消息队列（MQ）：ZeroMQ基本原理
目录
1 ZeroMQ概述
2 ZeroMQ工作模式
2.1 请求-应答
2.2 发布-订阅
2.3 并行管道
3 参考
1 ZeroMQ概述
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，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。
2 ZeroMQ工作模式
2.1 请求-应答
让我们从简单的代码开始，一段传统的Hello World程序。我们会创建一个客户端和一个服务端，客户端发送Hello给服务端，服务端返回World。下文是C语言编写的服务端，它在5555端口打开一个ZMQ套接字，等待请求，收到后应答World。
服务端：zmhwserver.cpp
#include
#include
#include
#ifndef _WIN32
#include
#else
#include
#define sleep(n) Sleep(n)
#endif
int main () {
// Prepare our context and socket
zmq::context_t context (1);
zmq::socket_t socket (context, ZMQ_REP);
socket.bind ("tcp://*:5555");
while (true) {
zmq::message_t request;
// Wait for next request from client
socket.recv (&request);
std::cout << "Received Hello" << std::endl;
// Do some 'work'
sleep(1);
// Send reply back to client
zmq::message_t reply (5);
memcpy (reply.data (), "World", 5);
socket.send (reply);
}
return 0;
} - 编译：g++ zmhwserver.cpp -o zmhwserver -lzmq
- 运行：./zmhwserver
客户端：zmhwclient.cpp
#include
#include
#include
int main ()
{
// Prepare our context and socket
zmq::context_t context (1);
zmq::socket_t socket (context, ZMQ_REQ);
std::cout << "Connecting to hello world server…" << std::endl;
socket.connect ("tcp://localhost:5555");
// Do 10 requests, waiting each time for a response
for (int request_nbr = 0; request_nbr != 10; request_nbr++) {
zmq::message_t request (5);
memcpy (request.data (), "Hello", 5);
std::cout << "Sending Hello " << request_nbr << "…" << std::endl;
socket.send (request);
// Get the reply.
zmq::message_t reply;
socket.recv (&reply);
std::cout << "Received World " << request_nbr << std::endl;
}
return 0;
} - 编译：g++ zmhwclient.cpp -o zmhwclient -lzmq
- 运行：./zmhwclient
2.2 发布-订阅
“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”。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。
让我们看一个示例，该示例推出由邮政编码，温度和相对湿度组成的天气更新。就像真实的气象站一样，我们将生成随机值。
服务器应用程序：将为该应用程序使用端口5556：
#include
#include
#include
#include
#if (defined (WIN32))
#include
#endif
#define within(num) (int) ((float) num * random () / (RAND_MAX + 1.0))
int main () {
// Prepare our context and publisher
zmq::context_t context (1);
zmq::socket_t publisher (context, ZMQ_PUB);
publisher.bind("tcp://*:5556");
publisher.bind("ipc://weather.ipc"); // Not usable on Windows.
