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1、页 1目录第一章ZeroMQ 基础5拯救世界5ZMQ 简介6需要具备的知识6获取示例6提问-回答7关于字符串12获取版本号13让消息流动起来13分布式处理17使用 ZMQ 编程23ZMQ 2.1 版25正确地使用上下文26正确地退出和清理26我们为什么需要 ZMQ27套接字的扩展性31如果解决丢失消息的问题32警告：你的想法可能会被颠覆！34第二章ZeroMQ 进阶34零的哲学35套接字 API35使用套接字构建拓扑结构36使用套接字传递数据38单播传输39ZMQ 不只是数据传输40I/O 线程40核心消息模式41上层消息模式42消息的使用方法42处理多个套接字44处理错误和 ETERM 信号
2、47页 2处理中断信号52检测内存泄露54多帧消息55中间件和装置56ZMQ 多线程编程68线程间的信号传输71节点协调74零拷贝78瞬时套接字和持久套接字79发布-订阅消息信封82（半）持久订阅者和阈值（HWM）84这就是你想要的！90第三章高级请求-应答模式90Request-Reply Envelopes91自定义请求-应答路由95ROUTER-DEALER 路由96最近最少使用算法路由（LRU 模式）100使用地址进行路由104请求-应答模式下的消息代理107MQ 上层 API 的封装115异步 C/S 结构124实战：跨代理路由130第四章可靠的请求-应答模式155什么是可靠性？15
3、5可靠性设计156客户端的可靠性设计（懒惰海盗模式）157基本的可靠队列（简单海盗模式）162健壮的可靠队列（偏执海盗模式）166心跳175约定和协议176面向服务的可靠队列（管家模式）177异步管家模式203页 3服务查询213幂等服务215脱机可靠性（巨人模式）215高可靠对称节点（双子星模式）228无中间件的可靠性（自由者模式）249总结272第五章高级发布-订阅模式272检测慢订阅者（自杀的蜗牛模式）272高速订阅者（黑箱模式）275共享键值缓存（克隆模式）278页 4第一章 ZeroMQ 基础拯救世界如何解释 ZMQ？有些人会先说一堆 ZMQ 的好：它是一套用于快速构建的套接字组件；
4、它的信箱系统有超强的路由能力；它太快了！而有些人则喜欢分享他们被 ZMQ 点悟的时刻，那些被灵感击中的瞬间：所有的事情突然变得简单明了， 让人大开眼界。另一些人则会拿 ZMQ 同其他产品做个比较：它更小，更简单， 但却让人觉得如此熟悉。对于我个人而言，我则更倾向于和别人分享 ZMQ 的诞生史，相信会和各位读者有所共鸣。编程是一门科学，但往往会乔装成一门艺术。我们从不去了解软件最底层的机理，或者说根本没有人在乎这些。软件并不只是算法、数据结构、编程语言、或者抽象云云，这些不过是一些工具而已，被我们创造、使用、最后抛弃。软件真正的本质，其实是人的本质。举例来说，当我们遇到一个高度复杂的问题时，我们
5、会群策群力，分工合作， 将问题拆分为若干个部分，一起解决。这里就体现了编程的科学：创建一组小型的构建模块，让人们易于理解和使用，那么大家就会一起用它来解决问题。我们生活在一个普遍联系的世界里，需要现代的编程软件为我们做指引。所以， 未来我们所需要的用于处理大规模计算的构建模块，必须是普遍联系的，而且能够并行运作。那时，程序代码不能再只关注自己，它们需要互相交流，变得足够健谈。程序代码需要像人脑一样，数以兆计的神经元高速地传输信号，在一个没有中央控制的环境下，没有单点故障的环境下，解决问题。这一点其实并不意外，因为就当今的网络来讲，每个节点其实就像是连接了一个人脑一样。如果你曾和线程、协议、或网
6、络打过交道，你会觉得我上面的话像是天方夜谭。因为在实际应用过程中，只是连接几个程序或网络就已经非常困难和麻烦了。数以兆计的节点？那真是无法想象的。现今只有资金雄厚的企业才能负担得起这种软件和服务。当今世界的网络结构已经远远超越了我们自身的驾驭能力。十九世纪八十年代的软件危机，弗莱德布鲁克斯曾说过，这个世上没有银弹。后来，免费和开源解决了这次软件危机，让我们能够高效地分享知识。如今，我们又面临一次新的软件危机，只不过我们谈论得不多。只有那些大型的、富足的企业才有财力建立高度联系的应用程序。那里有云的存在，但它是私有的。我们的数据和知识正在从我们的个人电脑中消失，流入云端，无法获得或与其竞争。是谁
7、坐拥我们的社交网络？这真像一次巨型主机的革命。页 5我们暂且不谈其中的政治因素，光那些就可以另外出本书了。目前的现状是，虽然互联网能够让千万个程序相连，但我们之中的大多数却无法做到这些。这样一来，那些真正有趣的大型问题（如健康、教育、经济、交通等领域），仍然无法解决。我们没有能力将代码连接起来，也就不能像大脑中的神经元一样处理那些大规模的问题。已经有人尝试用各种方法来连接应用程序，如数以千计的 IETF 规范，每种规范解决一个特定问题。对于开发人员来说，HTTP 协议是比较简单和易用的，但这也往往让问题变得更糟，因为它鼓励人们形成一种重服务端、轻客户端的思想。所以迄今为止人们还在使用原始的 T
8、CP/UDP 协议、私有协议、HTTP 协议、网络套接字等形式连接应用程序。这种做法依旧让人痛苦，速度慢又不易扩展，需要集中化管理。而分布式的 P2P 协议又仅仅适用于娱乐，而非真正的应用。有谁会使用 Skype 或者 Bittorrent 来交换数据呢？这就让我们回归到编程科学的问题上来。想要拯救这个世界，我们需要做两件事情：一，如何在任何地点连接任何两个应用程序；二、将这个解决方案用最为简单的方式包装起来，供程序员使用。也许这听起来太简单了，但事实确实如此。ZMQ 简介ZMQ（MQ、ZeroMQ, 0MQ）看起来像是一套嵌入式的网络链接库，但工作起来更像是一个并发式的框架。它提供的套接字可
