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. ZMQ 官方文档 ZMQ 的官方文档中关于 curve 的介绍如下: Client and server roles A socket using CURVE can be either client or server, at any moment, but not both. The role is independent of bind/connect direction. A socket can change roles at any point by setting new o

问题背景 所谓"延时消息"是指当消息被发送以后,并不想让消费者立即拿到消息,而是等待指定时间后,消费者才拿到这个消息进行消费. 场景一:客户A在十二点下了一个订单,我想半个小时后来检查一下这个订单的付款状态,根据付款状态来作下一步的处理. a. 针对场景一,建议采用方案数据库保存+schedule的方式也许更合适. 场景二:mdc系统更新了一个A信息,我要通知给A门店信息发生了变化,通知他们回调API来读取最新的值. 如果拿到消息后立即回调,可能因为mdc事务.缓存.从库延迟等原因,拿

原帖参考:http://www.cnblogs.com/telwanggs/p/7124687.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral http://blog.csdn.net/zhu_tianwei/article/details/53563311 在实际的业务中我们会遇见生产者产生的消息,不立即消费,而是延时一段时间在消费.RabbitMQ本身没有直接支持延迟队列功能,但是我们可以根据其特性Per-Queue Message TTL和 Dead

在实际的业务中我们会遇见生产者产生的消息,不立即消费,而是延时一段时间在消费.RabbitMQ本身没有直接支持延迟队列功能,但是我们可以根据其特性Per-Queue Message TTL和 Dead Letter Exchanges实现延时队列.也可以通过改特性设置消息的优先级. 1.Per-Queue Message TTLRabbitMQ可以针对消息和队列设置TTL(过期时间).队列中的消息过期时间(Time To Live, TTL)有两种方法可以设置.第一种方法是通过队列属性设置,队列

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

http://blog.csdn.net/zhu_tianwei/article/details/53563311 在实际的业务中我们会遇见生产者产生的消息,不立即消费,而是延时一段时间在消费.RabbitMQ本身没有直接支持延迟队列功能,但是我们可以根据其特性Per-Queue Message TTL和 Dead Letter Exchanges实现延时队列.也可以通过改特性设置消息的优先级. 1.Per-Queue Message TTLRabbitMQ可以针对消息和队列设置TTL(过期时间

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

今天给大家介绍一款新武器.我自研的一个java组件easyTask-L.这个是做啥的呢?我之前研发了一款单机版本的easyTask,这次是要介绍另外一款easyTask-L.区别就是后者支持分布式环境,任务数据支持多个备份,具备了真正意义上的高可用.同时它又是轻量级的分布式应用,原因是因为它还不是一个独立的中间件,它需要一个宿主程序才能使用.做成独立的中间件是我后面要继续做的一个版本. 组件开源地址:https://github.com/liuche51/easyTask-L 废话不多说,先来介

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:/

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

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

本教程转自:http://blog.csdn.net/kobejayandy/article/details/20163527 在开始之前先把guid里面提到的几个ZeroMQ的特性列一下吧: (1)ZeroMQ有自己的I/O线程来异步的处理I/O,而且后台采用了无锁的数据结构 (2)在ZeroMQ中,所有的组件都可以动态的加入和移除,而且可以启动组件以任何的顺利,例如我们可以先启动request,再启动response,依然可以工作,而且还会自动的重连接. (3)如果有需要的话,会自动的将me

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.

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

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

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