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Appdash,用Go实现的分布式系统跟踪神器

在“云”盛行的今天,分布式系统已不是什么新鲜的玩意儿。用脚也能想得出来:Google、baidu、淘宝、亚马逊、twitter等IT巨头 背后的巨型计算平台都是分布式系统了,甚至就连一个简单的微信公众号应用的后端也都分布式了,即便仅有几台机器而已。分布式让系统富有弹性,面 对纷繁变化的需求,可以伸缩自如。但分布式系统也给开发以及运维人员带来了难题:如何监控和优化分布式系统的行为。

以google为例,想象一下,用户通过浏览器发起一个搜索请求,Google后端可能会有成百上千台机器、多种编程语言实现的几十个、上百个应 用服务开始忙碌起来,一起计算请求的返回结果。一旦这个过程中某一个环节出现问题/bug,那么查找和定位起来是相当困难的,于是乎分布式系统跟 踪系统出炉了。Google在2010年发表了著名论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》(中文版在这里)。Dapper是google内部使用的一个分布式系统跟踪基础设施,与之前的一些跟踪系统相比,Dapper以低消耗、对应用透明以及良好的扩展性著称。并且 Google Dapper更倾向于性能数据方面的收集和调查,可以辅助开发人员和运维人员发现分布式系统的性能瓶颈并着手优化。Dapper出现后,各大巨头开始跟 风,比如twitter的Zipkin(开源)、淘宝的“鹰眼”、eBay的Centralized Activity Logging (CAL)等,它们基本上都是参考google的dapper论文设计和实现的。

而本文将要介绍的Appdash则是sourcegraph开源的一款用Go实现的分布式系统跟踪工具套件,它同样是以google的 dapper为原型设计和实现的,目前用于sourcegraph平台的性能跟踪和监控。

一、原理

Appdash实现了Google dapper中的四个主要概念:

【Span】

Span指的是一个服务调用的跨度,在实现中用SpanId标识。根服务调用者的Span为根span(root span),在根级别进行的下一级服务调用Span的Parent Span为root span。以此类推,服务调用链构成了一棵tree,整个tree构成了一个Trace。

Appdash中SpanId由三部分组成:TraceID/SpanID/parentSpanID,例如: 34c31a18026f61df/aab2a63e86ac0166/592043d0a5871aaf。TraceID用于唯一标识一次Trace。traceid在申请RootSpanID时自动分配。

在上面原理图中,我们也可以看到一次Trace过程中SpanID的情况。图中调用链大致是:

frontservice:
        call  serviceA
        call  serviceB
                  call serviceB1
        … …
        call  serviceN

对应服务调用的Span的树形结构如下:

frontservice: SpanId = xxxxx/nnnn1,该span为root span:traceid=xxxxx, spanid=nnnn1,parent span id为空。
serviceA: SpanId = xxxxx/nnnn2/nnnn1,该span为child span:traceid=xxxxx, spanid=nnnn2,parent span id为root span id:nnnn1。
serviceB: SpanId = xxxxx/nnnn3/nnnn1,该span为child span:traceid=xxxxx, spanid=nnnn3,parent span id为root span id:nnnn1。
… …
serviceN: SpanId = xxxxx/nnnnm/nnnn1,该span为child span:traceid=xxxxx, spanid=nnnnm,parent span id为root span id:nnnn1。
serviceB1: SpanId = xxxxx/nnnn3-1/nnnn3,该span为serviceB的child span,traceid=xxxxx, spanid=nnnn3-1,parent span id为serviceB的spanid:nnnn3

【Event】

个人理解在Appdash中Event是服务调用跟踪信息的wrapper。最终我们在Appdash UI上看到的信息,都是由event承载的并且发给Appdash Server的信息。在Appdash中,你可以显式使用event埋点,吐出跟踪信息,也可以使用Appdash封装好的包接口,比如 httptrace.Transport等发送调用跟踪信息,这些包的底层实现也是基于event的。event在传输前会被encoding为 Annotation的形式。

【Recorder】

在Appdash中,Recorder是用来发送event给Appdash的Collector的,每个Recorder会与一个特定的span相关联。

【Collector】

从Recorder那接收Annotation(即encoded event)。通常一个appdash server会运行一个Collector,监听某个跟踪信息收集端口,将收到的信息存储在Store中。

二、安装

appdash是开源的,通过go get即可得到源码并安装example:

go get -u sourcegraph.com/sourcegraph/appdash/cmd/…

appdash自带一个example,在examples/cmd/webapp下面。执行webapp,你会看到如下结果:

$webapp
2015/06/17 13:14:55 Appdash web UI running on HTTP :8700
[negroni] listening on :8699

这是一个集appdash server, frontservice, fakebackendservice于一身的example,其大致结构如下图:

通过浏览器打开:localhost:8700页面,你会看到appdash server的UI,通过该UI你可以看到所有Trace的全貌。

访问http://localhost:8699/,你就触发了一次Trace。在appdash server ui下可以看到如下画面:

从页面上展示的信息可以看出,该webapp在处理用户request时共进行了三次服务调用,三次调用的耗时分别为:201ms,202ms, 218ms,共耗时632ms。

一个更复杂的例子在cmd/appdash下面,后面的应用实例也是根据这个改造出来的,这里就不细说了。

三、应用实例

这里根据cmd/appdash改造出一个应用appdash的例子,例子的结构如下图:

例子大致分为三部分:
appdash — 实现了一个appdash server, 该server带有一个collector,用于收集跟踪信息,收集后的信息存储在一个memstore中;appdash server提供ui,ui从memstore提取信息并展示在ui上供operator查看。
backendservices — 实现两个模拟的后端服务,供frontservice调用。
frontservice — 服务调用的起始端,当用户访问系统时触发一次跟踪。

先从backendservice这个简单的demo service说起,backendservice下有两个service: ServiceA和ServiceB,两个service几乎一模一样,我们看一个就ok了:

//appdash_examples/backendservices/serviceA.go
package main

import (
    "fmt"
    "net/http"
    "time"
)

func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    var err error
    if err = r.ParseForm(); err != nil {
        fmt.Println("Http parse form err:", err)
        return
    }
    fmt.Println("SpanId =", r.Header.Get("Span-Id"))

    time.Sleep(time.Millisecond * 101)
    w.Write([]byte("service1 ok"))
}

func main() {
    http.HandleFunc("/", handleRequest)
    http.ListenAndServe(":6601", nil)
}

