简介

之前介绍了asio服务器并发编程的几种模型，包括单线程，多线程IOServicePool，多线程IOThreadPool等，今天带着大家利用asio协程实现并发服务器。利用协程实现并发程序有两个好处
1   将回调函数改写为顺序调用，提高开发效率。
2   协程调度比线程调度更轻量化，因为协程是运行在用户空间的，线程切换需要在用户空间和内核空间切换。

简介

今天给大家介绍asio多线程模式的第二种，之前我们介绍了IOServicePool的方式，一个IOServicePool开启n个线程和n个iocontext，每个线程内独立运行iocontext, 各个iocontext监听各自绑定的socket是否就绪，如果就绪就在各自线程里触发回调函数。为避免线程安全问题，我们将网络数据封装为逻辑包投递给逻辑系统，逻辑系统有一个单独线程处理，这样将网络IO和逻辑处理解耦合，极大的提高了服务器IO层面的吞吐率。这一次介绍的另一种多线程模式IOThreadPool，我们只初始化一个iocontext用来监听服务器的读写事件，包括新连接到来的监听也用这个iocontext。只是我们让iocontext.run在多个线程中调用，这样回调函数就会被不同的线程触发，从这个角度看回调函数被并发调用了。

简介

前面的设计，我们对asio的使用都是单线程模式，为了提升网络io并发处理的效率，这一次我们设计多线程模式下asio的使用方式。总体来说asio有两个多线程模型，第一个是启动多个线程，每个线程管理一个iocontext。第二种是只启动一个iocontext，被多个线程共享，后面的文章会对比两个模式的区别，这里先介绍第一种模式，多个线程，每个线程管理独立的iocontext服务。

优雅退出

服务器优雅退出一直是服务器设计必须考虑的一个方向，意在能通过捕获信号使服务器安全退出。我们可以通过asio提供的信号机制绑定回调函数即可实现优雅退出。在主函数中我们添加

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int main()
{
	try {
		boost::asio::io_context  io_context;
		boost::asio::signal_set signals(io_context, SIGINT, SIGTERM);
		signals.async_wait([&io_context](auto, auto) {
			io_context.stop();
			});
		CServer s(io_context, 10086);
		io_context.run();
	}
	catch (std::exception& e) {
		std::cerr << "Exception: " << e.what() << endl;
	}
}

利用signal_set 定义了一系列信号合集，并且绑定了一个匿名函数，匿名函数捕获了io_context的引用，并且函数中设置了停止操作，也就是说当捕获到SIGINT,SIGTERM等信号时，会调用io_context.stop。

简介

本文概述基于boost::asio实现的服务器逻辑层结构，并且完善之前设计的消息结构。因为为了简化粘包处理，我们简化了发送数据的结构,这次我们给出完整的消息设计，以及服务器架构设计。

服务器架构设计

之前我们设计了Session(会话层)，并且给大家讲述了Asio底层的通信过程，如下图

我们接下来要设计的服务器结构是这样的

简介

本文主要讲述如何在Windows环境下使用visual studio配置grpc，并且实现grpc通信的例子。前文windows配置和编译grpc已经介绍了如何在windows环境配置grpc，接下来我们利用之前编译好的库配置到项目中，并实现grpc通信。

简介

前面几篇的讲解，我们已经完成QT电子相册的开发，这里做一个总结，说明各个类的功能，以及关联和使用情况。

grpc简介

gRPC是Google开发的一种高性能、开源的远程过程调用（RPC）框架。它可以让客户端应用程序像调用本地服务一样轻松地调用远程服务，并提供了多种语言的支持，如C++、Java、Python、Go等。

gRPC使用Protocol Buffers作为数据格式，可以在不同的平台上进行应用程序之间的通信，支持多种编程语言和多种操作系统。它采用基于HTTP/2的协议，提供了高效、快速且可扩展的远程调用功能，并带有负载均衡、认证、监控等功能，方便用户管理和维护分布式系统。

gRPC可用于构建各种类型的分布式应用程序，如微服务、云原生应用程序、大规模Web应用程序、移动应用程序等场景。由于其高性能和可扩展性，越来越多的企业和组织开始采用gRPC来构建他们的应用程序和服务。

grpc简介

gRPC是Google开发的一种高性能、开源的远程过程调用（RPC）框架。它可以让客户端应用程序像调用本地服务一样轻松地调用远程服务，并提供了多种语言的支持，如C++、Java、Python、Go等。

gRPC使用Protocol Buffers作为数据格式，可以在不同的平台上进行应用程序之间的通信，支持多种编程语言和多种操作系统。它采用基于HTTP/2的协议，提供了高效、快速且可扩展的远程调用功能，并带有负载均衡、认证、监控等功能，方便用户管理和维护分布式系统。

gRPC可用于构建各种类型的分布式应用程序，如微服务、云原生应用程序、大规模Web应用程序、移动应用程序等场景。由于其高性能和可扩展性，越来越多的企业和组织开始采用gRPC来构建他们的应用程序和服务。

简易方式

之前我们介绍了通过async_read_some函数监听读事件，并且绑定了读事件的回调函数HandleRead

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_socket.async_read_some(boost::asio::buffer(_data, MAX_LENGTH), std::bind(&CSession::HandleRead, this, 
std::placeholders::_1, std::placeholders::_2, SharedSelf()));