// Initialize random number generator
srandom ((unsigned) time (NULL));
while (1) {
int zipcode, temperature, relhumidity;
// Get values that will fool the boss
zipcode = within (100000);
temperature = within (215) - 80;
relhumidity = within (50) + 10;
// Send message to all subscribers
zmq::message_t message(20);
snprintf ((char *) message.data(), 20 ,
"%05d %d %d", zipcode, temperature, relhumidity);
publisher.send(message);
}
return 0;
} 客户端应用程序：它监听更新流并获取与指定邮政编码相关的任何内容，默认情况下是纽约市
#include
#include
#include
int main (int argc, char *argv[])
{
zmq::context_t context (1);
// Socket to talk to server
std::cout << "Collecting updates from weather server…\n" << std::endl;
zmq::socket_t subscriber (context, ZMQ_SUB);
subscriber.connect("tcp://localhost:5556");
// Subscribe to zipcode, default is NYC, 10001
const char *filter = (argc > 1)? argv [1]: "10001 ";
subscriber.setsockopt(ZMQ_SUBSCRIBE, filter, strlen (filter));
// Process 100 updates
int update_nbr;
long total_temp = 0;
for (update_nbr = 0; update_nbr < 100; update_nbr++) {
zmq::message_t update;
int zipcode, temperature, relhumidity;
subscriber.recv(&update);
std::istringstream iss(static_cast(update.data()));
iss >> zipcode >> temperature >> relhumidity ;
total_temp += temperature;
}
std::cout << "Average temperature for zipcode '"<< filter
<<"' was "<<(int) (total_temp / update_nbr) <<"F"
<< std::endl;
return 0;
} 需要注意的是，在使用SUB套接字时，必须使用zmq_setsockopt()方法来设置订阅的内容。如果你不设置订阅内容，那将什么消息都收不到，新手很容易犯这个错误。订阅信息可以是任何字符串，可以设置多次。只要消息满足其中一条订阅信息，SUB套接字就会收到。订阅者可以选择不接收某类消息，也是通过zmq_setsockopt()方法实现的。
PUB-SUB套接字组合是异步的。客户端在一个循环体中使用zmq_recv()接收消息，如果向SUB套接字发送消息则会报错；类似地，服务端可以不断地使用zmq_send()发送消息，但不能在PUB套接字上使用zmq_recv()。
关于PUB-SUB套接字，还有一点需要注意：你无法得知SUB是何时开始接收消息的。就算你先打开了SUB套接字，后打开PUB发送消息，这时SUB还是会丢失一些消息的，因为建立连接是需要一些时间的。很少，但并不是零。
关于发布-订阅模式的几点说明：
- 订阅者可以连接多个发布者，轮流接收消息；
- 如果发布者没有订阅者与之相连，那它发送的消息将直接被丢弃；
- 如果你使用TCP协议，那当订阅者处理速度过慢时，消息会在发布者处堆积。以后我们会讨论如何使用阈值（HWM）来保护发布者。
- 在目前版本的ZMQ中，消息的过滤是在订阅者处进行的。也就是说，发布者会向订阅者发送所有的消息，订阅者会将未订阅的消息丢弃。
2.3 并行管道
下面一个示例程序中，我们将使用ZMQ进行超级计算，也就是并行处理模型：
- 任务分发器会生成大量可以并行计算的任务；
- 有一组worker会处理这些任务；
- 结果收集器会在末端接收所有worker的处理结果，进行汇总。
现实中，worker可能散落在不同的计算机中，利用GPU（图像处理单元）进行复杂计算。下面是任务分发器的代码，它会生成100个任务，任务内容是让收到的worker延迟若干毫秒。
taskvent: Parallel task ventilator in C++
#include
#include
#include
#include
#include
#define within(num) (int) ((float) num * random () / (RAND_MAX + 1.0))
int main (int argc, char *argv[])
{
zmq::context_t context (1);
// Socket to send messages on
zmq::socket_t sender(context, ZMQ_PUSH);
sender.bind("tcp://*:5557");
std::cout << "Press Enter when the workers are ready: " << std::endl;
getchar ();
std::cout << "Sending tasks to workers…\n" << std::endl;
// The first message is "0" and signals start of batch
zmq::socket_t sink(context, ZMQ_PUSH);
sink.connect("tcp://localhost:5558");
zmq::message_t message(2);
memcpy(message.data(), "0", 1);
sink.send(message);
// Initialize random number generator
srandom ((unsigned) time (NULL));
// Send 100 tasks
int task_nbr;
int total_msec = 0; // Total expected cost in msecs
for (task_nbr = 0; task_nbr < 100; task_nbr++) {
int workload;
// Random workload from 1 to 100msecs
