apue 最后两章都是通过一个完整的实例来解释一些 linux 功能，第20章就是通过一个数据库实例来解释文件锁的使用，
说实话，当时没兴趣，因为满页都是源码和解析，有点看不下去。但是再拾起来硬着头皮看的时候，发现这哪里是个小 demo，明明是个五脏俱全的 key-value 数据库嘛，
而且这个数据库，提供多进程并发读写的安全性保证（通过文件锁）、提供已删除节点循环再利用的能力、提供根据用户需求调节内部 hash 表参数的能力……
特别是它的索引与数据文件格式，采用字符串存储各种偏移量与数字，非常便于直接打开文件去做一些 “观察”，然后也能很方便地基于 SDK 构建查找、增删改数据库的工具……
这简直就是一个 linux 上的 “注册表” 工具！
先来看看这个数据库提供的 SDK 接口：
1 #ifndef __APUE_DB_H__ 2 #define __APUE_DB_H__ 3 4 typedef void* DBHANDLE; 5 6 // db_store flags 7 #define DB_INSERT 1 8 #define DB_REPLACE 2 9 #define DB_STORE 3 10 11 #define IDXLEN_MIN 6 12 #define IDXLEN_MAX 1024 // single index can not exceed this size 13 #define DATLEN_MIN 2 14 #define DATLEN_MAX 1024 // single data can not exceed this size 15 #define NHASH_DEF 137 // default hash table size 16 17 DBHANDLE db_open (char const* pathname, int oflag, .../*mode*/); 18 void db_close (DBHANDLE db); 19 int db_store (DBHANDLE db, const char *key, const char *data, int flag); 20 char* db_fetch (DBHANDLE db, char *key); 21 int db_delete (DBHANDLE db, const char *key); 22 void db_rewind (DBHANDLE db); 23 char *db_nextrec (DBHANDLE db, char *key); 24 void db_dump (DBHANDLE db); 25 26 #endif
通过 db_open/db_close 打开关闭数据库，拿到DBHANDLE后就可以基于这个做操作了：
- db_store 存储一个key，flag 指定覆盖方式：
- DB_INSERT 当已经有这个key时会返回失败
- DB_REPLACE 当没有这个key时会返回失败
- DB_STORE 综合了上面两种情况，有时REPLACE，没有时INSERT
- db_fetch 获取一个key对应的data
- db_delete 删除一个key
- db_rewind/db_nextrec 用来无序遍历数据库中的所有key
- db_dump 是我自己加的一个接口，用来打印数据库内部状态，如索引哈希表、索引空闲节点列表，调试时使用
实现比较长，就不贴了，只给一个链接：apue_db.c
依据书中代码，纯手工输入，同时加入了习题中可以指定索引哈希表大小的能力
（编译时指定 HAS_HASHSIZE 宏，运行时通过环境变量 APUE_DB_HASH_SIZE 指定具体的哈希值，当然这个只在创建数据库时起作用，如果数据库已经存在，
将直接使用数据库中记录的哈希表大小值，如果没有环境变量，使用 NHASH_DEF 作为默认的哈希表尺寸，PS：尽量使用质数来保证哈希效果）
有了SDK，搞个数据库小工具就是小菜一碟了：
1 #include "../apue.h" 2 #include "apue_db.h" 3 #include <fcntl.h> 4 #include <strings.h> 5 #include <errno.h> 6 7 void Usage () 8 { 9 printf ("Usage: db filename insert key data "); 10 printf (" db filename query key "); 11 printf (" db filename delete key "); 12 printf (" db filename walk "); 13 printf (" db filename dump "); 14 exit (-1); 15 } 16 17 int main (int argc, char *argv[]) 18 { 19 if (argc < 3) 20 Usage (); 21 22 char *filename = argv[1]; 23 char *action = argv[2]; 24 char *key = NULL; 25 char *data = NULL; 26 if (strcasecmp (action, "walk") == 0 27 || strcasecmp (action, "dump") == 0) 28 { 29 // no extra param 30 } 31 else if (strcasecmp (action, "delete") == 0 32 || strcasecmp (action, "query") == 0) 33 { 34 if (argc < 4) 35 Usage (); 36 37 key = argv[3]; 38 } 39 else if (strcasecmp (action, "insert") == 0) 40 { 41 if (argc < 5) 42 Usage (); 43 44 key = argv[3]; 45 data = argv[4]; 46 } 47 else 48 { 49 Usage (); 50 } 51 52 DBHANDLE db; 53 char *ptr = NULL; 54 #ifdef HAS_HASHSIZE 55 int hashsize = 0; 56 ptr = getenv ("APUE_DB_HASH_SIZE"); 57 if (ptr) 58 hashsize = atoi (ptr); 59 60 if (hashsize <= 0) 61 hashsize = NHASH_DEF; 62 63 if ((db = db_open (filename, O_RDWR | O_CREAT /*| O_TRUNC*/, FILE_MODE, hashsize)) == NULL) 64 #else 65 if ((db = db_open (filename, O_RDWR | O_CREAT /*| O_TRUNC*/, FILE_MODE)) == NULL) 66 #endif 67 err_sys ("db_open error"); 68 69 int ret = 0; 70 if (strcasecmp (action, "dump") == 0) 71 { 72 db_dump (db); 73 } 74 else if (strcasecmp (action, "walk") == 0) 75 { 76 //db_rewind (); 77 int n = 0; 78 char buf[IDXLEN_MAX] = { 0 }; 79 while ((ptr = db_nextrec(db, buf)) != NULL) 80 { 81 n ++; 82 printf ("[%5d] %s --- %s ", n, buf, ptr); 83 } 84 85 printf ("walk done! "); 86 } 87 else if (strcasecmp (action, "insert") == 0) 88 { 89 ret = db_store (db, key, data, DB_STORE); 90 if (ret < 0) 91 fprintf (stderr, "insert %s.%s failed, errno %d ", key, data, errno); 92 else if (ret == 1) 93 fprintf (stderr, "insert %s.%s cover old data ", key, data); 94 else 95 printf ("db %s '%s' code %d ", action, key, ret); 96 } 97 else if (strcasecmp (action, "delete") == 0) 98 { 99 ret = db_delete (db, key); 100 if (ret < 0) 101 fprintf (stderr, "delete %s failed, errno %d ", key, errno); 102 else 103 printf ("db %s '%s' code %d ", action, key, ret); 104 } 105 else if (strcasecmp (action, "query") == 0) 106 { 107 ptr = db_fetch (db, key); 108 //printf ("%s === %s ", key, ptr); 109 // only print data to allow assigned in shell script 110 printf ("%s ", ptr == NULL ? "nil" : ptr); 111 } 112 else 113 Usage (); 114 115 db_close (db); 116 return ret; 117 }
如果给定的参数不合法，会弹出 usage:
Usage: db filename insert key data
db filename query key
db filename delete key
db filename walk
db filename dump
其中：
- insert 底层使用 db_store(..., DB_STORE); 来插入一条数据
- query 底层使用 db_fetch 来查询一条数据
