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socketcluster tutorial - 8. SocketCluster로 풀스택 발행/구독 (Full stack pub/sub with SocketCluster)

SocketCluster 풀스택 펍섭(발행/구독)


Socket.io 스타일의 emit/on 기능 외에도 SocketCluster를 사용하면 JavaScript(NodeJS 서버)를 사용하여 클라이언트 또는 서버의 실시간 pub/sub 채널과 상호 작용할 수 있습니다. 미들웨어 기능을 정의함으로써 SC는 실시간 데이터를 완벽하게 제어 할 수 있습니다. 미들웨어는 클라이언트가 특정 채널을 구독하고 게시하는 것을 차단하는 데 사용할 수 있지만 다른 클라이언트에 도달하기 전에 실시간 스트림을 백엔드로 변환하는데도 사용할 수 있습니다.

이 다이어그램은 SC v1.x.x의 아키텍처를 나타냅니다. SC v2.0.0+는 고정 로드 밸런서 계층(sticky load balancer layer)이 없습니다. 대신 워커는 동일한 포트를 공유하고 어느 포트가 가장 바쁜지를 기준으로 새로운 연결을 선택합니다. 다이어그램은 조금 일반적이지만 채널 1, 채널 2, 채널 3 ...은 고객이 참여할 수있는 다양한 대화방입니다. 각 방은 '수학', '물리학' , '화학'...과 같은 특정 ​​주제를에 집중할 수 있습니다, '물리학'방에 게시한 모든 메시지를 듣기 위해서는 클라이언트에서 다음과 같이 해야 합니다.
// SocketCluster API v1.0.0
var physChannel = socket.subscribe('physics');
physChannel.watch(function (data) {...});
물리학 방에 메시지를 전달하기 위해선 다음과 같이 호출합니다:
socket.publish('physics', messageData);
... 혹은
physChannel.publish(messageData);
여러 사용자가 채널을 공유 할 필요는 없습니다. 개별 사용자를 위해 채널을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 사용자 이름이 'bob123'인 사용자는 'bob123'채널을 구독하고 시청할 수 있습니다. 그러면 bob123으로 데이터를 보내려는 다른 사용자는 다음과 같이 간단하게 호출할 수 있습니다:
socket.publish('bob123', {from: 'alice456', message: 'Hi Bob!'});
기본적으로 SC는 누구나 원하는 채널을 구독하고 게시할 수 있습니다. 서버에서 미들웨어를 지정하여 특정 사용자가 특정 이벤트를 구독, 게시 또는 전송하는 것을 허용 또는 차단할 수 있습니다. 예를 들면:
scServer.addMiddleware(scServer.MIDDLEWARE_SUBSCRIBE, function (req, next) {
  // ...
  if (...) {
    next(); // Allow
  } else {
    next(req.socket.id + ' is not allowed to subscribe to ' + req.channel); // Block
  }
});
scServer.addMiddleware(scServer.MIDDLEWARE_PUBLISH_IN, function (req, next) {
  // ...
  if (...) {
    next(); // Allow
  } else {
    next(req.socket.id + ' is not allowed to publish to the ' + req.channel + ' channel'); // Block
  }
});
scServer.addMiddleware(scServer.MIDDLEWARE_EMIT, function (req, next) {
  // ...
  if (...) {
    next(); // Allow
  } else {
    next(req.socket.id + ' is not allowed to emit the ' + req.event + ' req.event'); // Block
  }
});
또한 SocketCluster는 이벤트를 클라이언트에 발행할 수 있는 서버 측(scServer.exchange)의 Exchange 객체를 제공합니다:
scServer.exchange.publish(eventName, data, cb);
전송한 이벤트는 소켓의 반대편(즉, 서버 → 클라이언트 또는 클라이언트 → 서버)으로만 전송됩니다. 반면에 채널에 발행한 데이터는 구독중인 모든 클라이언트 소켓으로 전송됩니다 (다른쪽엔 아무 것도 보내지 않습니다!).

클라이언트 소켓을 채널을 구독하려면 다음과 같이 하면 됩니다.
var channelObject = socket.subscribe(channelName);
그러면 들어오는 채널 데이터를 처리하기 위해 아래와 같이 합니다.
channelObject.watch(handlerFn);
클라이언트가 채널 이벤트를 수신하려면 구독 요청이 SUBSCRIBE 미들웨어를 통과해야합니다.