这是一个"hello world"级别的web server。值得注意的只有两点:
1、在handleRequest中我们故意Sleep 101ms,用来模拟服务的耗时。
2、打印出request头中的"Span-Id"选项值,用于跟踪Span-Id的分配情况。

接下来我们来看appdash server。appdash server = collector +store +ui。

//appdash.go
var c Server

func init() {
    c = Server{
        CollectorAddr: ":3001",
        HTTPAddr:      ":3000",
    }
}

type Server struct {
    CollectorAddr string
    HTTPAddr      string
}

func main() {
    var (
        memStore = appdash.NewMemoryStore()
        Store    = appdash.Store(memStore)
        Queryer  = memStore
    )

    app := traceapp.New(nil)
    app.Store = Store
    app.Queryer = Queryer

    var h http.Handler = app
    var l net.Listener
    var proto string
    var err error
    l, err = net.Listen("tcp", c.CollectorAddr)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    proto = "plaintext TCP (no security)"
    log.Printf("appdash collector listening on %s (%s)",
                c.CollectorAddr, proto)
    cs := appdash.NewServer(l, appdash.NewLocalCollector(Store))
    go cs.Start()

    log.Printf("appdash HTTP server listening on %s", c.HTTPAddr)
    err = http.ListenAndServe(c.HTTPAddr, h)
    if err != nil {
        fmt.Println("listenandserver listen err:", err)
    }
}

appdash中的Store是用来存储收集到的跟踪结果的,Store是Collector接口的超集,这个例子中,直接利用memstore(实现了 Collector接口)作为local collector,利用store的Collect方法收集trace数据。UI侧则从store中读取结果展示给用户。

最后我们说说:frontservice。frontservice是Trace的触发起点。当用户访问8080端口时,frontservice调用两个backend service:

//frontservice.go
func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    var result string
    span := appdash.NewRootSpanID()
    fmt.Println("span is ", span)
    collector := appdash.NewRemoteCollector(":3001")

    httpClient := &http.Client{
        Transport: &httptrace.Transport{
            Recorder: appdash.NewRecorder(span, collector),
            SetName:  true,
        },
    }

    //Service A
    resp, err := httpClient.Get("http://localhost:6601")
    if err != nil {
        log.Println("access serviceA err:", err)
    } else {
        log.Println("access serviceA ok")
        resp.Body.Close()
        result += "access serviceA ok\n"
    }

    //Service B
    resp, err = httpClient.Get("http://localhost:6602")
    if err != nil {
        log.Println("access serviceB err:", err)
        return
    } else {
        log.Println("access serviceB ok")
        resp.Body.Close()
        result += "access serviceB ok\n"
    }
    w.Write([]byte(result))
}

func main() {
    http.HandleFunc("/", handleRequest)
    http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

从代码看,处理每个请求时都会分配一个root span,同时traceid也随之分配出来。例子中没有直接使用Recorder埋点发送event,而是利用了appdash封装好的 httptrace.Transport,在初始化httpClient时,将transport实例与span和一个remoteCollector想 关联。后续每次调用httpClient进行Get/Post操作时,底层代码会自动调用httptrace.Transport的RoundTrip方 法,后者在Request header上添加"Span-Id"参数,并调用Recorder的Event方法将跟踪信息发给RemoteCollector:

//appdash/httptrace/client.go
func (t *Transport) RoundTrip(req *http.Request) (*http.Response, error) {
    var transport http.RoundTripper
    if t.Transport != nil {
        transport = t.Transport
    } else {
        transport = http.DefaultTransport
    }

    … …
    req = cloneRequest(req)

    child := t.Recorder.Child()
    if t.SetName {
        child.Name(req.URL.Host)
    }
    SetSpanIDHeader(req.Header, child.SpanID)

    e := NewClientEvent(req)
    e.ClientSend = time.Now()

    // Make the HTTP request.
    resp, err := transport.RoundTrip(req)

    e.ClientRecv = time.Now()
    if err == nil {
        e.Response = responseInfo(resp)
    } else {
        e.Response.StatusCode = -1
    }
    child.Event(e)

    return resp, err
}

这种方法在一定程度上实现了trace对应用的透明性。

你也可以显式的在代码中调用Recorder的Event的方法将trace信息发送给Collector,下面是一个fake SQLEvent的跟踪发送:

 // SQL event
    traceRec := appdash.NewRecorder(span, collector)
    traceRec.Name("sqlevent example")

    // A random length for the trace.
    length := time.Duration(rand.Intn(1000)) * time.Millisecond
    startTime := time.Now().Add(-time.Duration(rand.Intn(100)) * time.Minute)
    traceRec.Event(&sqltrace.SQLEvent{
        ClientSend: startTime,
        ClientRecv: startTime.Add(length),
        SQL:        "SELECT * FROM table_name;",
        Tag:        fmt.Sprintf("fakeTag%d", rand.Intn(10)),
    })

不过这种显式埋点需要程序配合做一些改造。

四、小结

目前Appdash的资料甚少,似乎只是其东家sourcegraph在production环境有应用。在github.com上受到的关注度也不算高。

appdash是参考google dapper实现的,但目前来看appdash只是实现了“形”,也许称为神器有些言过其实^_^。

首先,dapper强调对应用透明,并使用了Thread LocalStorage。appdash实现了底层的recorder+event机制,上层通过httptrace、sqltrace做了封装,以降 低对应用代码的侵入性。但从上面的应用来看,透明性还有很大提高空间。

其次,appdash的性能数据、扩展方案sourcegraph并没有给出明确说明。

不过作为用go实现的第一个分布式系统跟踪工具,appdash还是值得肯定的。在小规模分布式系统中应用对于系统行为的优化还是会有很大帮助的。   

BTW,上述例子的完整源码在这里可以下载到。

Caddy,一个用Go实现的Web Server

这是一个Web Server的时代,apache2nginx共舞,在追求极致性能的路上,没有最高,只有更高。但这又是一个追求个性化的时代,有些Web Server并没有去挤“Performance提升”这一独木桥,而是有着自己的定位,Caddy就是这样一个开源Web Server。

Caddy的作者Matt Holt在caddy官网以及FAQ中对caddy的目标阐释如下: 其他Web Server为Web而设计,Caddy为human设计。功能定位上,与经常充当最前端反向代理的nginx不同,caddy致力于成为一个易用的静态 文件Web Server。可以看出Caddy主打易用性,使用配置简单。并且得益于Go的跨平台特性,caddy很容易的支持了三大主流平台:Windows、 Linux、Mac。在Caddy开发者文档中,我们可以看到caddy还可以在Android(linux arm)上运行。caddy目前版本为0.7.1,还不稳定,且后续版本可能变化较大,甚至与前期版本不兼容,因此作者目前不推荐caddy在生产环境被 重度使用。