- delete 底层使用 db_delete 来删除一条数据
- walk 底层使用 db_nextrec 来遍历所有数据
- dump 底层使用 db_dump 来查看数据库内部状态
好了，有了这个工具，我们就可以用脚本来开展测试工作了，为了验证这个数据库是“靠谱”的，我主要测试的是多进程并行写入、删除的能力。
在开始搞事情之前，我需要先准备一些测试数据，这个由一个awk脚本来完成：
1 #! /bin/awk -f 2 BEGIN { 3 WORDNUM = 10 4 for (i = 1; i <= WORDNUM; i++) { 5 printf("%s %s ", randword(randint(20)), randword(randint(150))) 6 } 7 } 8 9 # randint(n): return a random integer number which is >= 1 and <= n 10 function randint(n) { 11 return int(n *rand()) + 1 12 } 13 14 # randlet(): return a random letter, which maybe upper, lower or number. 15 function randlet() { 16 return substr("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789", randint(62), 1) 17 } 18 19 # randword(LEN): return a rand word with a length of LEN 20 function randword(LEN) { 21 randw="" 22 for( j = 1; j <= LEN; j++) { 23 randw=randw randlet() 24 } 25 return randw 26 }
执行这个脚本，得到测试数据文件：
$./gen.awk > demo $ cat demo s0jKl kEjwE4q3nNJugFJ0cgNaSgDpP3VS45x3Wum9kRF6SgmIReFmrNBcCecjyQHQqCrB5fC61hao1BV2x6XZ6KLtA4jZTEnhcAugAMMWE95NU7FnsYar4wz279jHoV TmD516yvmt JB2NG30NDAaL5vpzp8DQX0rLRiVxjONIm64AN6UVc7uTLIIRpEq BOhc40pKXhCbCu8 yo1vVWxtP4uJIbRFwNo6eZnxbOnzwrRvrcX0Xi1DcKsHcsaCgoqkbr1PWoqSdcG5jbwi4sMrlGf Pw1o1fcg6kHIm ZmDlGY0OEsAsWYzRprJJcjxOZ0h9OBP5ORTqmvxU2XgS9lRXAfCuIzFHOLVt1eE GalRFwb YpHtiHoEVu46gDh6X55JbQMr9T9mI5PIwCllwe1sy1lUkQn2EqJAE9tZ0bTpMNj7nVenVaEpJEBHai 2X staN43MMZxs8H3wITgkcuTKWGRxLE8pYpUTc2SUETv9igtejxiiM2B6x44ch9XGZjkXSMp2Rewv2WjRBHSVfZAmTAYz32h5l5PRKsdHqMMU1l zW4dQI 6tnikssfMBLVJs4jbTXkFylvdEcVGMB1eYpdCvnvqBxcUuMPmDgSDuFVl726MkkgzMU5nFLoQrcM4Y8aTHRnMXilQTEaMe5aYdgJ5jEVnKMwRt9mQWE8sYKVSLHjtDJ9LwsGcN2IZ2Eznmn6ElzbY7 0Jde UQQFJQpluZKXybyfzyLrdIGYNn8Rs09tXwv7uMjlYRpe7C1frEB5hGHwuEu37bSCj0v5L1cxnYLabzF4t4loXtiV97O7XXg4qMK5IR2 yNSPh9ev0rnu0yU I3XVWF8h7to0 UivjVVXnSN60cre Grro31PCJDUx83CjbThVEksrvQHZcxnLwBa3RCpUS0Yhwm4OXisdZN0Jnj
这个文件每行都是一个 "key data"，其中 key 为 1-20 长度的随机字符串，data 为 1-150 长度的随机字符串，共10条。
写入数据的测试脚本就可以这样写了：
1 #! /bin/sh 2 OLD_IFS="$IFS" 3 IFS=" " 4 while read line 5 do 6 # echo $line 7 array=($line) 8 key=${array[0]} 9 data=${array[1]} 10 echo "$key -> $data" 11 ./db yunh insert $key $data 12 done <demo 13 14 IFS="$OLD_IFS"
执行这个脚本，结果如下：
