zeromq的工作原理及使用
zmq超时处理机制
zmq超时处理机制ZeroMQ（ZMQ）是一个消息传递库，它提供了许多有用的功能，例如基于套接字的通信、多线程、异步I/O等。
在使用ZMQ时，有时候我们需要在一定的时间内等待一个响应，但是如果没有及时得到响应，我们需要进行超时处理。
本文将介绍ZMQ的超时处理机制。
ZMQ的超时处理机制是通过设置socket的属性来实现的。
ZMQ提供了三种不同的属性来设置超时时间：1. ZMQ_RCVTIMEO：用于设置接收操作的超时时间。
如果在指定时间内没有接收到任何消息，则接收操作将返回一个错误。
2. ZMQ_SNDTIMEO：用于设置发送操作的超时时间。
如果在指定时间内无法将消息发送到目标地址，则发送操作将返回一个错误。
3. ZMQ_LINGER：用于设置socket关闭时的超时时间。
如果在指定时间内无法关闭socket，则关闭操作将强制进行。
在使用ZMQ时，我们可以通过如下方式设置socket的超时属性： ```pythonimport zmqcontext = zmq.Context()socket = context.socket(zmq.REQ)socket.setsockopt(zmq.RCVTIMEO, 1000) # 设置接收超时时间为1秒socket.setsockopt(zmq.LINGER, 0) # 立即关闭socket```需要注意的是，ZMQ的超时处理机制只对阻塞IO操作（例如recv、send等）有效。
对于非阻塞IO操作（例如poll等），ZMQ不会进行超时处理。
总之，ZMQ的超时处理机制可以帮助我们在指定的时间内等待响应，并且在超时时进行处理。
在使用ZMQ时，我们可以根据需要设置socket的超时属性，以保证程序运行的稳定性。
通过C#使用ZeroMQ
在发送消息前留点时间等待套接字连接完成以免消息丢失
请求/回答模式(REQ/REP)
该模式具有以下特征：
服务器使用 REP 类型套接字而客户端使用 REQ 类型套接字
客户端发送请求和接收答复，而服务器则接收请求并发送答复。
客户端可以连接到一个或多个服务器。在这种情况下，请求会在所有的服务器（Reps）
" + replyMsg + Environment.NewLine); socket.Send(replyMsg, Encoding.UTF8);
} } } 而客户端的代码如下： using (var context = ZmqContext.Create()) { using (var socket = context.CreateSocket(SocketType.REQ)) {
图 1-2 One Client-One Server
服务器的代码如下： using (var context = ZmqContext.Create()) {
using (var socket = context.CreateSocket(SocketType.REP)) {
foreach (var bindEndPoint in options.bindEndPoints) socket.Bind(bindEndPoint);
{
socket.Connect("tcp://127.0.0.1:5000");
socket.Send("My Reply", Encoding.UTF8);
var replyMsg = socket.Receive(Encoding.UTF8);
zeromq ipc实现原理
一、概述在分布式系统中，进程间通信是非常重要的。
而zeromq作为一个高性能的消息中间件，提供了多种进程间通信的方式。
其中，IPC （Inter-Process Communication）是zeromq中较为常用的一种方式。
本文将深入探讨zeromq IPC的实现原理。
二、zeromq简介1. zeromq是一个轻量级、高性能、开源的消息中间件，提供了一系列简单易用的API，用于实现分布式系统中的进程间通信。
2. zeromq支持多种通信模式，包括REQ/REP、PUB/SUB、P本人R 等，以及多种传输协议，如TCP、IPC、inproc等。
三、IPC通信方式1. IPC，即Inter-Process Communication，是指进程间通信的方式。
在zeromq中，IPC通信方式可以用于同一台机器上的进程间通信。
2. IPC通信方式可以实现进程间的高效数据传输，同时也可以利用多核处理器来实现并行计算。
四、zeromq IPC的实现原理1. zeromq基于消息队列的方式实现了IPC通信，它采用了多线程并发、IO复用等技术来实现高效的消息传输。
2. 通信流程在zeromq IPC通信中，通信流程一般包括以下步骤：a) 服务端创建Socket并绑定到相应的位置区域b) 客户端创建Socket并连接到服务端位置区域c) 客户端向服务端发送消息d) 服务端接收消息并处理e) 服务端向客户端发送响应消息f) 客户端接收响应消息并处理3. 基于消息队列在zeromq IPC通信中，消息队列是一个核心概念。
通过消息队列，zeromq可以实现异步、无阻塞的消息传输，从而提高了通信效率。
4. 多线程并发在IPC通信中，zeromq利用多线程并发来处理多个Socket的消息传输，从而实现了高并发的能力。