关注caddy,是因为caddy填补了go在通用web server这块的空白(也许有其他,但我还不知道),同时Web server in go也“响应”了近期Golang去C化的趋势(Go 1.5中C is gone!),即便caddy作者提到caddy的目标并非如nginx那样。但未来谁知道呢?一旦Go性能足够高时,一旦caddy足够稳定时,自然而 然的就会有人将其用在某些应用的生产环境中替代nginx或apache2了。一套全Go的系统,在部署、运维方面也是有优势的。

一、安装和运行caddy

和诸多go应用一样,我们可以直接从caddy的github.com releases页中找到最新发布版(目前是0.7.1)的二进制包。这里使用的是caddy_darwin_amd64.zip。

下载解压后,进入目录,直接执行./caddy即可将caddy运行起来。

$caddy
0.0.0.0:2015

在浏览器里访问localhost:2015,页面上没有预期显示的类似"caddy works!”之类的默认Welcome页面,而是“404 Not Found"。虽然这说明caddy已经work了,但没有一个default welcome page毕竟对于caddy beginer来说并不友好。这里已经向作者提了一个sugguestion issue

二、caddy原理

Go的net/http标准库已经提供了http server的实现,大多数场合这个http server都能满足你的需要,无论是功能还是性能。Caddy实质上也是一个Go web app,它也import net/http,嵌入*http.Server,并通过handler的ServeHTTP方法为每个请求提供服务。caddy使用 http.FileServer作为处理 静态文件的基础。caddy的诱人之处在于其middleware,将诸多middleware串成一个middleware chain以提供了灵活的web服务。另外caddy中的middleware还可以独立于caddy之外使用。

caddy从当前目录的Caddyfile(默认)文件中读取配置,当然你也可以通过-conf指定配置文件路径。Caddyfile的配置格式 的确非常easy,这也符合caddy的目标。

Caddyfile总是以站点的Addr开始的。

单一站点的Caddyfile样例如下:

//Caddyfile
localhost:2015
gzip
log ./2015.log

Caddy也支持配置多个站点,类似virtualhost的 配置(80端口多路复用):

//Caddyfile
foo.com:80 {
    log ./foo.log
    gzip
}

bar.com:80 {
    log ./bar.log
    gzip
}

为了实现风格上的统一,单一站点也最好配置为如下这种格式(代码内部称之为    Server Block):

localhost:2015 {
    gzip
    log ./2015.log

}

这样Caddyfile的配置文件模板样式类似于下面这样:

host1:port {
    middleware1
    middleware2 {
        … …
    }
    … …
}

host2:port {
    middleware1
    middleware2 {
        … …
    }
    … …
}
… …

关于middleware,在caddy文档中有较为详细的说明和例子。对于caddy这样一个年轻的开源项目而言,其文档还算是相对较全的,虽 然现在还不能和nginx、 apache比。

caddy中的middleware就是一个实现了middleware.Handler接口的struct,例如gzip这个 middleware:

// middleware.go
type Middleware func(Handler) Handler
type Handler interface {
        ServeHTTP(http.ResponseWriter, *http.Request) (int, error)
}

// gzip/gzip.go
type Gzip struct {
    Next middleware.Handler
}

func (g Gzip) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) (int, error) {
    if !strings.Contains(r.Header.Get("Accept-Encoding"), "gzip") {
        return g.Next.ServeHTTP(w, r)
    }
    …. …
    gz := gzipResponseWriter{Writer: gzipWriter, ResponseWriter: w}

    // Any response in forward middleware will now be compressed
    status, err := g.Next.ServeHTTP(gz, r)
    … …
}

middleware.Handler的函数原型与http.Handler的不同,不能直接作为http.Server的Handler使用。caddy使用了下面这个idiomatic go pattern:

type appHandler func(http.ResponseWriter, *http.Request) (int, error)

func (fn appHandler) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    if status, err := fn(w, r); err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), status)
    }
}
当然这个pattern有很多变种,但思路大致类似。一个middleware chain大致就是handler1(handler2(handler3))的调用传递。

前面说过caddy是基于http.FileServer的静态文件Web Server,FileServer总会作为middleware chain的最后一环,如果没有配置任何middleware,那你的server就是一个静态文件server。

三、caddy典型应用

【静态文件Server】

caddy的最基础应用实际就是一个静态文件Server,底层由http.FileServer承载,当然caddy封装了http.FileServer,做了一些拦截处理,最后将w, r传递给http.ServeContent去处理文件数据。

第一次执行./caddy,实际上就启动了一个静态文件Server。但这个server不默认支持你navigate directory。如果你知道website root目录(如果没有指定root,则caddy执行的当前路径会作为website的root路径)下的文件名,比如foo.txt,你可以在浏览器 中输入:localhost:2015/foo.txt,caddy会执行正确的服务,浏览器也会显示foo.txt的全文。

对于静态文件Server,caddy支持在website的root路径下首先查找是否有如下四个文件:

//caddy/middleware/browse/browse.go
var IndexPages = []string{
    "index.html",
    "index.htm",
    "default.html",
    "default.htm",
}

如果查到有其中一个,则优先返回这个文件内容,这就是静态站点的首页。

如果要支持目录文件列表浏览,则需要为website配置browse middleware,这样对于无index file的目录,我们可以看到目录文件列表。

localhost:2015 {
    browse
}   

【反向代理】

caddy支持基本的反向代理功能。反向代理配置通过proxy middleware实现。

localhost:2015 {
    log ./2015.log

    proxy /foo localhost:9001
    proxy /bar localhost:9002
}

当你访问localhost:2015/foo时,实际上访问的是9001端口的服务程序;
当你访问localhost:2015/bar时,实际上访问的是9002端口的服务程序。

【负载均衡】

Caddy支持负载均衡配置,并支持三种负载均衡算法:random(随机)、least_conn(最少连接)以及round_robin(轮询调度)。

负载均衡同样是通过proxy middleware实现的。

localhost:2015 {
    log ./2015.log

    proxy / localhost:9001 localhost:9003 {
        policy round_robin
    }
    proxy /bar localhost:9002 localhost:9004 {
        policy least_conn
    }
}

