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标题: 6. 用Rust手把手编写一个wmproxy(代理，内网穿透等), 通讯协议源码解读篇 [打印本页]

作者: 立山 时间: 2023-10-10 12:39
标题: 6. 用Rust手把手编写一个wmproxy(代理，内网穿透等), 通讯协议源码解读篇
用Rust手把手编写一个wmproxy(代理，内网穿透等), 通讯协议源码解读篇

项目 ++wmproxy++

gite: https://gitee.com/tickbh/wmproxy
github: https://github.com/tickbh/wmproxy
事件模型的选取

OS线程, 简单的一个IO对应一个系统级别的线程，通常单进程创建的线程数是有限的，在线程与线程间同步数据会相当困难，线程间的调度争用会相当损耗效率，不适合IO密集的场景。
事件驱动(Event driven), 事件驱动基本上是最早的高并发的IO密集型的编程模式了，如C++的libevent，RUST的MIO，通过监听IO的可读可写从而进行编程设计，缺点通常跟回调( Callback )一起使用，如果使用不好，回调层级过多会有回调地狱的风险。
协程(Coroutines) 可能是目前比较火的并发模型，火遍全球的Go语言的协程设计就非常优秀。协程跟线程类似，无需改变编程模型，同时它也跟async类似，可以支持大量的任务并发运行。
actor模型 是erlang的杀手锏之一，它将所有并发计算分割成一个一个单元，这些单元被称为actor,单元之间通过消息传递的方式进行通信和数据传递，跟分布式系统的设计理念非常相像。由于actor模型跟现实很贴近，因此它相对来说更容易实现，但是一旦遇到流控制、失败重试等场景时，就会变得不太好用
async/await，该模型为异步编辑模型，async模型的问题就是内部实现机制过于复杂，对于用户来说，理解和使用起来也没有线程和协程简单。主要是等待完成状态await，就比如读socket数据，等待系统将数据送达再继续触发读操作的执行，从而答到无损耗的运行。

这里我们选择的是async/await的模式

Rust中的async

Future 在 Rust 中是惰性的，只有在被轮询(poll)时才会运行，因此丢弃一个 future 会阻止它未来再被运行, 你可以将Future理解为一个在未来某个时间点被调度执行的任务。在Rust中调用异步函数没有用await会被编辑器警告，因为这不符合预期。
Async 在 Rust 中使用开销是零，意味着只有你能看到的代码(自己的代码)才有性能损耗，你看不到的(async 内部实现)都没有性能损耗，例如，你可以无需分配任何堆内存、也无需任何动态分发来使用 async，这对于热点路径的性能有非常大的好处，正是得益于此，Rust 的异步编程性能才会这么高。
Rust 异步运行时，Rust社区生态中已经提供了非常优异的运行时实现例如tokio，官方版本的async目前的生态相对tokio会差许多
运行时同时支持单线程和多线程

流代码的封装

跟数据通讯相关的代码均放在streams目录下面。

center_client.rs中的CenterClient表示中心客户端，提供主动连接服务端的能力并可选择为加密（TLS）或者普通模式，并且将该客户端收发的消息转给服务端
center_server.rs中的CenterServer表示中心服务端，接受中心客户端的连接，并且将信息处理或者转发
trans_stream.rs中的TransStream表示转发流量端，提供与中心端绑定的读出写入功能，在代理服务器中客户端接收的连接因为无需处理任何数据，直接绑定为TransStream将数据完整的转发给服务端
virtual_stream.rs中的VirtualStream表示虚拟端，虚拟出一个流连接，并实现AsyncRead及AsyncRead，可以和流一样正常操作，在代理服务器中服务端接收到新连接，把他虚拟成一个VirtualStream，就可以直接和他连接的服务器上做双向绑定。