5. IO复用zeromq使用了IO复用技术，来实现对多个Socket的高效监控和消息处理。
六、总结zeromq IPC作为一个高性能的消息中间件，在分布式系统中发挥着重要的作用。
zmq原理 进程内通信
zmq原理进程内通信zmq，全称ZeroMQ，是一个高性能、开源的消息传递库，提供了基于消息队列的进程间通信机制。
它采用异步I/O模型，通过消息传递的方式实现进程间的数据传输和通信。
进程内通信是指在同一个进程内的不同线程或组件之间进行数据交换和通信的过程。
传统的进程内通信方式有共享内存和管道等，但这些方式都需要开发者自己处理进程同步和数据传输的问题，而zmq则提供了一种更简单、更高效的解决方案。
zmq的设计理念是“消息不是数据”，它将消息定义为一个数据流，其中包含了消息的类型、标识符和内容等信息。
在zmq中，消息是独立的、无状态的，可以通过不同的通信模式进行传输。
zmq提供了多种通信模式，包括REQ-REP、PUB-SUB、PUSH-PULL等。
每种通信模式都有自己的特点和适用场景。
在REQ-REP模式中，一个进程作为请求方发送请求消息，另一个进程作为应答方接收请求消息并发送应答消息。
这种模式类似于客户端-服务器的模型，适用于请求和应答之间有明确的对应关系的场景。
在PUB-SUB模式中，一个进程作为发布方发送消息，多个进程作为订阅方接收消息。
这种模式适用于广播消息的场景，订阅方可以选择接收感兴趣的消息。
在PUSH-PULL模式中，多个进程作为推送方发送消息，多个进程作为接收方接收消息。
这种模式适用于任务分发的场景，推送方可以将任务分发给多个接收方并行处理。
zmq的通信模式是基于Socket的，每个进程都可以创建多个Socket 来进行通信。
Socket可以绑定在一个特定的地址上，也可以连接到另一个Socket的地址上。
通过地址的绑定或连接，不同进程的Socket可以进行通信。
zmq使用多线程机制来处理并发请求，每个线程都有一个专门的上下文用于管理Socket。
上下文是线程安全的，可以在多个线程之间共享。
zmq的消息传递是基于异步I/O模型的，它不仅能够提供高性能的数据传输，还可以处理多个连接和并发请求。
zmq的工作原理
zmq的工作原理ZMQ（ZeroMQ）是一个高性能、异步消息传输库，它提供了简单的套接字接口，用于在应用程序之间进行消息传递。
ZMQ 的工作原理可以归纳为以下几个关键概念和机制。
1. 消息模式（Message Patterns）：ZMQ 提供了多种消息模式，例如请求-回复、发布-订阅、管道和推拉等。
这些模式定义了消息交互的方式和顺序，允许应用程序在不同的通信场景下进行灵活的消息传递。
2. 套接字（Sockets）：ZMQ 中的套接字是消息传输的基本单元。
通过创建不同类型的套接字，应用程序可以选择适合自己需求的消息模式。
套接字可以是客户端或服务端，也可以同时充当两者的角色。
3. 消息队列（Message Queue）：ZMQ 在内部维护了一个消息队列，用于存储待发送和待接收的消息。
消息队列保证了消息按照特定的顺序传递，并支持异步的非阻塞方式。
4. 异步性（Asynchrony）：ZMQ 的设计目标之一是实现高性能的异步消息传输。
它采用了多线程和非阻塞的方式处理消息传递，使应用程序能够同时处理多个消息，提高了系统的吞吐量和响应性能。
5. 路由和代理（Routing and Proxy）：ZMQ 提供了路由和代理机制，可以帮助构建复杂的消息传递网络。
路由器可以将消息从一个套接字传递到另一个套接字，代理可以连接多个应用程序，并在它们之间进行消息中转和路由。
总体来说，ZMQ 的工作原理是通过套接字和消息模式来实现异步消息传输。
应用程序通过创建套接字来指定消息的发送和接收方式，而 ZMQ 则负责处理消息的传递和路由，以及提供高性能和可靠性的消息传输服务。
这使得开发者可以专注于应用程序的逻辑，而无需关注底层的网络细节。
ZMQ-[总结]
![ZMQ-[总结]](https://img.taocdn.com/s3/m/d8b2c7daf80f76c66137ee06eff9aef8941e48c1.png)
ZMQ-[总结]1?MQ(ZeroMQ)简介zeromq是一个快速的通讯库。
轻量级的消息队列ZeroMQ（?MQ/ZMQ）网络库的由来：“它提供一些跨多种传输协议（如进程内通讯、IPC、TCP和广播）的套接字供你使用。
你可使用多种方式实现N对N的套接字连接，譬如：扇出、发布订阅、任务分发以及请求响应。
”建立在socket 之上的light-weight message queue。
不再需要自己管理tcp 分包。
简单、实用。
来自iMatix 的一个库，iMatix 主要面向金融行业。
（业务逻辑决定设计）1.1 优点c++的消息中间件zeromq史上最强大的消息中间件，30us内完成消息传递，兼容多平台，多语言，很好熟悉消息队列技术如rabbitmq，zeromq高吞吐，低延时，超乎你的想象支持多语言，支持windowns，linux和各种平台它是个可伸缩层，分散在分布式系统间。
因此，它可支持任意大的应用程序。
?MQ不是简单的点对点交互，相反，它定义了分布式系统的全局拓扑。
?MQ应用程序没有锁，可并行运行。
