阅读zeromq guide的一些学习记录 zeromq官方例子 在VC下运行会有些跨平台的错误 我这里有做修改 稍后会发布出来 相关的代码与库  http://download.zeromq.org/zeromq-3.2.5.zip http://download.zeromq.org/czmq-1.4.0.zip 示例代码 https://github.com/imatix/zguide /***************************************************

我们为什么需要ZMQ 目前的应用程序很多都会包含跨网络的组件,无论是局域网还是因特网.这些程序的开发者都会用到某种消息通信机制.有些人会使用某种消息队列产品,而大多数人则会自己手工来做这些事,使用TCP或UDP协议.这些协议使用起来并不困难,但是,简单地将消息从A发给B,和在任何情况下都能进行可靠的消息传输,这两种情况显然是不同的. 让我们看看在使用纯TCP协议进行消息传输时会遇到的一些典型问题.任何可复用的消息传输层肯定或多或少地会要解决以下问题: 如何处理I/O?是让程序阻塞等待响应,还是在

1.Request-Reply模式: 客户端在请求后,服务端必须回响应 server: #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import time import zmq context = zmq.Context() socket = context.socket(zmq.REP) socket.bind("tcp://*:5555") while True: message = socket.recv() print(message) #tim

问题 我们已经熟练的掌握了REQ/REP模式,它是一个一对多的模式,一个REP对应多个REQ. 但是现实工作中,我们会遇到这样的难题,一个REP无法满足REQ的提问,因为REQ太多了,虽然可以增加一个REP,但是,这样做会带来很多问题.两个REP的端口不可能是一个,那么就需要将原来的一些REQ与这个新的REQ连接,这里面的工作量可想而知.那么我们能不能采取一种简单方便的方式,使得REQ和REP都可以灵活的增加减少而不对系统造成负面影响导致工作量上升呢? 面对这样的要求,我们需要一个代理.让REQ

python zeromq介绍 1.ZeroMQ并不是一个对socket的封装,不能用它去实现已有的网络协议. 2.有自己的模式,不同于更底层的点对点通讯模式. 3.有比tcp协议更高一级的协议(当然ZeroMQ不一定基于TCP协议,它也可以用于进程间和进程内通讯). 4.改变了通讯都基于一对一的连接这个假设. zeromq通讯模型 1.请求应答模型 由请求端发起请求,并等待回应端回应请求.从请求端来看,一定是一对对收发配对的:反之,在回应端一定是发收对.请求端和回应端都可以是1:N的模型.通常

ZMQ (以下 ZeroMQ 简称 ZMQ)是一个简单好用的传输层,像框架一样的一个 socket library,他使得 Socket 编程更加简单.简洁和性能更高. 是一个消息处理队列库,可在多个线程.内核和主机盒之间弹性伸缩.ZMQ 的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分,之后进入 Linux 内核”. ZMQ 让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣. ZeroMQ并不是一个对socket的封装,不能用它去实现已有的网络协议. 它有自己的模式,不同于更底层的点对点通讯模式. 它有比tcp

本篇博客将介绍zmq应答模式,所谓应答模式,就是一问一答,规则有这么几条 1. 必须先提问,后回答 2. 对于一个提问,只能回答一次 3. 在没有收到回答前不能再次提问 上代码,服务端: #coding=utf-8'''Created on 2015-10-10回复请求@author: kwsy2015'''import zmqimport time context = zmq.Context()socket = context.socket(zmq.REP)socket.bind('tcp:/

自己最开始是在cloud foundry中接触过消息服务器(nats),或者说是消息中间件,也算是初步知道了一个消息服务器对于分布式的网络系统的重要性,后来自己也曾想过在一些项目中使用它,尤其是在一些分布式的环境下,可以极大的方便整个系统的实现.... 例如如下的形式: 在中间通过一个消息中间件,可以很方便的将各个woker的数据发送到最终的统计服务器来做数据的统计,从而减少很多在网络通信中会消耗的编程时间.... ZeroMQ算是在在网上能搜到的较为出名的消息中间件了吧,不过其实看了它的用法之

概述 ZeroMQ(也称为 ØMQ,0MQ 或 zmq)是一个可嵌入的网络通讯库(对 Socket 进行了封装). 它提供了携带跨越多种传输协议(如:进程内,进程间,TCP 和多播)的原子消息的 sockets . 有了ZeroMQ,我们可以通过发布-订阅.任务分发.和请求-回复等模式来建立 N-N 的 socket 连接. ZeroMQ 的异步 I / O 模型为我们提供可扩展的基于异步消息处理任务的多核应用程序. 它有一系列语言API(几乎囊括所有编程语言),并能够在大多数操作系统上运行.