9、以在多种协议中传输消息，如线程间、进程间、TCP、广播等。你可以使用套接字构建多对多的连接模式，如扇出、发布-订阅、任务分发、请求-应答等。ZMQ 的快速足以胜任集群应用产品。它的异步 I/O 机制让你能够构建多核应用程序，完成异步消息处理任务。ZMQ 有着多语言支持，并能在几乎所有的操作系统上运行。ZMQ 是 iMatix 公司的产品， 以 LGPL 开源协议发布。需要具备的知识 使用最新的 ZMQ 稳定版本； 使用 Linux 系统或其他相似的操作系统； 能够阅读 C 语言代码，这是本指南示例程序的默认语言； 当我们书写诸如 PUSH 或 SUBSCRIBE 等常量时，你能够找到相应语言的
10、实现，如 ZMQ_PUSH、ZMQ_SUBSCRIBE。获取示例本指南的所有示例都存放于 github 仓库中，最简单的获取方式是运行以下代码：git clone git:/页 6浏览 examples 目录，你可以看到多种语言的实现。如果其中缺少了某种你正在使用的语言，我们很希望你可以提交一份补充。这也是本指南实用的原因，要感谢所有做出过贡献的人。所有的示例代码都以 MIT/X11 协议发布，若在源代码中有其他限定的除外。提问-回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
11、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。hwserver.c: Hello World server/Hello World 服务端/ 绑定一个 REP 套接字至 tcp:/*:5555/ 从客户端接收 Hello，并应答 World/#include #include #include #include int main (void)void *context = zmq_init (1);/与客户端通信的套接字void *responder = zmq_socket (context, ZMQ_REP); zmq_bind
12、(responder, tcp:/*:5555);while (1) /等待客户端请求zmq_msg_t request; zmq_msg_init (&request);zmq_recv (responder, &request, 0); printf (收到 Hellon); zmq_msg_close (&request);/做些“处理” sleep (1);页 7/返回应答zmq_msg_t reply; zmq_msg_init_size (&reply, 5);memcpy (zmq_msg_data (&reply), World, 5); zmq_send (responder
13、, &reply, 0); zmq_msg_close (&reply);/程序不会运行到这里，以下只是演示我们应该如何结束zmq_close (responder);zmq_term (context); return 0;使用 REQ-REP 套接字发送和接受消息是需要遵循一定规律的。客户端首先使用zmq_send()发送消息，再用 zmq_recv()接收，如此循环。如果打乱了这个顺序（如连续发送两次）则会报错。类似地，服务端必须先进行接收，后进行发送。ZMQ 使用 C 语言作为它参考手册的语言，本指南也以它作为示例程序的语言。如果你正在阅读本指南的在线版本，你可以看到示例代码的下方有其
14、他语言的实现。如以下是 C+语言：hwserver.cpp: Hello World server/ Hello World 服务端 C+语言版/ 绑定一个 REP 套接字至 tcp:/*:5555/ 从客户端接收 Hello，并应答 World/#include 页 8#include #include #include int main () / 准备上下文和套接字zmq:context_t context (1);zmq:socket_t socket (context, ZMQ_REP); socket.bind (tcp:/*:5555);while (true) zmq:messa
15、ge_t request;/ 等待客户端请求socket.recv (&request);std:cout 收到 Hello std:endl;/ 做一些“处理” sleep (1);/ 应答 World zmq:message_t reply (5);memcpy (void *) reply.data (), World, 5); socket.send (reply);return 0;可以看到 C 语言和 C+语言的 API 代码差不多，而在 PHP 这样的语言中，代码就会更为简洁：hwserver.php: Hello World server?php/* Hello World 服
16、务端* 绑定 REP 套接字至 tcp:/*:5555* 从客户端接收 Hello，并应答 World* author Ian Barber */$context = new ZMQContext(1);/ 与客户端通信的套接字页 9$responder = new ZMQSocket($context, ZMQ:SOCKET_REP);$responder-bind(tcp:/*:5555);while(true) / 等待客户端请求$request = $responder-recv();printf (Received request: %sn, $request);/ 做一些“处理”