此外，它可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。
1.2 Zmq特点1)ZeroMQ交互是面向消息的。
它将人们每天为应用程序周而复始地进行的例行消息处理封装起来。
这意味着如果当客户端套接字发送一条150KB大小的消息时，服务端套接字无需显式处理任何缓存（buffer）或组帧，即能接接收到一条完整而相同的消息。
2)ZeroMQ套接字与传输协议无关：对于任何协议，只有单一且统一的发送消息和接收消息API。
缺省情况下支持进程内通讯、IPC、广播和TCP。
此外，协议间切换非常简单，仅需更改连接字符串的前缀即可。
3)ZeroMQ套接字能感知路由和网络拓扑。
因为我们不再需要显示地管理点对点的连接状态——在上面我们已经看到，所有这些都已经由ZeroMQ库封装好——所以单个ZeroMQ套接字可以绑定两个独立的端口并监听他们的入站请求消息；也可使用一个API调用向两个独立的套接字发送数据。
zeromq filemq文件传输用法
Zeromq filemq文件传输用法一、概述随着信息化时代的到来，文件传输在各行各业中变得越来越重要。
Zeromq filemq作为一种文件传输协议，可以满足多种不同环境下的文件传输需求。
本文将介绍Zeromq filemq的基本用法及其在文件传输中的应用。
二、Zeromq filemq基本介绍1. Zeromq简介Zeromq是一种高效的消息传递库，可以用于构建分布式应用程序。
它提供了简单的消息传递模式，使得开发者能够快速搭建复杂的通讯系统。
2. Filemq简介Filemq是Zeromq的一个子项目，用于实现文件的传输和同步。
它提供了可靠的文件传输功能，支持大文件和断点续传。
三、Zeromq filemq文件传输用法1. 安装与配置在使用Zeromq filemq进行文件传输之前，首先需要安装Zeromq 库，并将Filemq子项目包含在其中。
安装完成后，需要对Zeromq 进行配置，以便启用Filemq文件传输功能。
2. 基本传输流程Zeromq filemq的文件传输流程分为发送端和接收端两部分。
发送端将待传输的文件通过Zeromq封装成消息，发送到指定的接收端位置区域；接收端接收到消息后，对消息进行解析并将文件内容写入本地文件中。
3. 文件传输功能Zeromq filemq提供了丰富的文件传输功能，包括文件的传输进度监控、传输速度控制、错误处理等功能。
开发者可以根据实际需求选择合适的传输方式，并对传输过程进行监控和调优。
4. 断点续传在大文件传输中，断点续传功能尤为重要。
Zeromq filemq提供了强大的断点续传功能，即使在传输过程中出现中断，也可以通过断点续传功能在中断处继续传输，而无需重新传输整个文件，大大提高了传输效率和可靠性。
四、Zeromq filemq在文件传输中的应用1. 企业文件共享在企业内部，往往需要进行大量的文件共享和传输。
Zeromq filemq可以作为企业内部文件传输系统的基础，通过其高效的文件传输能力，实现企业内部文件的快速共享。
zeromq filemq用法
一、概述Zeromq和Filemq是两种常用的消息队列工具，它们在分布式系统中扮演着重要的角色。
本文将针对这两种工具的用法进行详细介绍和比较，以便读者更好地理解它们的优势和适用场景。
二、Zeromq的用法1. Zeromq简介Zeromq是一款高性能的消息传递库，它采用轻量级的通信模式，支持多种消息传递模式。
Zeromq提供了丰富的API，可以方便地进行消息传递和数据同步操作。
2. Zeromq的基本用法Zeromq的基本用法包括创建Socket、绑定和连接Socket、消息的发送和接收等操作。
用户可以根据自己的需求选择不同的Socket类型和消息传递模式。
3. Zeromq的高级用法除了基本的消息传递功能外，Zeromq还支持一系列高级功能，比如消息过滤、消息路由、消息分发等。
利用这些高级功能，用户可以构建复杂的消息处理系统，实现更加灵活和高效的消息传递。
三、Filemq的用法1. Filemq简介Filemq是一款基于文件的消息传递工具，它将消息存储在文件中，并通过文件进行消息传递。
Filemq的特点是简单易用、性能稳定，适用于一些对消息实时性要求不高的场景。
2. Filemq的基本用法使用Filemq进行消息传递的基本操作包括创建消息文件、写入消息、读取消息等。
Filemq提供了简单的API，用户可以通过简单的操作实现消息的传递和处理。
3. Filemq的高级用法Filemq也支持一些高级的用法，比如消息文件的管理、消息的过滤和路由等。
通过这些高级功能，用户可以构建更加复杂和可靠的消息传递系统，满足不同的业务需求。
四、Zeromq和Filemq的比较1. 性能比较Zeromq是一款轻量级的消息传递库，具有出色的性能和稳定性，适用于高性能的消息传递场景。
Filemq则是基于文件的消息传递工具，性能虽然不如Zeromq，但是稳定且易用，适用于一些对消息实时性要求不高的场景。
2. 适用场景比较根据性能和特点的不同，Zeromq和Filemq适用于不同的场景。