【支持fastcgi代理】

caddy同样支持fastcgi代理,可以将请求通过fastcgi接口发送给后端的实现fastcgi的server。我们以一个"hello world"的php server为例。

mac os上自带了php-fpm,一个实现了fastcgi的php cgi进程管理器。caddy将请求转发给php-fpm监听的端口,后者会启动php-cgi解释器,解释index.php,并将结果返回给caddy。

mac os上的php-fpm默认没有随机启动。我们需要简单配置一下:

$mkdir phptest
$mkdir -p phptest/etc
$mkdir -p phptest/log
$cd phptest
$sudo cp /private/etc/php-fpm.conf.default ./etc
$cd ./etc

$sudo chown tony php-fpm.conf.default
$mv php-fpm.conf.default php-fpm.conf

编辑php-fpm.conf,保证下面两项是非注释状态的:

error_log = log/php-fpm.log
listen = 127.0.0.1:9000
 

我们通过network socket进行fastcgi通信。

回到phptest目录下,执行:

php-fpm -p ~/test/go/caddy/phptest

执行后,php-fpm就会转入后台执行了。

接下来我们来配置Caddyfile:

localhost:2015 {
    fastcgi / 127.0.0.1:9000 php
    log ./2015.log
}

这里配置的含义是:将全部请求转发到9000端口,这里的php是一个preset(预配置集合),相当于:

ext   .php
split .php
index index.php

我们在phptest目录下创建一个index.php文件,内容如下:

<?php echo "Hello World\n"; ?>

好了,现在启动caddy,并使用浏览器访问localhost:2015试试。你会看到"Hello World"呈现在浏览器中。

【git push发布】

对于一些静态站点,caddy支持git directive,实现在server启动以及运行时定期git pull你的项目库,将最新更新pull到server上。

caddy文档中给出两个例子:

第一个是一个php站点,定期pull项目库,实现server更新:

git git@github.com:user/myphpsite {
    key /home/user/.ssh/id_rsa
}
fastcgi / 127.0.0.1:9000 php

第二个是一个hugo支撑的静态站点,每次pull后,执行hugo命令生成新的静态页面:

git github.com/user/site {
    path  ../
    then  hugo –destination=/home/user/hugosite/public
}

注意:git directive并非middleware,而是一个单独的goroutine实现的。

四、小结

caddy的功能不局限于上面的几个例子,上面只是几个最为常见的场景而已。caddy目前还很年轻,应用不多,但知名golang网站 gopheracademy.com(GopherCon组织方)是由Caddy support的。caddy还在积极进化,有兴趣的Gopher可持续关注。

ngrok原理浅析

之前在进行微信Demo开发时曾用到过ngrok这个强大的tunnel(隧道)工具,ngrok在其github官方页面上的自我诠释是 “introspected tunnels to localhost",这个诠释有两层含义:
1、可以用来建立public到localhost的tunnel,让居于内网主机上的服务可以暴露给public,俗称内网穿透。
2、支持对隧道中数据的introspection(内省),支持可视化的观察隧道内数据,并replay(重放)相关请求(诸如http请 求)。

因此ngrok可以很便捷的协助进行服务端程序调试,尤其在进行一些Web server开发中。ngrok更强大的一点是它支持tcp层之上的所有应用协议或者说与应用层协议无关。比如:你可以通过ngrok实现ssh登录到内 网主 机,也可以通过ngrok实现远程桌面(VNC)方式访问内网主机。

今天我们就来简单分析一下这款强大工具的实现原理。ngrok本身是用go语言实现的,需要go 1.1以上版本编译。ngrok官方代码最新版为1.7,作者似乎已经完成了ngrok 2.0版本,但不知为何迟迟不放出最新代码。因此这里我们就以ngrok 1.7版本源码作为原理分析的基础。

一、ngrok tunnel与ngrok部署

网络tunnel(隧道)对多数人都是很”神秘“的概念,tunnel种类很多,没有标准定义,我了解的也不多(日常工作较少涉及),这里也就不 深入了。在《HTTP权威指南》中有关于HTTP tunnel(http上承载非web流量)和SSL tunnel的说明,但ngrok中的tunnel又与这些有所不同。

ngrok实现了一个tcp之上的端到端的tunnel,两端的程序在ngrok实现的Tunnel内透明的进行数据交互。

ngrok分为client端(ngrok)和服务端(ngrokd),实际使用中的部署如下:

内网服务程序可以与ngrok client部署在同一主机,也可以部署在内网可达的其他主机上。ngrok和ngrokd会为建立与public client间的专用通道(tunnel)。

二、ngrok开发调试环境搭建

在学习ngrok代码或试验ngrok功能的时候,我们可能需要搭建一个ngrok的开发调试环境。ngrok作者在ngrok developer guide中给出了步骤:

$> git clone https://github.com/inconshreveable/ngrok
$> cd ngrok
$> make client
$> make server

make client和make server执行后,会建构出ngrok和ngrokd的debug版本。如果要得到release版本,请使用make release-clientmake release-server。debug版本与release版本的区别在于debug版本不打包 assets下的资源文件,执行时通过文件系统访问。

修改/etc/hosts文件,添加两行:

127.0.0.1 ngrok.me
127.0.0.1 test.ngrok.me

创建客户端配置文件debug.yml:

server_addr: ngrok.me:4443
trust_host_root_certs: false
tunnels:
      test:
        proto:
           http: 8080

不过要想让ngrok与ngrokd顺利建立通信,我们还得制作数字证书(自签发),源码中自带的证书是无法使用的,证书制作方法可参见《搭建自 己的ngrok服务》一文,相关原理可参考《Go和HTTPS》一文,这里就不赘述了。

我直接使用的是release版本(放在bin/release下),这样在执行命令时可以少传入几个参数:

启动服务端:
$> sudo ./bin/release/ngrokd -domain ngrok.me
[05/13/15 17:15:37] [INFO] Listening for public http connections on [::]:80
[05/13/15 17:15:37] [INFO] Listening for public https connections on [::]:443
[05/13/15 17:15:37] [INFO] Listening for control and proxy connections on [::]:4443

启动客户端:
$> ./bin/release/ngrok -config=debug.yml -log=ngrok.log -subdomain=test 8080