17、sleep (1);/ 应答 World$responder-send(World);下面是客户端的代码：hwclient: Hello World client in C/Hello World 客户端/ 连接 REQ 套接字至 tcp:/localhost:5555/ 发送 Hello 给服务端，并接收 World/#include #include #include #include int main (void)void *context = zmq_init (1);/连接至服务端的套接字printf (正在连接至 hello world 服务端.n); void *requeste
18、r = zmq_socket (context, ZMQ_REQ); zmq_connect (requester, tcp:/localhost:5555);int request_nbr;for (request_nbr = 0; request_nbr != 10; request_nbr+) zmq_msg_t request;zmq_msg_init_size (&request, 5);memcpy (zmq_msg_data (&request), Hello, 5); printf (正在发送 Hello %d.n, request_nbr);页 10zmq_send (req
19、uester, &request, 0);zmq_msg_close (&request);zmq_msg_t reply; zmq_msg_init (&reply);zmq_recv (requester, &reply, 0);printf (接收到 World %dn, request_nbr); zmq_msg_close (&reply);zmq_close (requester); zmq_term (context); return 0;这看起来是否太简单了？ZMQ 就是这样一个东西，你往里加点儿料就能制作出一枚无穷能量的原子弹，用它来拯救世界吧！理论上你可以连接千万个客户端到
20、这个服务端上，同时连接都没问题，程序仍会运作得很好。你可以尝试一下先打开客户端，再打开服务端，可以看到程序仍然会正常工作，想想这意味着什么。让我简单介绍一下这两段程序到底做了什么。首先，他们创建了一个 ZMQ 上下文，然后是一个套接字。不要被这些陌生的名词吓到，后面我们都会讲到。服务端将 REP 套接字绑定到 5555 端口上，并开始等待请求，发出应答，如此循环。客户端则是发送请求并等待服务端的应答。这些代码背后其实发生了很多很多事情，但是程序员完全不必理会这些，只要知道这些代码短小精悍，极少出错，耐高压。这种通信模式我们称之为请求-应答模式，是 ZMQ 最直接的一种应用。你可以拿它和 RPC
21、 及经典的 C/S 模型做类比。页 11关于字符串ZMQ 不会关心发送消息的内容，只要知道它所包含的字节数。所以，程序员需 要做一些工作，保证对方节点能够正确读取这些消息。如何将一个对象或复杂数据类型转换成 ZMQ 可以发送的消息，这有类似 Protocol Buffers 的序列化软件可以做到。但对于字符串，你也是需要有所注意的。在 C 语言中，字符串都以一个空字符结尾，你可以像这样发送一个完整的字符串：zmq_msg_init_data (&request, Hello, 6, NULL, NULL);但是，如果你用其他语言发送这个字符串，很可能不会包含这个空字节，如你使用 Python
22、发送：socket.send (Hello) 实际发送的消息是：如果你从 C 语言中读取该消息，你会读到一个类似于字符串的内容，甚至它可能就是一个字符串（第六位在内存中正好是一个空字符），但是这并不合适。这样一来，客户端和服务端对字符串的定义就不统一了，你会得到一些奇怪的结果。当你用 C 语言从 ZMQ 中获取字符串，你不能够相信该字符串有一个正确的结尾。因此，当你在接受字符串时，应该建立多一个字节的缓冲区，将字符串放进去， 并添加结尾。所以，让我们做如下假设：ZMQ 的字符串是有长度的，且传送时不加结束符。在最简单的情况下，ZMQ 字符串和 ZMQ 消息中的一帧是等价的，就如上图所展现的，由
23、一个长度属性和一串字节表示。下面这个功能函数会帮助我们在 C 语言中正确的接受字符串消息：/ 从 ZMQ 套接字中接收字符串，并转换为 C 语言的字符串static char *s_recv (void *socket) zmq_msg_t message; zmq_msg_init (&message);zmq_recv (socket, &message, 0);页 12int size = zmq_msg_size (&message);char *string = malloc (size + 1);memcpy (string, zmq_msg_data (&message), si
24、ze); zmq_msg_close (&message);string size = 0; return (string);这段代码我们会在日后的示例中使用，我们可以顺手写一个 s_send()方法，并打包成一个.h 文件供我们使用。这就诞生了 zhelpers.h，一个供 C 语言使用的 ZMQ 功能函数库。它的源代码比较长，而且只对 C 语言程序员有用，你可以在闲暇时看一看。获取版本号ZMQ 目前有多个版本，而且仍在持续更新。如果你遇到了问题，也许这在下一个版本中已经解决了。想知道目前的 ZMQ 版本，你可以在程序中运行如下：version: MQ version reporting i
