python ZeroMQ工作模式 详解Python 实现 ZeroMQ 的三种基本工作模式
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引用官方说法: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”。现在还未看到它们的成功。但是,它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统” BSD 套接字之上的一 层封装。ZMQ 让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。
它跟 RabbitMQ,ActiveMQ 之类有着相当本质的区别,ZeroMQ 根本就不是一个消息队列服务器,更像是一组底层网络通讯库,对原有的 Socket API 加上一层封装,使我们操作更简便。
三种工作模式
Request-Reply 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。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。
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:
“发布-订阅”模式下,“发布者”绑定一个指定的地址,例如“192.168.10.1:5500”,“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”。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。
虽然我们知道“发布者”在发送消息时是不关心“订阅者”的存在于否,所以先启动“发布者”,再启动“订阅者”是很容易导致部分消息丢失的。那么可能会提出一个说法“我先启动‘订阅者',再启动‘发布者',就能解决这个问题了?”
对于 ZeroMQ 而言,这种做法也并不能保证 100% 的可靠性。在 ZeroMQ 领域中,有一个叫做“慢木匠”的术语,就是说即使我是先启动了“订阅者”,再启动“发布者”,“订阅者”总是会丢失第一批数据。因为在“订阅者”与端点建立 TCP 连接时,会包含几毫秒的握手时间,虽然时间短,但是是存在的。再加上 ZeroMQ 后台 IO 是以一部方式执行的,所以若不在双方之间施加同步策略,消息丢失是不可避免的。
关于“发布-订阅”模式在 ZeroMQ 中的一些其他特点:
- 公平排队,一个“订阅者”连接到多个发布者时,会均衡的从每个“发布者”读取消息,不会出现一个“发布者”淹没其他“发布者”的情况。
- ZMQ3.0 以上的版本,过滤规则发生在“发布方”。 ZMQ3.0 以下的版本,过滤规则发生在“订阅方”。其实也就是处理消息的位置。
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:
在说明“管道模式”前,需要明确的是在 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。
“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。
整体流程比较好理解,worker 连接到任务发生器上,等待任务的产生,完成后将结果发送至结果收集器。如果要以客户端服务端的概念来区分,这里的任务发生器与结果收集器是服务端,而 worker 是客户端。
前面说到了这里任务的派发是“公平的”,因为内部采用了 LRU 的算法来找到最近最久未工作的闲置 worker。但是公平在这里是相对的,当任务发生器启动后,第一个连接到它的 worker 会在一瞬间承受整个任务发生器产生的 tasks。
总结来说由三部分组成,push 进行数据推送,work 进行数据缓存,pull 进行数据竞争获取处理。区别于 Publish-Subscribe 存在一个数据缓存和处理负载。
当连接被断开,数据不会丢失,重连后数据继续发送到对端。
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)) # 没启 worker 时不会发消息 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。
参考文档:
总结
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