Apache Hook机制解析（中）—

本文在上文《Apache Hook机制解析（上）——钩子机制的实现》的基础上，对钩子机制的细节了补充分析。

1. 静态变量_hooks
这个变量由宏APR_HOOK_STRUCT所定义，因为是静态的，所以对这个变量的操作只能在同一源文件中实现——也对应的AP_IMPLEMENT_HOOK_RUN_ALL宏必须在APR_HOOK_STRUCT所在的源文件中被定义。

2. AP__开头的宏和APR__开头的宏
APR指Apache Portable Runtime，它是一个基本的库，可以用于Apache HTTP Server，也可用于其他产品；而AP实际上指Apache HTTP Server。

因此AP__开头的宏很多都是对APR__宏的进一层封装，将其封装到Apache HTTP Server的命名空间，如AP_IMPLEMENT_HOOK_RUN_ALL实际上是APR_IMPLEMENT_EXTERNAL_HOOK_RUN_ALL宏的封装：

#define AP_IMPLEMENT_HOOK_RUN_ALL(ret,name,args_decl,args_use,ok,decline) /
APR_IMPLEMENT_EXTERNAL_HOOK_RUN_ALL(ap,AP,ret,name,args_decl, /
args_use,ok,decline)

如果是要在自己写的代码中调用APR库，则必须使用APR__开头的宏。

3. AP_IMPLEMENT_HOOK_RUN_ALL的变种
在apr_hooks.h中的代码中可以看到，除了AP_IMPLEMENT_HOOK_RUN_ALL宏之外，还有两个用于定义钩子的宏：
APR_IMPLEMENT_EXTERNAL_HOOK_VOID
AP_IMPLEMENT_HOOK_RUN_FIRST

第一个宏是为了无参数的钩子函数准备的，对应前面log_transaction的例子，该宏展开后的触发函数代码如下：
AP_DECALRE(void) ap_run_log_transaction (request_rec *r)
{
ap_AP_log_transaction_t *pHook;
int n;

if(!_hooks.link_log_transaction)
return ok;

pHook=(ap_AP_log_transaction_t *)_hooks.link_log_transaction->elts;
for(n=0 ; n < _hooks.link_log_transaction->nelts ; ++n)
pHook[n].pFunc (r);
}

第二个宏用于执行条件触发——如果某些钩子实现返回了DECLINE（拒绝），则停止执行后续的钩子函数。对应前面log_transaction的例子，该宏展开后的触发函数代码如下：
AP_DECALRE(int) ap_run_log_transaction (request_rec *r)
{
    ap_AP_log_transaction_t *pHook;
    int n;
    ret rv;

if(!_hooks.link_log_transaction)
return decline;

pHook=(ap_AP_log_transaction_t *)_hooks.link_log_transaction->elts;
    for(n=0 ; n < _hooks.link_log_transaction->nelts ; ++n)
    {
        rv=pHook[n].pFunc (r);

if(rv != decline)
            return rv;
    }
    return decline;
}

这里的实现和AP_IMPLEMENT_HOOK_RUN_ALL 不同主要在于：
1) 默认的返回是decline，而不是ok
2) 只要钩子函数返回decline，则终止循环

4. ap_hook_get_log_transaction
进行钩子的声明和定义时，除了ap_hook_ log_transaction和ap_run_ log_transaction，还有一个函数——ap_hook_get_log_transaction。

这个函数的用处只是提供给外界一个访问log_transaction相关的数据结构的方法。在整个Apache代码中，ap_hook_get_log_transaction只被引用到了一次——在mod_info中，用于遍历log_transaction的钩子函数数组，进行查找。

5.    ap_hook_log_transaction的其他参数
AP_DECLARE(void) ap_hook_log_transaction(ap_HOOK_log_transaction_t *pf,
                                const char *const *aszPre,
                                const char * const *aszSucc, int nOrder)

以上函数原型中，pf为实际的钩子函数的指针，而其他三个参数主要用于钩子的排序（见下一小节），其意义如下：
aszPre        此钩子的前驱节点，也即此钩子必须排在哪个钩子之后
aszSucc     此钩子的后驱节点，也即此钩子必须排在哪个钩子之前
nOrder        此钩子顺序值（也可以视作排序的优先级）

6.    钩子的排序
不同的模块可能对同一钩子挂载多个钩子函数，如何决定这些钩子函数被调用的先后顺序呢。
通过对apr_hooks.c中排序相关的代码分析，钩子函数的排序主要由以下规则决定：
1)    Order——钩子函数排序时，首先会用快速排序法对钩子函数的数组进行一次排序，qsort使用的比较函数是crude_order：
static int crude_order(const void *a_,const void *b_)
{
    const TSortData *a=a_;
    const TSortData *b=b_;

return a->nOrder-b->nOrder;
}
也即Order越小的钩子函数排在越前面。系统定义的Order有这几种：
/** run this hook first, before ANYTHING */
#define APR_HOOK_REALLY_FIRST    (-10)
/** run this hook first */
#define APR_HOOK_FIRST        0
/** run this hook somewhere */
#define APR_HOOK_MIDDLE        10
/** run this hook after every other hook which is defined*/
#define APR_HOOK_LAST        20
/** run this hook last, after EVERYTHING */
#define APR_HOOK_REALLY_LAST    30

2)    前驱和后驱——完成基于Order的排序后，还会根据钩子函数相关的前驱（Predecessors）和后驱（Successors）进行调整。此算法的流程如下：
a)    通过遍历钩子数组，计算每个钩子有多少个前驱（见apr_hooks.c中的prepare函数）
b)    初始化一个链表
c)    根据每个钩子的前驱数量，确定其在链表中的位置（见apr_hooks.c中的tsort函数）
d)    将钩子插入链表
e)    遍历链表，生成一个新的钩子数组

此算法的流程稍显复杂，在Apache中也使用很少。大多数地方都只使用Order来决定钩子的顺序。

此外，APR提供了一个单独的函数apr_hook_sort_all来对系统内所有的Hook进行排序。这带来了一个问题：_hooks是静态函数，那apr_hook_sort_all是怎么获得系统内的所有Hooks呢？

解答就在钩子的挂载函数中——注意ap_hook_log_transaction中的这几句代码：
    if(!_hooks.link_log_transaction)
    {
        _hooks.link_log_transaction=apr_array_make(apr_hook_global_pool,
                                                                                            1,
                                                                                            sizeof(ap_AP_log_transaction_t));
        apr_hook_sort_register(log_transaction,&_hooks.link_log_transaction);
    }

在创建一个新的钩子数组之后，调用了apr_hook_sort_register函数，此函数将新建的钩子数组注册到一个全局表中去。这样apr_hook_sort_all就可以对所有的钩子数组进行排序了。

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