几种流式在代码中的转化

HTTP代理

下面展示的是http代理，通过加密TLS中的转化

以下是http内网穿透在代理中的转化

下面是代码类的定义

/// 中心客户端
/// 负责与服务端建立连接，断开后自动再重连
pub struct CenterClient {
/// tls的客户端连接信息
tls_client: Option<Arc<rustls::ClientConfig>>,
/// tls的客户端连接域名
domain: Option<String>,
/// 连接中心服务器的地址
server_addr: SocketAddr,
/// 内网映射的相关消息
mappings: Vec<MappingConfig>,
/// 存在普通连接和加密连接，此处不为None则表示普通连接
stream: Option<TcpStream>,
/// 存在普通连接和加密连接，此处不为None则表示加密连接
tls_stream: Option<TlsStream<TcpStream>>,
/// 绑定的下一个sock_map映射
next_id: u32,
/// 发送Create，并将绑定的Sender发到做绑定
sender_work: Sender<(ProtCreate, Sender<ProtFrame>)>,
/// 接收的Sender绑定，开始服务时这值move到工作协程中，所以不能二次调用服务
receiver_work: Option<Receiver<(ProtCreate, Sender<ProtFrame>)>>,
/// 发送协议数据，接收到服务端的流数据，转发给相应的Stream
sender: Sender<ProtFrame>,
/// 接收协议数据，并转发到服务端。
receiver: Option<Receiver<ProtFrame>>,
}

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主要的逻辑流程，循环监听数据流的到达，同时等待多个异步的到达，这里用的是tokio::select!宏

loop {
let _ = tokio::select! {
// 严格的顺序流
biased;
// 新的流建立，这里接收Create并进行绑定
r = receiver_work.recv() => {
if let Some((create, sender)) = r {
map.insert(create.sock_map(), sender);
let _ = create.encode(&mut write_buf);
}
}
// 数据的接收，并将数据写入给远程端
r = receiver.recv() => {
if let Some(p) = r {
let _ = p.encode(&mut write_buf);
}
}
// 数据的等待读取，一旦流可读则触发，读到0则关闭主动关闭所有连接
r = reader.read(&mut vec) => {
match r {
Ok(0)=>{
is_closed=true;
break;
}
Ok(n) => {
read_buf.put_slice(&vec[..n]);
}
Err(_err) => {
is_closed = true;
break;
},
}
}
// 一旦有写数据，则尝试写入数据，写入成功后扣除相应的数据
r = writer.write(write_buf.chunk()), if write_buf.has_remaining() => {
match r {
Ok(n) => {
write_buf.advance(n);
if !write_buf.has_remaining() {
write_buf.clear();
}
}
Err(e) => {
println!("center_client errrrr = {:?}", e);
},
}
}
};
loop {
// 将读出来的数据全部解析成ProtFrame并进行相应的处理，如果是0则是自身消息，其它进行转发
match Helper::decode_frame(&mut read_buf)? {
Some(p) => {
match p {
ProtFrame::Create(p) => {
}
ProtFrame::Close(_) | ProtFrame::Data(_) => {
},
}
}
None => {
break;
}
}
}
}

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CenterServer中心服务端

下面是代码类的定义

/// 中心服务端
/// 接受中心客户端的连接，并且将信息处理或者转发
pub struct CenterServer {
/// 代理的详情信息，如用户密码这类
option: ProxyOption,
/// 发送协议数据，接收到服务端的流数据，转发给相应的Stream
sender: Sender<ProtFrame>,
/// 接收协议数据，并转发到服务端。
receiver: Option<Receiver<ProtFrame>>,
/// 发送Create，并将绑定的Sender发到做绑定
sender_work: Sender<(ProtCreate, Sender<ProtFrame>)>,
/// 接收的Sender绑定，开始服务时这值move到工作协程中，所以不能二次调用服务
receiver_work: Option<Receiver<(ProtCreate, Sender<ProtFrame>)>>,
/// 绑定的下一个sock_map映射，为双数
next_id: u32,
}

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主要的逻辑流程，循环监听数据流的到达，同时等待多个异步的到达，这里用的是tokio::select!宏，select处理方法与Client相同，均处理相同逻辑，不同的是接收数据包后数据端是处理的proxy的请求，而Client处理的是内网穿透的逻辑

loop {
// 将读出来的数据全部解析成ProtFrame并进行相应的处理，如果是0则是自身消息，其它进行转发
match Helper::decode_frame(&mut read_buf)? {
Some(p) => {
match p {
ProtFrame::Create(p) => {
tokio::spawn(async move {
let _ = Proxy::deal_proxy(stream, flag, username, password, udp_bind).await;
});
}
ProtFrame::Close(_) | ProtFrame::Data(_) => {
},
}
}
None => {
break;
}
}
}

