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
flowchart TD
A[TcpStream请求到代理]|建立连接/明文|B[代理转化成TransStream]
B|转发到/内部|C[中心客户端]
C|建立加密连接/加密|D[TlsStream绑定中心服务端]
D|收到Create/内部|E[虚拟出VirtualStream]
E|解析到host并连接/明文|F[TcpStream连接到http服务器]
上述过程实现了程序中实现了http的代理转发
HTTP内网穿透
以下是http内网穿透在代理中的转化
flowchart TD
A[服务端绑定http对外端口]|接收连接/明文|B[外部的TcpStream]
B|转发到/内部|C[中心服务端并绑定TransStream]
C|通过客户的加密连接推送/加密|D[TlsStream绑定中心客户端]
D|收到Create/内部|E[虚拟出VirtualStream]
E|解析对应的连接信息/明文|F[TcpStream连接到内网的http服务器]
上述过程可以主动把公网的请求连接转发到内网,由内网提供完服务后再转发到公网的请求,从而实现内网穿透。
流代码的介绍
CenterClient中心客端
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,
/// tls的客户端连接域名
domain: Option,
/// 连接中心服务器的地址
server_addr: SocketAddr,
/// 内网映射的相关消息
mappings: Vec,
/// 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,
/// 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,
/// 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,
/// 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,
/// 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,
/// 接收协议数据,并转发到服务端。
receiver: Option,
}
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;
}
}
}
}
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,
/// 接收协议数据,并转发到服务端。
receiver: Option,
/// 发送Create,并将绑定的Sender发到做绑定
sender_work: Sender,
/// 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,
/// 绑定的下一个sock_map映射,为双数
next_id: u32,
}
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;
}
}
}
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
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,
// 收到中心端的写入请求,转成write
out_receiver: Receiver,
}
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())
},
}
}
}
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,
// 收到中心端的写入请求,转成write
receiver: Receiver,
// 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,
}
虚拟的流主要通过实现AsyncRead及AsyncWrite
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::Pin,
cx: &mut [std](https://note.youdao.com/)[link](https://note.youdao.com/)::task::Context,
) -> std::task::Poll {
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::Data(d) => {
self.read.put_slice(&d.data().chunk());
}
_ => unreachable!(),
}
}
} else {
return Poll::Ready(Ok(()))
}
},
Poll::Pending => {
if !self.read.has_remaining() {
return Poll::Pending;
}
},
}
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