一.消息队列 什么是消息队列? “消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象. 消息被发送到队列中.“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器.消息队列管理器是消息从它的源传输到它的目标时充当中间人.队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递:如果发送消息时接收者不可用,消息队列会保留消息,直到可以成功地传递它. 为什么使用消息队列? 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步

zeromq:官网 安装  demo及各语言绑定 golang绑定 实验环境:win10 x64/centos6 x86 zeromq4.0.6 zmq三种模式:push/pull.pub/sub.req/resp 一.push/pull模式: A程序PUSH代码如下: import zmq import time context = zmq.Context() sender = context.socket(zmq.PUSH) sender.bind("tcp://*:5557")

自己最开始是在cloud foundry中接触过消息服务器(nats),或者说是消息中间件,也算是初步知道了一个消息服务器对于分布式的网络系统的重要性,后来自己也曾想过在一些项目中使用它,尤其是在一些分布式的环境下,可以极大的方便整个系统的实现.... 例如如下的形式: 在中间通过一个消息中间件,可以很方便的将各个woker的数据发送到最终的统计服务器来做数据的统计,从而减少很多在网络通信中会消耗的编程时间.... ZeroMQ算是在在网上能搜到的较为出名的消息中间件了吧,不过其实看了它的用法之

ZMQ简介 ZMQ(ØMQ.ZeroMQ, 0MQ)看起来像是一套嵌入式的网络链接库,但工作起来更像是一个并发式的框架.它提供的套接字可以在多种协议中传输消息,如线程间.进程间.TCP.广播等.你可以使用套接字构建多对多的连接模式,如扇出.发布-订阅.任务分发.请求-应答等.ZMQ的快速足以胜任集群应用产品.它的异步I/O机制让你能够构建多核应用程序,完成异步消息处理任务.ZMQ有着多语言支持,并能在几乎所有的操作系统上运行.ZMQ是iMatix公司的产品,以LGPL开源协议发布. 主要有下列三

自己最开始是在cloud foundry中接触过消息服务器(nats),或者说是消息中间件,也算是初步知道了一个消息服务器对于分布式的网络系统的重要性,后来自己也曾想过在一些项目中使用它,尤其是在一些分布式的环境下,可以极大的方便整个系统的实现.... 例如如下的形式: 在中间通过一个消息中间件,可以很方便的将各个woker的数据发送到最终的统计服务器来做数据的统计,从而减少很多在网络通信中会消耗的编程时间.... ZeroMQ算是在在网上能搜到的较为出名的消息中间件了吧,不过其实看了它的用法之

ZeroMQ是一个消息队列网络库,实现网络常用技术封装.在C/S中实现了三种模式,这段时间用python简单实现了一下,感觉python虽然灵活.但是数据处理不如C++自由灵活. 1.Request-Reply模式: 客户端在请求后,服务端必须回响应 server: #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import time import zmq context = zmq.Context() socket = context.socket(zmq.REP

基本上ZeroMQ(java)中基本的代码都算是过了一遍了吧,不过觉得它在日志这一块貌似基本没有做什么工作,也就是我们通过日志来知道ZeroMQ都发生了什么事情.. 而且由于ZeroMQ中将连接的建立和重连接都进行了隔离,用户不需要做什么事情来维护连接,当然这样做的好处是使程序员的编码工作变少了,但是当然也有不好的地方,那就是用户失去了对ZeroMQ整个运行阶段的控制.. 例如,当我们主动去连接一个远程地址,或者连接中断之后,没有日志告诉我们都这些事情发生了...当时对于一个消息通信系统来说,这

我们在实际的应用中最常遇到的场景如下: A向B发送请求,B向A返回结果.... 但是这种场景就会很容易变成这个样子: 很多A向B发送请求,所以B要不断的处理这些请求,所以就会很容易想到对B进行扩展,由多个B来处理这些请求,那么这里就出现了另外一个问题: B对请求处理的速度可能不同,那么B之间他们的负载也是不同的,那么应该如何对请求进行分发就成了一个比较重要的问题...也就变成了负载均衡的问题了... 其实最好的负载均衡解决方案也很简单: 绝大多数的任务都是独立的,这里中间层可以将A发送过来的请求

#encoding=utf-8#客户端 import zmq c = zmq.Context() s = c.socket(zmq.REQ) s.connect('tcp://127.0.0.1:10001') while True: s.send(raw_input('客户端输入:'), copy=False) msg2 = s.recv(copy=False) print "服务器的数据:",msg2 #encoding=utf-8#服务器 import zmq c = zmq.C

安装参考saltstack编译安装.note 官方使用文档: http://zguide.zeromq.org/page:all 中文翻译文档: http://iyuan.iteye.com/blog/972949 应答模式: server端: # # Hello World server in Python # Binds REP socket to tcp://*:5555 # Expects b"Hello" from client, replies with b"Wo

gevent程序员指南 由Gevent社区编写 gevent是一个基于libev的并发库.它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API.   介绍 本指南假定读者有中级Python水平,但不要求有其它更多的知识,不期待读者有 并发方面的知识.本指南的目标在于给予你需要的工具来开始使用gevent,帮助你 驯服现有的并发问题,并从今开始编写异步应用程序. 贡献者 按提供贡献的时间先后顺序列出如下: Stephen Diehl Jérémy Bethmont sww Bruno Bigras Da

前言 使用过简单的python的ZMQ:server开启3个线程,client发送心跳包,如果服务端超过n秒没应答,则重新连接. 网上找的案例,server使用的zmq.device,但是一直不明白什么含义. 案例链接:http://nphard.me/2016/03/05/pyzmq-demo/ client使用了超时重连,传输数据时,如果server没有响应则重新连接并重新发送数据,这样会导致,客户端重复发送多条数据,被服务端接收处理,但是服务端并没有回复.(以下准备解释,但是没成功) 以下