词条 | tracker |
释义 | BT中的Tracker是指运行于服务器上的一个程序,这个程序能够追踪到底有多少人同时在下载同一个文件。Tracker也可以理解为一种用来创作电子音乐的程序,它们创造的音乐叫做模块音乐。其工作方式类似于MIDI软波表(有人说它就是最早的软波表):记录下音乐序列以供播放器还原。但Tracker创造出的音乐文件中还含有采样——也就是一些很短的波形,播放器根据序列中的记载找出合适的波形和频率然后播放。 BT中的Trackertracker 是指运行于服务器上的一个程序,这个程序能够追踪到底有多少人同时在下载同一个文件。 客户端连上tracker服务器,就会获得一个下载人员的名单,根据这个,BT会自动连上别人的机器进行下载。它是提供bt的服务器。把文件用bt发布出来的人需要知道该使用哪个服务器来为要发布的文件提供tracker。由于不指定服务器,BitTorrent采用BT文件来确定下载源。 tracker服务器是BT下载中必须的角色。一个BTclient在下载开始以及下载进行的过程中,要不停的与tracker服务器进行通信,以报告自己的信息,并获取其它下载client的信息。这种通信是通过HTTP协议进行的,又被称为tracker HTTP协议,它的过程是这样的: client向tracker发一个HTTP的GET请求,并把它自己的信息放在GET的参数中;这个请求的大致意思是:我是xxx(一个唯一的id),我想下载yyy文件,我的ip是aaa,我用的端口是bbb。。。 tracker对所有下载者的信息进行维护,当它收到一个请求后,首先把对方的信息记录下来(如果已经记录在案,那么就检查是否需要更新),然后将一部分(并非全部,根据设置的参数已经下载者的请求)参与下载同一个文件(一个tracker服务器可能同时维护多个文件的下载)的下载者的信息返回给对方。 Client在收到tracker的响应后,就能获取其它下载者的信息,那么它就可以根据这些信息,与其它下载者建立连接,从它们那里下载文件片断。 关于client和tracker之间通信协议的细节在“BT协议规范”中已经给出,这里不再重复。下面我们具体分析 tracker服务器的实现细节。 从哪里开始? 要建立一个 tracker服务器,只要运行 bttrack.py 程序就行了,它最少需要一个参数,就是 –dfile,这个参数指定了保存下载信息的文件。Bttrack.py 调用 track.py 中的 track()函数。因此,我们跟踪到 track.py 中去看track() 函数。 Track.py:track() 这个函数首先对命令行的参数进行检查;然后将这些参数保存到 config 字典中。在BT中所有的工具程序,都有类似的处理方式。 接下来的代码: r = RawServer(Event(), config['timeout_check_interval'], config['socket_timeout']) t = Tracker(config, r) r.bind(config['port'], config['bind'], True) r.listen_forever(HTTPHandler(t.get, config['min_time_between_log_flushes'])) t.save_dfile() 首先是创建一个 RawServer 对象,这是一个服务器对象,它将实现一个网络服务器的一些细节封装起来。不仅tracker服务器用到了 RawServer,我们以后还可以看到,由于每个 client端也需要给其它 client 提供下载服务,因此也同时是一个服务器,client的实现中,也用到了RawServer,这样,RawServer的代码得到了重用。关于 RawServer的详细实现,在后面的小节中进行分析。 接着是创建一个 Tracker对象。 然后让RawServer绑定在指定的端口上(通过命令行传递进来)。 最后,调用 RawServer::listen_forever() 函数,使得服务器投入运行。 最后,在服务器因某些原因结束运行以后,调用 Tracker::save_dfile() 保存下载信息。这样,一旦服务器再次投入运行,可以恢复当前的状态。 其它信息1、 BT源码的分布把BT的源码展开之后,可以看到有一些python程序,还有一些说明文件等等,此外还有一个BitTorrent目录。这些 python程序,实际是一些小工具,比如制作 metafile的btmakemetafile.py、运行tracker服务器的bttrack.py、运行BT client端的 btdownloadheadless.py 等等。而这些程序中,用到的一些 python 类的实现,都放在子目录 BitTorrent 下面。我们的分析工作,通常是从工具程序入手,比如 bttrack.py,而随着分析的展开,则重点是看 BitTorrenet子目录下的代码。 BT作者 Bram Cohen 在谈到如何开发可维护的代码的一篇文章中(http://www.advogato.org/article/258.html),其中提到的一条就是开发一些小工具以简化工作,我想BT的这种源码结构,也正是作者思想的一种体现吧。 2、 我们看到python和我们以前接触的 c/c++ 不一样的第一个地方就是它的函数在定义的时候,不用指定参数类型。既然这样,那么,在调用函数的时候,你可以传递任意类型的参数进来。例如这样的函数: def foo(arg): print type(arg) 你可以这样来调用: a = 100 b = “hello world” foo(a) foo(b) 输出结果是: <type ‘int’> <type ‘str’> 这是因为,第一次调用 foo()的时候,传递的是一个整数类型,而第二次调用的时候,传递的是一个字符串类型。 这种参数具有动态类型的特性,是 c/c++等传统的语言是所不具备的。这也是 python 被称为动态语言的一个原因吧。C++的高级特性模板,虽然也使得参数类型可以动态化,但使用起来,远没有python这么简单方便。 电子音乐中的Tracker现在许多新游戏不惜大量硬盘空间使用Wave或APE等音乐格式,但在以前由于存储空间很小,游戏的音乐大多是都是模块音乐。(直到现在,一些对容量有苛刻要求的游戏仍然使用这类格式) 除了在游戏中,在Demo中模块音乐也有着广泛应用。 |
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