$ ./testi.sh s0jKl -> kEjwE4q3nNJugFJ0cgNaSgDpP3VS45x3Wum9kRF6SgmIReFmrNBcCecjyQHQqCrB5fC61hao1BV2x6XZ6KLtA4jZTEnhcAugAMMWE95NU7FnsYar4wz279jHoV db insert 's0jKl' code 0 TmD516yvmt -> JB2NG30NDAaL5vpzp8DQX0rLRiVxjONIm64AN6UVc7uTLIIRpEq db insert 'TmD516yvmt' code 0 BOhc40pKXhCbCu8 -> yo1vVWxtP4uJIbRFwNo6eZnxbOnzwrRvrcX0Xi1DcKsHcsaCgoqkbr1PWoqSdcG5jbwi4sMrlGf db insert 'BOhc40pKXhCbCu8' code 0 Pw1o1fcg6kHIm -> ZmDlGY0OEsAsWYzRprJJcjxOZ0h9OBP5ORTqmvxU2XgS9lRXAfCuIzFHOLVt1eE db insert 'Pw1o1fcg6kHIm' code 0 GalRFwb -> YpHtiHoEVu46gDh6X55JbQMr9T9mI5PIwCllwe1sy1lUkQn2EqJAE9tZ0bTpMNj7nVenVaEpJEBHai db insert 'GalRFwb' code 0 2X -> staN43MMZxs8H3wITgkcuTKWGRxLE8pYpUTc2SUETv9igtejxiiM2B6x44ch9XGZjkXSMp2Rewv2WjRBHSVfZAmTAYz32h5l5PRKsdHqMMU1l db insert '2X' code 0 zW4dQI -> 6tnikssfMBLVJs4jbTXkFylvdEcVGMB1eYpdCvnvqBxcUuMPmDgSDuFVl726MkkgzMU5nFLoQrcM4Y8aTHRnMXilQTEaMe5aYdgJ5jEVnKMwRt9mQWE8sYKVSLHjtDJ9LwsGcN2IZ2Eznmn6ElzbY7 db insert 'zW4dQI' code 0 0Jde -> UQQFJQpluZKXybyfzyLrdIGYNn8Rs09tXwv7uMjlYRpe7C1frEB5hGHwuEu37bSCj0v5L1cxnYLabzF4t4loXtiV97O7XXg4qMK5IR2 db insert '0Jde' code 0 yNSPh9ev0rnu0yU -> I3XVWF8h7to0 db insert 'yNSPh9ev0rnu0yU' code 0 UivjVVXnSN60cre -> Grro31PCJDUx83CjbThVEksrvQHZcxnLwBa3RCpUS0Yhwm4OXisdZN0Jnj db insert 'UivjVVXnSN60cre' code 0
使用工具进行 walk 的话，可以看到都插入进去了：
$ ./db yunh walk [ 1] s0jKl --- kEjwE4q3nNJugFJ0cgNaSgDpP3VS45x3Wum9kRF6SgmIReFmrNBcCecjyQHQqCrB5fC61hao1BV2x6XZ6KLtA4jZTEnhcAugAMMWE95NU7FnsYar4wz279jHoV [ 2] TmD516yvmt --- JB2NG30NDAaL5vpzp8DQX0rLRiVxjONIm64AN6UVc7uTLIIRpEq [ 3] BOhc40pKXhCbCu8 --- yo1vVWxtP4uJIbRFwNo6eZnxbOnzwrRvrcX0Xi1DcKsHcsaCgoqkbr1PWoqSdcG5jbwi4sMrlGf [ 4] Pw1o1fcg6kHIm --- ZmDlGY0OEsAsWYzRprJJcjxOZ0h9OBP5ORTqmvxU2XgS9lRXAfCuIzFHOLVt1eE [ 5] GalRFwb --- YpHtiHoEVu46gDh6X55JbQMr9T9mI5PIwCllwe1sy1lUkQn2EqJAE9tZ0bTpMNj7nVenVaEpJEBHai [ 6] 2X --- staN43MMZxs8H3wITgkcuTKWGRxLE8pYpUTc2SUETv9igtejxiiM2B6x44ch9XGZjkXSMp2Rewv2WjRBHSVfZAmTAYz32h5l5PRKsdHqMMU1l [ 7] zW4dQI --- 6tnikssfMBLVJs4jbTXkFylvdEcVGMB1eYpdCvnvqBxcUuMPmDgSDuFVl726MkkgzMU5nFLoQrcM4Y8aTHRnMXilQTEaMe5aYdgJ5jEVnKMwRt9mQWE8sYKVSLHjtDJ9LwsGcN2IZ2Eznmn6ElzbY7 [ 8] 0Jde --- UQQFJQpluZKXybyfzyLrdIGYNn8Rs09tXwv7uMjlYRpe7C1frEB5hGHwuEu37bSCj0v5L1cxnYLabzF4t4loXtiV97O7XXg4qMK5IR2 [ 9] yNSPh9ev0rnu0yU --- I3XVWF8h7to0 [ 10] UivjVVXnSN60cre --- Grro31PCJDUx83CjbThVEksrvQHZcxnLwBa3RCpUS0Yhwm4OXisdZN0Jnj walk done!