有了调试环境,我们就可以通过debug日志验证我们的分析了。

ngrok的源码结构如下:

drwxr-xr-x   3 tony  staff  102  3 31 16:09 cache/
drwxr-xr-x  16 tony  staff  544  5 13 17:21 client/
drwxr-xr-x   4 tony  staff  136  5 13 15:02 conn/
drwxr-xr-x   3 tony  staff  102  3 31 16:09 log/
drwxr-xr-x   4 tony  staff  136  3 31 16:09 main/
drwxr-xr-x   5 tony  staff  170  5 12 16:17 msg/
drwxr-xr-x   5 tony  staff  170  3 31 16:09 proto/
drwxr-xr-x  11 tony  staff  374  5 13 17:21 server/
drwxr-xr-x   7 tony  staff  238  3 31 16:09 util/
drwxr-xr-x   3 tony  staff  102  3 31 16:09 version/

main目录下的ngrok/和ngrokd/分别是ngrok和ngrokd main包,main函数存放的位置,但这里仅仅是一个stub。以ngrok为例:

// ngrok/src/ngrok/main/ngrok/ngrok.go
package main

import (
    "ngrok/client"
)

func main() {
    client.Main()
}

真正的“main”被client包的Main函数实现。

client/和server/目录分别对应ngrok和ngrokd的主要逻辑,其他目录(或包)都是一些工具类的实现。

三、第一阶段:Control Connection建立

在ngrokd的启动日志中我们可以看到这样一行:

[INFO] Listening for control and proxy connections on [::]:4443

ngrokd在4443端口(默认)监听control和proxy connection。Control Connection,顾名思义“控制连接”,有些类似于FTP协议的控制连接(不知道ngrok作者在设计协议时是否参考了FTP协议^_^)。该连接 只用于收发控制类消息。作为客户端的ngrok启动后的第一件事就是与ngrokd建立Control Connection,建立过程序列图如下:

前面提到过,ngrok客户端的实际entrypoint在ngrok/src/ngrok/client目录下,包名client,实际入口是 client.Main函数。

//ngrok/src/ngrok/client/main.go
func Main() {
    // parse options
    // set up logging
    // read configuration file
    …. …
    NewController().Run(config)
}

ngrok采用了MVC模式构架代码,这既包括ngrok与ngrokd之间的逻辑处理,也包括ngrok本地web页面(用于隧道数据的 introspection)的处理。

//ngrok/src/ngrok/client/controller.go
func (ctl *Controller) Run(config *Configuration) {

    var model *ClientModel

    if ctl.model == nil {
        model = ctl.SetupModel(config)
    } else {
        model = ctl.model.(*ClientModel)
    }
    // init the model
    // init web ui
    // init term ui
   … …
   ctl.Go(ctl.model.Run)
   … …
  
}

我们来继续看看model.Run都做了些什么。

//ngrok/src/ngrok/client/model.go
func (c *ClientModel) Run() {
    … …

    for {
        // run the control channel
        c.control()
        … …
        if c.connStatus == mvc.ConnOnline {
            wait = 1 * time.Second
        }

        … …
        c.connStatus = mvc.ConnReconnecting
        c.update()
    }
}

Run函数调用c.control来运行Control Connection的主逻辑,并在control connection断开后,尝试重连。

c.control是ClientModel的一个method,用来真正建立ngrok到ngrokd的control connection,并完成基于ngrok的鉴权(用户名、密码配置在配置文件中)。

//ngrok/src/ngrok/client/model.go
func (c *ClientModel) control() {
    … …
    var (
        ctlConn conn.Conn
        err     error
    )
    if c.proxyUrl == "" {
        // simple non-proxied case, just connect to the server
        ctlConn, err = conn.Dial(c.serverAddr, "ctl", c.tlsConfig)
    } else {……}
    … …

    // authenticate with the server
    auth := &msg.Auth{
        ClientId:  c.id,
        OS:        runtime.GOOS,
        Arch:      runtime.GOARCH,
        Version:   version.Proto,
        MmVersion: version.MajorMinor(),
        User:      c.authToken,
    }

    if err = msg.WriteMsg(ctlConn, auth); err != nil {
        panic(err)
    }

    // wait for the server to authenticate us
    var authResp msg.AuthResp
    if err = msg.ReadMsgInto(ctlConn, &authResp); err != nil {
        panic(err)
    }

    … …

    c.id = authResp.ClientId
    … ..
}

ngrok封装了connection相关操作,代码在ngrok/src/ngrok/conn下面,包名conn。

//ngrok/src/ngrok/conn/conn.go
func Dial(addr, typ string, tlsCfg *tls.Config) (conn *loggedConn, err error) {
    var rawConn net.Conn
    if rawConn, err = net.Dial("tcp", addr); err != nil {
        return
    }

    conn = wrapConn(rawConn, typ)
    conn.Debug("New connection to: %v", rawConn.RemoteAddr())

    if tlsCfg != nil {
        conn.StartTLS(tlsCfg)
    }

    return
}

ngrok首先创建一条TCP连接,并基于该连接创建了TLS client:

func (c *loggedConn) StartTLS(tlsCfg *tls.Config) {
    c.Conn = tls.Client(c.Conn, tlsCfg)
}

不过此时并未进行TLS的初始化,即handshake。handshake发生在ngrok首次向ngrokd发送auth消息(msg.WriteMsg, ngrok/src/ngrok/msg/msg.go)时,go标准库的TLS相关函数默默的完成这一handshake过程。我们经常遇到的ngrok证书验证失败等问题,就发生在该过程中。

在AuthResp中,ngrokd为该Control Connection分配一个ClientID,该ClientID在后续Proxy Connection建立时使用,用于关联和校验之用。

前面的逻辑和代码都是ngrok客户端的,现在我们再从ngrokd server端代码review一遍Control Connection的建立过程。

ngrokd的代码放在ngrok/src/ngrok/server下面,entrypoint如下:

//ngrok/src/ngrok/server/main.go
func Main() {
    // parse options
    opts = parseArgs()
    // init logging
    // init tunnel/control registry
    … …
    // start listeners
    listeners = make(map[string]*conn.Listener)

    // load tls configuration
    tlsConfig, err := LoadTLSConfig(opts.tlsCrt, opts.tlsKey)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    // listen for http
    // listen for https
    … …

    // ngrok clients
    tunnelListener(opts.tunnelAddr, tlsConfig)
}

ngrokd启动了三个监听,其中最后一个tunnelListenner用于监听ngrok发起的Control Connection或者后续的proxy connection,作者意图通过一个端口,监听两种类型连接,旨在于方便部署。

