种种原因，写的是类似之前意大利面条似的代码，那在开发 Rust 程序时，你可以试着接纳这种更优雅的开发方式。
毕竟，现在我们手中有了更先进的武器，就可以用更先进的打法。
思考题
- 为剩下 6 个命令 HMGET、HMSET、HDEL、HMDEL、HEXIST、HMEXIST 构建测试，并实现它们。在测试和实现过程中，你也许需要添加更多的 From 的实现。
- 如果有余力，可以试着实现 MemTable 的 get_iter() 方法（后续的 KV Store 实现会讲）。
延伸思考
虽然我们的 KV server 使用了 concurrent hashmap 来处理并发，但这并不一定是最好的选择。
我们也可以创建一个线程池，每个线程有自己的 HashMap。当 HGET/HSET 等命令来临时，可以对 key 做个哈希，然后分派到 “拥有” 那个 key 的线程，这样，可以避免在处理的时候加锁，提高系统的吞吐。你可以想想如果用这种方式处理，该怎么做。
恭喜你完成了学习的第22次打卡。如果你觉得有收获，也欢迎你分享给身边的朋友，邀他一起讨论。我们下一讲期中测试见～
参考资料
https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/%e9%99%88%e5%a4%a9%20%c2%b7%20Rust%20%e7%bc%96%e7%a8%8b%e7%ac%ac%e4%b8%80%e8%af%be/22%20%e9%98%b6%e6%ae%b5%e5%ae%9e%e6%93%8d%ef%bc%882%ef%bc%89%ef%bc%9a%e6%9e%84%e5%bb%ba%e4%b8%80%e4%b8%aa%e7%ae%80%e5%8d%95%e7%9a%84KV%20server-%e5%9f%ba%e6%9c%ac%e6%b5%81%e7%a8%8b.md
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