可以观察到遍历的顺序其实就是元素的插入顺序。
使用工具进行 dump 的话，还可以看到 hash 表中的元素分配：
$ ./db yunh dump
hash nodes:
hash[0] nodes:
hash[1] nodes:
hash[2] nodes:
hash[3] nodes:
hash[4] nodes:
hash[5] nodes:
hash[6] nodes:
hash[7] nodes:
hash[8] nodes:
hash[9] nodes:
hash[10] nodes:
hash[11] nodes:
hash[12] nodes:
hash[13] nodes:
1 key 10, dat 52: TmD516yvmt
hash[14] nodes:
hash[15] nodes:
hash[16] nodes:
hash[17] nodes:
hash[18] nodes:
hash[19] nodes:
hash[20] nodes:
hash[21] nodes:
hash[22] nodes:
hash[23] nodes:
hash[24] nodes:
hash[25] nodes:
hash[26] nodes:
hash[27] nodes:
hash[28] nodes:
hash[29] nodes:
hash[30] nodes:
hash[31] nodes:
hash[32] nodes:
hash[33] nodes:
hash[34] nodes:
hash[35] nodes:
hash[36] nodes:
hash[37] nodes:
hash[38] nodes:
hash[39] nodes:
hash[40] nodes:
hash[41] nodes:
1 key 15, dat 13: yNSPh9ev0rnu0yU
hash[42] nodes:
hash[43] nodes:
hash[44] nodes:
hash[45] nodes:
hash[46] nodes:
hash[47] nodes:
hash[48] nodes:
hash[49] nodes:
hash[50] nodes:
hash[51] nodes:
1 key 6, dat 151: zW4dQI
hash[52] nodes:
hash[53] nodes:
hash[54] nodes:
hash[55] nodes:
hash[56] nodes:
hash[57] nodes:
hash[58] nodes:
hash[59] nodes:
hash[60] nodes:
hash[61] nodes:
1 key 15, dat 59: UivjVVXnSN60cre
hash[62] nodes:
hash[63] nodes:
hash[64] nodes:
1 key 7, dat 79: GalRFwb
hash[65] nodes:
hash[66] nodes:
hash[67] nodes:
hash[68] nodes:
hash[69] nodes:
hash[70] nodes:
hash[71] nodes:
hash[72] nodes:
hash[73] nodes:
hash[74] nodes:
hash[75] nodes:
hash[76] nodes:
hash[77] nodes:
hash[78] nodes:
1 key 4, dat 104: 0Jde
hash[79] nodes:
hash[80] nodes:
hash[81] nodes:
hash[82] nodes:
hash[83] nodes:
hash[84] nodes:
hash[85] nodes:
hash[86] nodes:
hash[87] nodes:
hash[88] nodes:
hash[89] nodes:
1 key 2, dat 110: 2X
hash[90] nodes:
hash[91] nodes:
hash[92] nodes:
hash[93] nodes:
hash[94] nodes:
1 key 15, dat 76: BOhc40pKXhCbCu8
hash[95] nodes:
hash[96] nodes:
hash[97] nodes:
hash[98] nodes:
hash[99] nodes:
hash[100] nodes:
hash[101] nodes:
hash[102] nodes:
hash[103] nodes:
hash[104] nodes:
hash[105] nodes:
hash[106] nodes:
hash[107] nodes:
hash[108] nodes:
hash[109] nodes:
hash[110] nodes:
hash[111] nodes:
hash[112] nodes:
hash[113] nodes:
hash[114] nodes:
hash[115] nodes:
1 key 13, dat 64: Pw1o1fcg6kHIm
hash[116] nodes:
hash[117] nodes:
hash[118] nodes:
hash[119] nodes:
hash[120] nodes:
hash[121] nodes:
hash[122] nodes:
hash[123] nodes:
hash[124] nodes:
hash[125] nodes:
hash[126] nodes:
hash[127] nodes:
hash[128] nodes:
hash[129] nodes:
hash[130] nodes:
hash[131] nodes:
hash[132] nodes:
hash[133] nodes:
hash[134] nodes:
hash[135] nodes:
hash[136] nodes:
1 key 5, dat 123: s0jKl
free nodes:
total free: 0