//ngrok/src/ngrok/server/main.go
func tunnelListener(addr string, tlsConfig *tls.Config) {
    // listen for incoming connections
    listener, err := conn.Listen(addr, "tun", tlsConfig)
    … …

    for c := range listener.Conns {
        go func(tunnelConn conn.Conn) {
            … …
            var rawMsg msg.Message
            if rawMsg, err = msg.ReadMsg(tunnelConn); err != nil {
                tunnelConn.Warn("Failed to read message: %v", err)
                tunnelConn.Close()
                return
            }
            … …
            switch m := rawMsg.(type) {
            case *msg.Auth:
                NewControl(tunnelConn, m)
            … …
            }
        }(c)
    }
}

从tunnelListener可以看到,当ngrokd在新建立的Control Connection上收到Auth消息后,ngrokd执行NewControl来处理该Control Connection上的后续事情。

//ngrok/src/ngrok/server/control.go
func NewControl(ctlConn conn.Conn, authMsg *msg.Auth) {
    var err error

    // create the object
    c := &Control{
        … …
    }

    // register the clientid
    … …
    // register the control
    … …

    // start the writer first so that
    // the following messages get sent
    go c.writer()

    // Respond to authentication
    c.out <- &msg.AuthResp{
        Version:   version.Proto,
        MmVersion: version.MajorMinor(),
        ClientId:  c.id,
    }

    // As a performance optimization,
    // ask for a proxy connection up front
    c.out <- &msg.ReqProxy{}

    // manage the connection
    go c.manager()
    go c.reader()
    go c.stopper()
}

在NewControl中,ngrokd返回了AuthResp。到这里,一条新的Control Connection建立完毕。

我们最后再来看一下Control Connection建立过程时ngrok和ngrokd的输出日志,增强一下感性认知:

ngrok Server:

[INFO] [tun:d866234] New connection from 127.0.0.1:59949
[DEBG] [tun:d866234] Waiting to read message
[DEBG] [tun:d866234] Reading message with length: 126
[DEBG] [tun:d866234] Read message {"Type":"Auth",
"Payload":{"Version":"2","MmVersion":"1.7","User":"","Password":"","OS":"darwin","Arch":"amd64","ClientId":""}}
[INFO] [ctl:d866234] Renamed connection tun:d866234
[INFO] [registry] [ctl] Registered control with id ac1d14e0634f243f8a0cc2306bb466af
[DEBG] [ctl:d866234] [ac1d14e0634f243f8a0cc2306bb466af] Writing message: {"Type":"AuthResp","Payload":{"Version":"2","MmVersion":"1.7","ClientId":"ac1d14e0634f243f8a0cc2306bb466af","Error":""}}

Client:

[INFO] (ngrok/log.Info:112) Reading configuration file debug.yml
[INFO] (ngrok/log.(*PrefixLogger).Info:83) [client] Trusting root CAs: [assets/client/tls/ngrokroot.crt]
[INFO] (ngrok/log.(*PrefixLogger).Info:83) [view] [web] Serving web interface on 127.0.0.1:4040
[INFO] (ngrok/log.Info:112) Checking for update
[DEBG] (ngrok/log.(*PrefixLogger).Debug:79) [view] [term] Waiting for update
[DEBG] (ngrok/log.(*PrefixLogger).Debug:79) [ctl:31deb681] New connection to: 127.0.0.1:4443
[DEBG] (ngrok/log.(*PrefixLogger).Debug:79) [ctl:31deb681] Writing message: {"Type":"Auth","Payload":{"Version":"2","MmVersion":"1.7","User":"","Password":"","OS":"darwin","Arch":"amd64","ClientId":""}}
[DEBG] (ngrok/log.(*PrefixLogger).Debug:79) [ctl:31deb681] Waiting to read message
(ngrok/log.(*PrefixLogger).Debug:79) [ctl:31deb681] Reading message with length: 120
(ngrok/log.(*PrefixLogger).Debug:79) [ctl:31deb681] Read message {"Type":"AuthResp","Payload":{"Version":"2","MmVersion":"1.7","ClientId":"ac1d14e0634f243f8a0cc2306bb466af","Error":""}}
[INFO] (ngrok/log.(*PrefixLogger).Info:83) [client] Authenticated with server, client id: ac1d14e0634f243f8a0cc2306bb466af

四、Tunnel Creation

Tunnel Creation是ngrok将配置文件中的tunnel信息通过刚刚建立的Control Connection传输给 ngrokd,ngrokd登记、启动相应端口监听(如果配置了remote_port或多路复用ngrokd默认监听的http和https端口)并返回相应应答。ngrok和ngrokd之间并未真正建立新连接。

我们回到ngrok的model.go,继续看ClientModel的control方法。在收到AuthResp后,ngrok还做了如下事情:

//ngrok/src/ngrok/client/model.go
 
   // request tunnels
    reqIdToTunnelConfig := make(map[string]*TunnelConfiguration)
    for _, config := range c.tunnelConfig {
        // create the protocol list to ask for
        var protocols []string
        for proto, _ := range config.Protocols {
            protocols = append(protocols, proto)
        }

        reqTunnel := &msg.ReqTunnel{
            … …
        }

        // send the tunnel request
        if err = msg.WriteMsg(ctlConn, reqTunnel); err != nil {
            panic(err)
        }

        // save request id association so we know which local address
        // to proxy to later
        reqIdToTunnelConfig[reqTunnel.ReqId] = config
    }

    // main control loop
    for {
        var rawMsg msg.Message
       
        switch m := rawMsg.(type) {
        … …
        case *msg.NewTunnel:
            … …

            tunnel := mvc.Tunnel{
                … …
            }

            c.tunnels[tunnel.PublicUrl] = tunnel
            c.connStatus = mvc.ConnOnline
           
            c.update()
        … …
        }
    }

ngrok将配置的Tunnel信息逐一以ReqTunnel消息发送给ngrokd以注册登记Tunnel,并在随后的main control loop中处理ngrokd回送的NewTunnel消息,完成一些登记索引工作。

ngrokd Server端对tunnel creation的处理是在NewControl的结尾处:

//ngrok/src/ngrok/server/control.go
func NewControl(ctlConn conn.Conn, authMsg *msg.Auth) {
    … …
    // manage the connection
    go c.manager()
    … …
}

func (c *Control) manager() {
    //… …

    for {
        select {
        case <-reap.C:
            … …

        case mRaw, ok := <-c.in:
            // c.in closes to indicate shutdown
            if !ok {
                return
            }

            switch m := mRaw.(type) {
            case *msg.ReqTunnel:
                c.registerTunnel(m)