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TransStream转发流量端

下面是代码类的定义

/// 转发流量端
/// 提供与中心端绑定的读出写入功能
pub struct TransStream<T>
where
T: AsyncRead + AsyncWrite + Unpin,
{
// 流有相应的AsyncRead + AsyncWrite + Unpin均可
stream: T,
// sock绑定的句柄
id: u32,
// 读取的数据缓存，将转发成ProtFrame
read: BinaryMut,
// 写的数据缓存，直接写入到stream下，从ProtFrame转化而来
write: BinaryMut,
// 收到数据通过sender发送给中心端
in_sender: Sender<ProtFrame>,
// 收到中心端的写入请求，转成write
out_receiver: Receiver<ProtFrame>,
}

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主要的逻辑流程，循环监听数据流的到达，同时等待多个异步的到达，这里用的是tokio::select!宏，监听的对象有stream可读，可写，sender的写发送及receiver的可接收

loop {
// 有剩余数据，优先转化成Prot，因为数据可能从外部直接带入
if self.read.has_remaining() {
link.push_back(ProtFrame::new_data(self.id, self.read.copy_to_binary()));
self.read.clear();
}
tokio::select! {
n = reader.read(&mut buf) => {
let n = n?;
if n == 0 {
return Ok(())
} else {
self.read.put_slice(&buf[..n]);
}
},
r = writer.write(self.write.chunk()), if self.write.has_remaining() => {
match r {
Ok(n) => {
self.write.advance(n);
if !self.write.has_remaining() {
self.write.clear();
}
}
Err(_) => todo!(),
}
}
r = self.out_receiver.recv() => {
if let Some(v) = r {
if v.is_close() || v.is_create() {
return Ok(())
} else if v.is_data() {
match v {
ProtFrame::Data(d) => {
self.write.put_slice(&d.data().chunk());
}
_ => unreachable!(),
}
}
} else {
return Err(io::Error::new(io::ErrorKind::InvalidInput, "invalid frame"))
}
}
p = self.in_sender.reserve(), if link.len() > 0 => {
match p {
Err(_)=>{
return Err(io::Error::new(io::ErrorKind::InvalidInput, "invalid frame"))
}
Ok(p) => {
p.send(link.pop_front().unwrap())
},
}
}
}

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VirtualStream虚拟端

下面是代码类的定义，我们并未有真实的socket，通过虚拟出的端方便后续的操作

/// 虚拟端
/// 虚拟出一个流连接，并实现AsyncRead及AsyncRead，可以和流一样正常操作
pub struct VirtualStream
{
// sock绑定的句柄
id: u32,
// 收到数据通过sender发送给中心端
sender: PollSender<ProtFrame>,
// 收到中心端的写入请求，转成write
receiver: Receiver<ProtFrame>,
// 读取的数据缓存，将转发成ProtFrame
read: BinaryMut,
// 写的数据缓存，直接写入到stream下，从ProtFrame转化而来
write: BinaryMut,
}

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虚拟的流主要通过实现AsyncRead及AsyncWrite

[code]impl AsyncRead for VirtualStream{ // 有读取出数据，则返回数据，返回数据0的Ready状态则表示已关闭 fn poll_read( mut self: std::pin:

in, cx: &mut [std](https://note.youdao.com/)[link](https://note.youdao.com/)::task::Context, ) -> std::task:

oll { loop { match self.receiver.poll_recv(cx) { Poll::Ready(value) => { if let Some(v) = value { if v.is_close() || v.is_create() { return Poll::Ready(Ok(())) } else if v.is_data() { match v { ProtFrame:

ata(d) => { self.read.put_slice(&d.data().chunk()); } _ => unreachable!(), } } } else { return Poll::Ready(Ok(())) } }, Poll:

ending => { if !self.read.has_remaining() { return Poll:

ending; } }, } if self.read.has_remaining() { let copy = std::cmp::min(self.read.remaining(), buf.remaining()); buf.put_slice(&self.read.chunk()[..copy]); self.read.advance(copy); return Poll::Ready(Ok(())); } } }}impl AsyncWrite for VirtualStream{ fn poll_write( mut self: Pin, cx: &mut std::task::Context

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