可以看到默认的137个 hash 槽足够散列这10条记录，所以基本上一个 hash 槽最多只有一条记录，如果记录多的话，才有可能看到索引记录在 hash 槽中串成队列的情形。
另外，这里因为没有删除记录，也没有发生插入同名 key 的情况（此种场景也会删除记录），所以 freelist 没有任何元素。
如果有兴趣的话，其实也可以打开数据库的索引与数据文件，一探究竟：
$ cat yunh.idx
0 137 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 857
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1043 0 0 0 0 0
0 0 0 0 995 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1076 0
0 949 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1020
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 974 0 0 0 0 885
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 918 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 835
0 12s0jKl:0:123
0 18TmD516yvmt:123:52
0 23BOhc40pKXhCbCu8:175:76
0 21Pw1o1fcg6kHIm:251:64
0 15GalRFwb:315:79
0 112X:394:110
0 15zW4dQI:504:151
0 130Jde:655:104
0 23yNSPh9ev0rnu0yU:759:13
0 23UivjVVXnSN60cre:772:59
$ cat yunh.dat
kEjwE4q3nNJugFJ0cgNaSgDpP3VS45x3Wum9kRF6SgmIReFmrNBcCecjyQHQqCrB5fC61hao1BV2x6XZ6KLtA4jZTEnhcAugAMMWE95NU7FnsYar4wz279jHoV
JB2NG30NDAaL5vpzp8DQX0rLRiVxjONIm64AN6UVc7uTLIIRpEq
yo1vVWxtP4uJIbRFwNo6eZnxbOnzwrRvrcX0Xi1DcKsHcsaCgoqkbr1PWoqSdcG5jbwi4sMrlGf
ZmDlGY0OEsAsWYzRprJJcjxOZ0h9OBP5ORTqmvxU2XgS9lRXAfCuIzFHOLVt1eE
YpHtiHoEVu46gDh6X55JbQMr9T9mI5PIwCllwe1sy1lUkQn2EqJAE9tZ0bTpMNj7nVenVaEpJEBHai
staN43MMZxs8H3wITgkcuTKWGRxLE8pYpUTc2SUETv9igtejxiiM2B6x44ch9XGZjkXSMp2Rewv2WjRBHSVfZAmTAYz32h5l5PRKsdHqMMU1l
6tnikssfMBLVJs4jbTXkFylvdEcVGMB1eYpdCvnvqBxcUuMPmDgSDuFVl726MkkgzMU5nFLoQrcM4Y8aTHRnMXilQTEaMe5aYdgJ5jEVnKMwRt9mQWE8sYKVSLHjtDJ9LwsGcN2IZ2Eznmn6ElzbY7
UQQFJQpluZKXybyfzyLrdIGYNn8Rs09tXwv7uMjlYRpe7C1frEB5hGHwuEu37bSCj0v5L1cxnYLabzF4t4loXtiV97O7XXg4qMK5IR2
I3XVWF8h7to0
Grro31PCJDUx83CjbThVEksrvQHZcxnLwBa3RCpUS0Yhwm4OXisdZN0Jnj
这里就不细说了，不过总的感觉，这个数据库还是比较“透明”的。
做多进程并发，这点儿数据当然不够了，我们修改gen.awk，让它生成1000条数据，
然后在插入脚本调用 db 命令的位置，使用后台运行来同时跑多个进程：
./db yunh insert $key $data &
这样执行之后，再观察数据库中的数据，通过执行 walk 或 dump，可以看到确确实实有1000条数据插入了。
为了验证数据准确性，甚至我还写了一个校验脚本，这个脚本每次一行从测试数据中读出key与data，然后再去数据库中取数据做对比，
经过验证，一条不差！
感兴趣的可以参考一下这个脚本：
1 #! /bin/sh 2 OLD_IFS="$IFS" 3 IFS=" " 4 n=0 5 while read line 6 do 7 # echo $line 8 array=($line) 9 key=${array[0]} 10 data=${array[1]} 11 resp=`./db yunh query $key $data` 12 if [ "$resp" != "$data" ]; then 13 echo "query $key with $resp != $data" 14 n=$(($n+1)) 15 fi 16 done <demo 17 echo "total different: $n" 18 19 IFS="$OLD_IFS" 20
最近在做 windows 到 linux 程序移植的工作，其中注册表访问的部分一直很头疼，因为写配置文件实在是又零散又不能保证并发问题，
于是自然而然想到，把这个SDK封装在一个跨平台访问配置信息的类中，用于模拟 windows 上访问注册表的机制，结果很完美。
（只是有一点需要注意，因为底层的文件锁只支持进程级别的互斥，同一进程内的多个线程之间，如果已经有锁，则再加锁并不等待，直接进入临界区，
所以这块还是需要注意访问“注册表”最好局限在该进程的一个线程中，特别是有写入的场景时）
最后总结一下，就是 apue 本身是个大宝库，看似简单的一个demo都蕴藏着巨大的潜力，作者不愧为一代巨匠，赞~~~