            .. …
            }
        }
    }
}

Control的manager在收到ngrok发来的ReqTunnel消息后,调用registerTunnel进行处理。

// ngrok/src/ngrok/server/control.go
// Register a new tunnel on this control connection
func (c *Control) registerTunnel(rawTunnelReq *msg.ReqTunnel) {
    for _, proto := range strings.Split(rawTunnelReq.Protocol, "+") {
        tunnelReq := *rawTunnelReq
        tunnelReq.Protocol = proto

        c.conn.Debug("Registering new tunnel")
        t, err := NewTunnel(&tunnelReq, c)
        if err != nil {
            c.out <- &msg.NewTunnel{Error: err.Error()}
            if len(c.tunnels) == 0 {
                c.shutdown.Begin()
            }

            // we're done
            return
        }

        // add it to the list of tunnels
        c.tunnels = append(c.tunnels, t)

        // acknowledge success
        c.out <- &msg.NewTunnel{
            Url:      t.url,
            Protocol: proto,
            ReqId:    rawTunnelReq.ReqId,
        }

        rawTunnelReq.Hostname = strings.Replace(t.url, proto+"://", "", 1)
    }
}

Server端创建tunnel的实际工作由NewTunnel完成:

// ngrok/src/ngrok/server/tunnel.go
func NewTunnel(m *msg.ReqTunnel, ctl *Control) (t *Tunnel, err error) {
    t = &Tunnel{
      … …
    }

    proto := t.req.Protocol
    switch proto {
    case "tcp":
        bindTcp := func(port int) error {
            if t.listener, err = net.ListenTCP("tcp",
               &net.TCPAddr{IP: net.ParseIP("0.0.0.0"),
               Port: port}); err != nil {
                … …
                return err
            }

            // create the url
            addr := t.listener.Addr().(*net.TCPAddr)
            t.url = fmt.Sprintf("tcp://%s:%d", opts.domain, addr.Port)

            // register it
            if err = tunnelRegistry.RegisterAndCache(t.url, t);
               err != nil {
                … …
                return err
            }

            go t.listenTcp(t.listener)
            return nil
        }

        // use the custom remote port you asked for
        if t.req.RemotePort != 0 {
            bindTcp(int(t.req.RemotePort))
            return
        }
        // try to return to you the same port you had before
        cachedUrl := tunnelRegistry.GetCachedRegistration(t)
        if cachedUrl != "" {
            … …
        }

        // Bind for TCP connections
        bindTcp(0)
        return

    case "http", "https":
        l, ok := listeners[proto]
        if !ok {
            … …
            return
        }

        if err = registerVhost(t, proto, l.Addr.(*net.TCPAddr).Port);
           err != nil {
            return
        }

    default:
        err = fmt.Errorf("Protocol %s is not supported", proto)
        return
    }

    … …

    metrics.OpenTunnel(t)
    return
}

可以看出,NewTunnel区别对待tcp和http/https隧道:

- 对于Tcp隧道,NewTunnel先要看是否配置了remote_port,如果remote_port不为空,则启动监听这个 remote_port。否则尝试从cache里找出你之前创建tunnel时使用的端口号,如果可用,则监听这个端口号,否则bindTcp(0),即 随机选择一个端口作为该tcp tunnel的remote_port。

- 对于http/https隧道,ngrokd启动时就默认监听了80和443,如果ngrok请求建立http/https隧道(目前不支持设置remote_port),则ngrokd通过一种自实现的vhost的机制实现所有http/https请求多路复用到80和443端口上。ngrokd不会新增监听端口。

从下面例子,我们也可以看出一些端倪。我们将debug.yml改为:

server_addr: ngrok.me:4443
trust_host_root_certs: false
tunnels:
      test:
        proto:
           http: 8080
      test1:
        proto:
           http: 8081
      ssh1:
        remote_port: 50000
        proto:
            tcp: 22
      ssh2:
        proto:
            tcp: 22

启动ngrok:

$./bin/release/ngrok -config=debug.yml -log=ngrok.log start test test1  ssh1 ssh2

Tunnel Status                 online
Version                       1.7/1.7
Forwarding                    tcp://ngrok.me:50000 -> 127.0.0.1:22
Forwarding                    tcp://ngrok.me:56297 -> 127.0.0.1:22
Forwarding                    http://test.ngrok.me -> 127.0.0.1:8080
Forwarding                    http://test1.ngrok.me -> 127.0.0.1:8081
Web Interface                 127.0.0.1:4040

可以看出ngrokd为ssh2随机挑选了一个端口56297进行了监听,而两个http隧道,则都默认使用了80端口。

如果像下面这样配置会发生什么呢?

      ssh1:
        remote_port: 50000
        proto:
            tcp: 22
      ssh2:
        remote_port: 50000
        proto:
            tcp: 22

ngrok启动会得到错误信息:
Server failed to allocate tunnel: [ctl:5332a293] [a87bd111bcc804508c835714c18a5664] Error binding TCP listener: listen tcp 0.0.0.0:50000: bind: address already in use

客户端ngrok在ClientModel control方法的main control loop中收到NewTunnel并处理该消息:

    case *msg.NewTunnel:
            if m.Error != "" {
                … …
            }

            tunnel := mvc.Tunnel{
                PublicUrl: m.Url,
                LocalAddr: reqIdToTunnelConfig[m.ReqId].Protocols[m.Protocol],
                Protocol:  c.protoMap[m.Protocol],
            }

            c.tunnels[tunnel.PublicUrl] = tunnel
            c.connStatus = mvc.ConnOnline
            c.Info("Tunnel established at %v", tunnel.PublicUrl)
            c.update()

五、Proxy Connection和Private Connection

到目前为止,我们知道了Control Connection:用于ngrok和ngrokd之间传输命令;Public Connection:外部发起的,尝试向内网服务建立的链接。

这节当中,我们要接触到Proxy Connection和Private Connection。

Proxy Connection以及Private Connection的建立过程如下:

前面ngrok和ngrokd的交互进行到了NewTunnel,这些数据都是通过之前已经建立的Control Connection上传输的。

ngrokd侧,NewControl方法的结尾有这样一行代码:

    // As a performance optimization, ask for a proxy connection up front
    c.out <- &msg.ReqProxy{}

服务端ngrokd在Control Connection上向ngrok发送了"ReqProxy"的消息,意为请求ngrok向ngrokd建立一条Proxy Connection,该链接将作为隧道数据流的承载者。

