簡介

引用官方說法：ZMQ（以下 ZeroMQ 簡稱 ZMQ）是一個簡單好用的傳輸層，像框架一樣的一個 socket library，他使得 Socket 編程更加簡單、簡潔和性能更高。

是一個消息處理隊列庫，可在多個線程、內核和主機盒之間彈性伸縮。

ZMQ 的明確目標是“成為標準網絡協(xié)議棧的一部分，之后進入 Linux 內核”?，F(xiàn)在還未看到它們的成功。但是，它無疑是極具前景的、并且是人們更加需要的“傳統(tǒng)” BSD 套接字之上的一 層封裝。ZMQ 讓編寫高性能網絡應用程序極為簡單和有趣。

它跟 RabbitMQ，ActiveMQ 之類有著相當本質的區(qū)別，ZeroMQ 根本就不是一個消息隊列服務器，更像是一組底層網絡通訊庫，對原有的 Socket API 加上一層封裝，使我們操作更簡便。

三種工作模式

Request-Reply 模式：

說到“請求-應答”模式，不得不說的就是它的消息流動模型。消息流動模型指的是該模式下，必須嚴格遵守“一問一答”的方式。

發(fā)出消息后，若沒有收到回復，再發(fā)出第二條消息時就會拋出異常。同樣的，對于 Rep 也是，在沒有接收到消息前，不允許發(fā)出消息。

基于此構成“一問一答”的響應模式。

server:

# -*- coding=utf-8 -*-

import zmq

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.REP)
socket.bind("tcp://*:5555")

while True:
 message = socket.recv()
 print("Received: %s" % message)
 socket.send("I am OK!")

client:

# -*- coding=utf-8 -*-

import zmq
context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.REQ)
socket.connect("tcp://localhost:5555")

socket.send('Are you OK?')
response = socket.recv()
print("response: %s" % response)

Publish-Subscribe 模式：

“發(fā)布-訂閱”模式下，“發(fā)布者”綁定一個指定的地址，例如“192.168.10.1：5500”，“訂閱者”連接到該地址。該模式下消息流是單向的，只允許從“發(fā)布者”流向“訂閱者”。且“發(fā)布者”只管發(fā)消息，不理會是否存在“訂閱者”。一個“發(fā)布者”可以擁有多個訂閱者，同樣的，一個“訂閱者”也可訂閱多個發(fā)布者。

雖然我們知道“發(fā)布者”在發(fā)送消息時是不關心“訂閱者”的存在于否，所以先啟動“發(fā)布者”，再啟動“訂閱者”是很容易導致部分消息丟失的。那么可能會提出一個說法“我先啟動‘訂閱者'，再啟動‘發(fā)布者'，就能解決這個問題了？”

對于 ZeroMQ 而言，這種做法也并不能保證 100% 的可靠性。在 ZeroMQ 領域中，有一個叫做“慢木匠”的術語，就是說即使我是先啟動了“訂閱者”，再啟動“發(fā)布者”，“訂閱者”總是會丟失第一批數(shù)據(jù)。因為在“訂閱者”與端點建立 TCP 連接時，會包含幾毫秒的握手時間，雖然時間短，但是是存在的。再加上 ZeroMQ 后臺 IO 是以一部方式執(zhí)行的，所以若不在雙方之間施加同步策略，消息丟失是不可避免的。

關于“發(fā)布-訂閱”模式在 ZeroMQ 中的一些其他特點：

• 公平排隊，一個“訂閱者”連接到多個發(fā)布者時，會均衡的從每個“發(fā)布者”讀取消息，不會出現(xiàn)一個“發(fā)布者”淹沒其他“發(fā)布者”的情況。
• ZMQ3.0 以上的版本，過濾規(guī)則發(fā)生在“發(fā)布方”。 ZMQ3.0 以下的版本，過濾規(guī)則發(fā)生在“訂閱方”。其實也就是處理消息的位置。

server:

# -*- coding=utf-8 -*-

import zmq
import time

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.PUB)
socket.bind("tcp://*:5555")

for i in range(10):
 print('send message...' + str(i))
 socket.send('message' + str(i))
 time.sleep(1)

client:

# -*- coding=utf-8 -*-

import zmq

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.SUB)
socket.connect("tcp://localhost:5555")
socket.setsockopt(zmq.SUBSCRIBE, '')
while True:
 response = socket.recv()
 print("response: %s" % response)

Parallel Pipeline 模式：

在說明“管道模式”前，需要明確的是在 ZeroMQ 中并沒有絕對的服務端與客戶端之分，所有的數(shù)據(jù)接收與發(fā)送都是以連接為單位的，只區(qū)分 ZeroMQ 定義的類型。就像套接字綁定地址時，可以使用 bind ，也可以使用 connect ，只是通常我們將理解中的服務端 bind 到一個地址，而理解中的客戶端 connec 到該地址。

“管道模式”一般用于任務分發(fā)與結果收集，由一個任務發(fā)生器來產生任務，“公平”的派發(fā)到其管轄下的所有 worker，完成后再由結果收集器來回收任務的執(zhí)行結果。

整體流程比較好理解，worker 連接到任務發(fā)生器上，等待任務的產生，完成后將結果發(fā)送至結果收集器。如果要以客戶端服務端的概念來區(qū)分，這里的任務發(fā)生器與結果收集器是服務端，而 worker 是客戶端。

前面說到了這里任務的派發(fā)是“公平的”，因為內部采用了 LRU 的算法來找到最近最久未工作的閑置 worker。但是公平在這里是相對的，當任務發(fā)生器啟動后，第一個連接到它的 worker 會在一瞬間承受整個任務發(fā)生器產生的 tasks。

總結來說由三部分組成，push 進行數(shù)據(jù)推送，work 進行數(shù)據(jù)緩存，pull 進行數(shù)據(jù)競爭獲取處理。區(qū)別于 Publish-Subscribe 存在一個數(shù)據(jù)緩存和處理負載。

當連接被斷開，數(shù)據(jù)不會丟失，重連后數(shù)據(jù)繼續(xù)發(fā)送到對端。

server:

# -*- coding=utf-8 -*-

import zmq
import time

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.PUSH)
socket.bind("tcp://*:5557")

for i in range(10):
 socket.send('message' + str(i))
 # 沒啟 worker 時不會發(fā)消息
 print('send message...' + str(i))
 time.sleep(1)

work:

# -*- coding=utf-8 -*-
import zmq
context = zmq.Context()
receive = context.socket(zmq.PULL)
receive.connect('tcp://127.0.0.1:5557')

sender = context.socket(zmq.PUSH)
sender.connect('tcp://127.0.0.1:5558')

while True:
 data = receive.recv()
 print('transform...' + data)
 sender.send(data)

client:

# -*- coding=utf-8 -*-
import zmq

context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.PULL)
socket.bind("tcp://*:5558")

while True:
 response = socket.recv()
 print("response: %s" % response)

以上。

參考文檔：

http://www.dbjr.com.cn/article/177043.htm

總結

到此這篇關于詳解Python 實現(xiàn) ZeroMQ 的三種基本工作模式的文章就介紹到這了,更多相關python ZeroMQ工作模式內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論