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zeromq的工作原理及使用一、ZeroMQ使用1.1ZeroMQ概述ZeroMQ是一种基于消息队列的多线程网络库，其对套接字类型、连接处理、帧、甚至路由的底层细节进行抽象，提供跨越多种传输协议的套接字。
ZeroMQ是网络通信中新的一层，介于应用层和传输层之间（按照TCP/IP划分），其是一个可伸缩层，可并行运行，分散在分布式系统间。
ZeroMQ看起来想一个可嵌入的网络库，但其作用就像是一个并发框架。
它为你提供了各种传输工具，如进程内，进程间，TCP和组播中进行原子消息传递的套接字。
你可以使用各种模式实现N对N的套接字连接，这些模式包括发布订阅，请求应答，扇出模式，管道模式。
它的速度足够快，因此可以充当集群产品的结构，他的异步IO模型提供了可扩展的多核应用程序，用异步消息来处理任务。
它虽然是以C为源码进行开发，但是可以绑定多种语言。
1.2请求/应答模式说到“请求-应答”模式，不得不说的就是它的消息流动模型以及数据包装模型。
消息流动模型指的是该模式下，必须严格遵守“一问一答”的方式。
发出消息后，若没有收到回复，再发出第二条消息时就会抛出异常。
同样的，对于Rep也是，在没有接收到消息前，不允许发出消息。
基于此构成“一问一答”的响应模式。
1.2.1服务端import timeimport zmqcontext=zmq.Context()socket=context.socket(zmq.REP)socket.bind("tcp://*:5555")while True:#Wait for next request from clientmessage=socket.recv()print("Received request:%s"%message)#Do some'work'time.sleep(1)#Send reply back to clientsocket.send(b"World")1.2.2客户端import zmqcontext=zmq.Context()#Socket to talk to serverprint("Connecting to hello world server…")socket=context.socket(zmq.REQ)socket.connect("tcp://localhost:5555")#Do10requests,waiting each time for a responsefor request in range(10):print("Sending request%s…"%request)socket.send(b"Hello")#Get the reply.message=socket.recv()print("Received reply%s[%s]"%(request,message))1.3发布/订阅模式“发布-订阅”模式下，“发布者”绑定一个指定的地址，例如“192.168.55.210：5556”，“订阅者”连接到该地址。
该模式下消息流是单向的，只允许从“发布者”流向“订阅者”。
且“发布者”只管发消息，不理会是否存在“订阅者”。
上图只是“发布-订阅”的最基本的模型，一个“发布者”可以拥有多个订阅者，同样的，一个“订阅者”也可订阅多个发布者。
下面给出“发布-订阅”模型的样例程序：1.3.1发布者import zmqfrom random import randrangecontext=zmq.Context()socket=context.socket(zmq.PUB)socket.bind("tcp://*:5556")while True:zipcode=randrange(1,100000)temperature=randrange(-80,135)relhumidity=randrange(10,60)socket.send_string("%i%i%i"%(zipcode,temperature, relhumidity))1.3.2订阅者import sysimport zmq#Socket to talk to servercontext=zmq.Context()socket=context.socket(zmq.SUB)print("Collecting updates from weather server…") socket.connect("tcp://localhost:5556")#Subscribe to zipcode,default is NYC,10001zip_filter=sys.argv[1]if len(sys.argv)>1else"10001"#Python2-ascii bytes to unicode strif isinstance(zip_filter,bytes):zip_filter=zip_filter.decode('ascii')socket.setsockopt_string(zmq.SUBSCRIBE,zip_filter)#Process5updatestotal_temp=0for update_nbr in range(5):string=socket.recv_string()zipcode,temperature,relhumidity=string.split() total_temp+=int(temperature)print("Average temperature for zipcode'%s'was%d F"%( zip_filter,total_temp/(update_nbr+1)))1.4管道模式“管道模式”一般用于任务分发与结果收集，由一个任务发生器来产生任务，“公平”的派发到其管辖下的所有worker，完成后再由结果收集器来回收任务的执行结果。