客户端ngrok在ClientModel control方法的main control loop中收到ReqProxy并处理该消息:

case *msg.ReqProxy:
            c.ctl.Go(c.proxy)

// Establishes and manages a tunnel proxy connection with the server
func (c *ClientModel) proxy() {
    if c.proxyUrl == "" {
        remoteConn, err = conn.Dial(c.serverAddr, "pxy", c.tlsConfig)
    }……

    err = msg.WriteMsg(remoteConn, &msg.RegProxy{ClientId: c.id})
    if err != nil {
        remoteConn.Error("Failed to write RegProxy: %v", err)
        return
    }
    … …
}

ngrok客户端收到ReqProxy后,创建一条新连接到ngrokd,该连接即为Proxy Connection。并且ngrok将RegProxy消息通过该新建立的Proxy Connection发到ngrokd,以便ngrokd将该Proxy Connection与对应的Control Connection以及tunnel关联在一起。

// ngrok服务端
func tunnelListener(addr string, tlsConfig *tls.Config) {
    …. …
    case *msg.RegProxy:
                NewProxy(tunnelConn, m)
    … …
}

到目前为止, tunnel、Proxy Connection都已经建立了,万事俱备,就等待Public发起Public connection到ngrokd了。

下面我们以Public发起一个http连接到ngrokd为例,比如我们通过curl 命令,向test.ngrok.me发起一次http请求。

前面说过,ngrokd在启动时默认启动了80和443端口的监听,并且与其他http/https隧道共同多路复用该端口(通过vhost机制)。ngrokd server对80端口的处理代码如下:

// ngrok/src/ngrok/server/main.go
func Main() {
    … …
 // listen for http
    if opts.httpAddr != "" {
        listeners["http"] =
          startHttpListener(opts.httpAddr, nil)
    }

    … …
}

startHttpListener针对每个连接,启动一个goroutine专门处理:

//ngrok/src/ngrok/server/http.go
func startHttpListener(addr string,
    tlsCfg *tls.Config) (listener *conn.Listener) {
    // bind/listen for incoming connections
    var err error
    if listener, err = conn.Listen(addr, "pub", tlsCfg);
        err != nil {
        panic(err)
    }

    proto := "http"
    if tlsCfg != nil {
        proto = "https"
    }

   … …
    go func() {
        for conn := range listener.Conns {
            go httpHandler(conn, proto)
        }
    }()

    return
}

// Handles a new http connection from the public internet
func httpHandler(c conn.Conn, proto string) {
    … …
    // let the tunnel handle the connection now
    tunnel.HandlePublicConnection(c)
}

我们终于看到server端处理public connection的真正方法了:

//ngrok/src/ngrok/server/tunnel.go
func (t *Tunnel) HandlePublicConnection(publicConn conn.Conn) {
    … …
    var proxyConn conn.Conn
    var err error
    for i := 0; i < (2 * proxyMaxPoolSize); i++ {
        // get a proxy connection
        if proxyConn, err = t.ctl.GetProxy();
           err != nil {
            … …
        }
        defer proxyConn.Close()
       … …

        // tell the client we're going to
        // start using this proxy connection
        startPxyMsg := &msg.StartProxy{
            Url:        t.url,
            ClientAddr: publicConn.RemoteAddr().String(),
        }

        if err = msg.WriteMsg(proxyConn, startPxyMsg);
            err != nil {
           … …
        }
    }

    … …
    // join the public and proxy connections
    bytesIn, bytesOut := conn.Join(publicConn, proxyConn)
    …. …
}

HandlePublicConnection通过选出的Proxy connection向ngrok client发送StartProxy信息,告知ngrok proxy启动。然后通过conn.Join方法将publicConn和proxyConn关联到一起。

// ngrok/src/ngrok/conn/conn.go
func Join(c Conn, c2 Conn) (int64, int64) {
    var wait sync.WaitGroup

    pipe := func(to Conn, from Conn, bytesCopied *int64) {
        defer to.Close()
        defer from.Close()
        defer wait.Done()

        var err error
        *bytesCopied, err = io.Copy(to, from)
        if err != nil {
            from.Warn("Copied %d bytes to %s before failing with error %v", *bytesCopied, to.Id(), err)
        } else {
            from.Debug("Copied %d bytes to %s", *bytesCopied, to.Id())
        }
    }

    wait.Add(2)
    var fromBytes, toBytes int64
    go pipe(c, c2, &fromBytes)
    go pipe(c2, c, &toBytes)
    c.Info("Joined with connection %s", c2.Id())
    wait.Wait()
    return fromBytes, toBytes
}

Join通过io.Copy实现public conn和proxy conn数据流的转发,单向被称作一个pipe,Join建立了两个Pipe,实现了双向转发,每个Pipe直到一方返回EOF或异常失败才会退出。后续在ngrok端,proxy conn和private conn也是通过conn.Join关联到一起的。

我们现在就来看看ngrok在收到StartProxy消息后是如何处理的。我们回到ClientModel的proxy方法中。在向ngrokd成功建立proxy connection后,ngrok等待ngrokd的StartProxy指令。

    // wait for the server to ack our register
    var startPxy msg.StartProxy
    if err = msg.ReadMsgInto(remoteConn, &startPxy);
             err != nil {
        remoteConn.Error("Server failed to write StartProxy: %v",
                   err)
        return
    }

一旦收到StartProxy,ngrok将建立一条private connection:
    // start up the private connection
    start := time.Now()
    localConn, err := conn.Dial(tunnel.LocalAddr, "prv", nil)
    if err != nil {
       … …
        return
    }
并将private connection和proxy connection通过conn.Join关联在一起,实现数据透明转发。

    m.connTimer.Time(func() {
        localConn := tunnel.Protocol.WrapConn(localConn,
             mvc.ConnectionContext{Tunnel: tunnel,
              ClientAddr: startPxy.ClientAddr})
        bytesIn, bytesOut := conn.Join(localConn, remoteConn)
        m.bytesIn.Update(bytesIn)
        m.bytesOut.Update(bytesOut)
        m.bytesInCount.Inc(bytesIn)
        m.bytesOutCount.Inc(bytesOut)
    })

这样一来,public connection上的数据通过proxy connection到达ngrok,ngrok再通过private connection将数据转发给本地启动的服务程序,从而实现所谓的内网穿透。从public视角来看,就像是与内网中的那个服务直接交互一样。




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