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ESP32 DevBoard 개봉기

오늘 드디어 손에 넣었다. ESP32 DevBoard!
Adafruit 에서 15개 한정 재입고 트윗을 보고 광속 결제.
그리고 1주일의 기다림. 사랑해요 USPS <3
알리를 이용하다보니 1주일 정도는 광속 배송임.
물론 배송비도 무자비함 -_ㅜ
15개 한정판 adafruit 발 dev board
그놈이 틀림없으렸다.
오오 강려크한 포스
ESP32_Core_board_V2라고 적혀있군요.
ESP32 맞구요. 네네. ESP32-D0WDQ6 라고 써있는데 D → Dual-core 0 → No internal flash W → Wi-Fi D → Dual-mode Bluetooth Q → Quad Flat No-leads (QFN) package 6 → 6 mm × 6 mm package body size 라고 함.
길이는 이정도
모듈크기는 이정도
코어는 6mm밖에 안해! 여기에 전기만 넣으면 BLE+WIFI!
밑에 크고 발 8개 달린 놈은 FM25Q32라고 32Mbit 플래시메모리
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ESP8266 DevBoard엔 CH340G 인데 확 작아졌네.
머리를 맞대어 보았음.
모듈크기는 아주 약간 ESP32가 더 큰데 워낙에 핀이 많고 촘촘함. ESP8266인 ESP12는 핀 간격이 2.00mm인데 비해
ESP32는 1.27mm 밖에 안함.
딱봐도 비교가 될 정도.
https://www.sparkfun.com/news/2017 크고 아름다운 Pinouts

ESP8266 보드랑 별로 안달라보인다.
http://www.silabs.com/products/mcu/pages/usbtouartbridgevcpdrivers.aspx#mac
에서 CP2102 드라이버를 설치하고
screen 으로 연결해보자.
내 경우엔 tty.SLAB_USBtoUART 로 잡혔다.
어디서 기본 속도가 115200bps 라고 들은 적이 있어서
screen /dev/tty.SLAB_USBtoUART …

느려터진 안드로이드 에뮬은 버리고 VM을 쓰자.

iOS개발 환경이 안드로이드보다 우월점은 여러가지가 있겠지만
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반면 안드로이드의 경우 ARM 에뮬레이터를 사용하는데
이게 참 못만들었다.
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그래서 구시렁 거리면서 하드웨어를 연결해서 테스트를 하고 있는데
역시 USB연결하는 건 불편하고
apk 를 전송하는 과정도 그다지 빠르지 않아서 개발 생산성이 월등히 나아지지는 않는다.
루팅을 하면 wifi 를 통해 apk 를 인스톨 할 수 있다고 해서
몇 가지를 해보았으나 잘 모르겠지만 인스톨까진 잘 되었는데 디버깅 모드로 실행이 되지 않아 그만두었다. 게다가 전송속도도 USB보다 wifi가 느리고 맘에 들지 않더라.
그러던중 stackoverflow.com(늘 신세지고 있습니다) 에서

"VM으로 안드로이드를 띄워서 adb connect 하면 좋아!"
라는 글에 눈이 번쩍.

시행착오를 몇번 했지만 의외로 간단하더라.

1. VMWare건 VirtualBox건 상관없다. VM호스트를 준비하자.
2. http://www.android-x86.org/download 로 가서 Deprecated x86 2.2 generic 을 받자.

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3. 죄다 일단 Default 설정에 yes yes 하고 설치한다. 한글 문서가 필요한 분은 "카카오톡 PC"로 검색하면 만족하실만한 내용이 …

firebase /w functions + graphQL backend 만들기

persistence 영역을 graphQL 로 일반화 하고 apollo engine 같은 cache를 사용하고 싶다.

firebase의 functions를 통해 firebase를 불러오는 건 사실상 이중 작업인 것 같지만 apollo engine이 매우 맘에 들어 끌어들이고 싶다.

먼저 해볼 것은 functions에 graphql을 집어넣고 정적데이터를 읽어오는 것 먼저 로컬에서 구현해본다.

프로젝트 폴더를 생성하고

firebase init functions 부터 하자.
프로젝트를 선택(혹은 생성하고
? What language would you like to use to write Cloud Functions? JavaScript
✔  Wrote functions/package.json
✔  Wrote functions/index.js
그냥 firebase init 하고 functions를 선택하는 것과는 달리 뭔가 기본 scaffold를 생성해줘서 좋다.
{
  "functions": {
    "source": "functions"
  }
} 디폴트로 이렇게 해주자.

index.coffee 로 get 테스트.
exports하는 놈 이름이 functions 이름이 되고 경로도 /[exports한 놈]/ 이 되는 점이 특징이다.
functions = require 'firebase-functions'
admin = require 'firebase-admin'
admin.initializeApp functions.config().firebase
exports.addMessage = functions.https.onRequest (req, res)->
  original = req.query.text?
  admin.firestore()
    .collection 'messages'
    .add { original }
    .then (writeResult)->
    …