workload = within (100) + 1;
total_msec += workload;
message.rebuild(10);
memset(message.data(), '\0', 10);
sprintf ((char *) message.data(), "%d", workload);
sender.send(message);
}
std::cout << "Total expected cost: " << total_msec << " msec" << std::endl;
sleep (1); // Give 0MQ time to deliver
return 0;
} 下面是worker的代码，它接受信息并延迟指定的毫秒数，并发送执行完毕的信号：
taskwork: Parallel task worker in C++
#include "zhelpers.hpp"
#include
int main (int argc, char *argv[])
{
zmq::context_t context(1);
// Socket to receive messages on
zmq::socket_t receiver(context, ZMQ_PULL);
receiver.connect("tcp://localhost:5557");
// Socket to send messages to
zmq::socket_t sender(context, ZMQ_PUSH);
sender.connect("tcp://localhost:5558");
// Process tasks forever
while (1) {
zmq::message_t message;
int workload; // Workload in msecs
receiver.recv(&message);
std::string smessage(static_cast(message.data()), message.size());
std::istringstream iss(smessage);
iss >> workload;
// Do the work
s_sleep(workload);
// Send results to sink
message.rebuild();
sender.send(message);
// Simple progress indicator for the viewer
std::cout << "." << std::flush;
}
return 0;
} 下面是结果收集器的代码。它会收集100个处理结果，并计算总的执行时间，让我们由此判别任务是否是并行计算的。
tasksink: Parallel task sink in C++
#include
#include
#include
#include
int main (int argc, char *argv[])
{
// Prepare our context and socket
zmq::context_t context(1);
zmq::socket_t receiver(context,ZMQ_PULL);
receiver.bind("tcp://*:5558");
// Wait for start of batch
zmq::message_t message;
receiver.recv(&message);
// Start our clock now
struct timeval tstart;
gettimeofday (&tstart, NULL);
// Process 100 confirmations
int task_nbr;
int total_msec = 0; // Total calculated cost in msecs
for (task_nbr = 0; task_nbr < 100; task_nbr++) {
receiver.recv(&message);
if ((task_nbr / 10) * 10 == task_nbr)
std::cout << ":" << std::flush;
else
std::cout << "." << std::flush;
}
// Calculate and report duration of batch
struct timeval tend, tdiff;
gettimeofday (&tend, NULL);
if (tend.tv_usec < tstart.tv_usec) {
tdiff.tv_sec = tend.tv_sec - tstart.tv_sec - 1;
tdiff.tv_usec = 1000000 + tend.tv_usec - tstart.tv_usec;
}
else {
tdiff.tv_sec = tend.tv_sec - tstart.tv_sec;
tdiff.tv_usec = tend.tv_usec - tstart.tv_usec;
}
total_msec = tdiff.tv_sec * 1000 + tdiff.tv_usec / 1000;
std::cout << "\nTotal elapsed time: " << total_msec << " msec\n" << std::endl;
return 0;
} 一组任务的平均执行时间在5秒左右，以下是分别开始1个、2个、4个worker时的执行结果：
# 1 worker
Total elapsed time: 5034 msec
# 2 workers
Total elapsed time: 2421 msec
# 4 workers
Total elapsed time: 1018 msec关于这段代码的几个细节：
-
worker上游和任务分发器相连，下游和结果收集器相连，这就意味着你可以开启任意多个worker。但若worker是绑定至端点的，而非连接至端点，那我们就需要准备更多的端点，并配置任务分发器和结果收集器。所以说，任务分发器和结果收集器是这个网络结构中较为稳定的部分，因此应该由它们绑定至端点，而非worker，因为它们较为动态。
-
我们需要做一些同步的工作，等待worker全部启动之后再分发任务。这点在ZMQ中很重要，且不易解决。连接套接字的动作会耗费一定的时间，因此当第一个worker连接成功时，它会一下收到很多任务。所以说，如果我们不进行同步，那这些任务根本就不会被并行地执行。你可以自己试验一下。
-
任务分发器使用PUSH套接字向worker均匀地分发任务（假设所有的worker都已经连接上了），这种机制称为_负载均衡_，以后我们会见得更多。
-
结果收集器的PULL套接字会均匀地从worker处收集消息，这种机制称为_公平队列_：
管道模式也会出现慢连接的情况，让人误以为PUSH套接字没有进行负载均衡。如果你的程序中某个worker接收到了更多的请求，那是因为它的PULL套接字连接得比较快，从而在别的worker连接之前获取了额外的消息。
3 参考
1、zmq指南
2、zmq官方教程