注:在ZeroMQ中并没有绝对的服务端与客户端之分，所有的数据接收与发送都是以连接为单位的，只区分ZeroMQ定义的类型。
就像套接字绑定地址时，可以使用“bind”，也可以使用“connect”，只是通常我们将理解中的服务端“bind”到一个地址，而理解中的客户端“connec”到该地址。
1.4.1任务发生器import zmqimport randomimport timetry:raw_inputexcept NameError:#Python3raw_input=inputcontext=zmq.Context()#Socket to send messages onsender=context.socket(zmq.PUSH)sender.bind("tcp://*:5557")#Socket with direct access to the sink:used to syncronize start of batchsink=context.socket(zmq.PUSH)sink.connect("tcp://localhost:5558")print("Press Enter when the workers are ready:")_=raw_input()print("Sending tasks to workers…")#The first message is"0"and signals start of batchsink.send(b'0')#Initialize random number generatorrandom.seed()#Send100taskstotal_msec=0for task_nbr in range(100):#Random workload from1to100msecsworkload=random.randint(1,100)total_msec+=workloadsender.send_string(u'%i'%workload)print("Total expected cost:%s msec"%total_msec)#Give0MQ time to delivertime.sleep(1)1.4.2Workerimport sysimport timeimport zmqcontext=zmq.Context()#Socket to receive messages onreceiver=context.socket(zmq.PULL) receiver.connect("tcp://localhost:5557")#Socket to send messages tosender=context.socket(zmq.PUSH) sender.connect("tcp://localhost:5558")#Process tasks foreverwhile True:s=receiver.recv()#Simple progress indicator for the viewer sys.stdout.write('.')sys.stdout.flush()#Do the worktime.sleep(int(s)*0.001)#Send results to sinksender.send(b'')1.4.3结果收集器import sysimport timeimport zmqcontext=zmq.Context()#Socket to receive messages onreceiver=context.socket(zmq.PULL) receiver.bind("tcp://*:5558")#Wait for start of batchs=receiver.recv()#Start our clock nowtstart=time.time()#Process100confirmationsfor task_nbr in range(100):s=receiver.recv()if task_nbr%10==0:sys.stdout.write(':')else:sys.stdout.write('.')sys.stdout.flush()#Calculate and report duration of batchtend=time.time()print("Total elapsed time:%d msec"%((tend-tstart)*1000))二、ZeroMQ特点2.1嵌入式消息组件与rabbitMQ，ActiveMQ有很大的不同，如果说rabbitMQ已经近乎是一个小型操作系统，那么ZeroMQ 就像是一个嵌入在操作系统内的一个组件，说白了ZeroMQ就是一组jar包，直接嵌入到项目中就可以运行，它不需要一台独立的服务器来承载整个消息系统。