25、n C/ 返回当前 ZMQ 的版本号/#include zhelpers.hint main (void)int major, minor, patch;zmq_version (&major, &minor, &patch);printf (当前 ZMQ 版本号为 %d.%d.%dn, major, minor, patch);return EXIT_SUCCESS;让消息流动起来第二种经典的消息模式是单向数据分发：服务端将更新事件发送给一组客户端。让我们看一个天气信息发布的例子，包括邮编、温度、相对湿度。我们随机生成这些信息，气象站好像也是这么干的。下面是服务端的代码，使用 5556 端口
26、： wuserver: Weather update server in C页 13/ 气象信息更新服务/ 绑定 PUB 套接字至 tcp:/*:5556 端点/ 发布随机气象信息/#include zhelpers.hint main (void)/准备上下文和 PUB 套接字void *context = zmq_init (1);void *publisher = zmq_socket (context, ZMQ_PUB); zmq_bind (publisher, tcp:/*:5556);zmq_bind (publisher, ipc:/weather.ipc);/初始化随机数生成
27、器srandom (unsigned) time (NULL); while (1) /生成数据int zipcode, temperature, relhumidity; zipcode= randof (100000); temperature = randof (215) - 80;relhumidity = randof (50) + 10;/向所有订阅者发送消息char update 20;sprintf (update, %05d %d %d, zipcode, temperature, relhumidity);s_send (publisher, update);zmq_clo
28、se (publisher); zmq_term (context); return 0;这项更新服务没有开始、没有结束，就像永不消失的电波一样。页 14下面是客户端程序，它会接受发布者的消息，只处理特定邮编标注的信息，如纽约的邮编是 10001:wuclient: Weather update client in C/ 气象信息客户端/ 连接 SUB 套接字至 tcp:/*:5556 端点/ 收集指定邮编的气象信息，并计算平均温度/#include zhelpers.hint main (int argc, char *argv )void *context = zmq_init (1);/
29、创建连接至服务端的套接字printf (正在收集气象信息.n);void *subscriber = zmq_socket (context, ZMQ_SUB); zmq_connect (subscriber, tcp:/localhost:5556);/设置订阅信息，默认为纽约，邮编 10001char *filter = (argc 1)? argv 1: 10001 ;页 15zmq_setsockopt (subscriber, ZMQ_SUBSCRIBE, filter, strlen(filter);/处理 100 条更新信息int update_nbr;long total_t
30、emp = 0;for (update_nbr = 0; update_nbr 100; update_nbr+) char *string = s_recv (subscriber);int zipcode, temperature, relhumidity; sscanf (string, %d %d %d,&zipcode, &temperature, &relhumidity); total_temp += temperature;free (string);printf (地区邮编 %s 的平均温度为 %dFn, filter, (int) (total_temp / update_
31、nbr);zmq_close (subscriber); zmq_term (context); 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
32、地，服务端可以不断地使用zmq_send()发送消息，但不能再 PUB 套接字上使用 zme_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。这种“慢连接”的症状一开始会让很多人困惑，所以这里我要详细解释一下。还记得 ZMQ 是在后台进行异步的 I/O 传输的，如果你有两个节点用以下顺序相连： 订阅者连接至端点接收消息并计数； 发布者绑定至端点并立刻发送 1000 条消息。运行的结果很可能是订阅者一
33、条消息都收不到。这时你可能会傻眼，忙于检查有没有设置订阅信息，并重新尝试，但结果还是一样。页 16我们知道在建立 TCP 连接时需要进行三次握手，会耗费几毫秒的时间，而当节点数增加时这个数字也会上升。在这么短的时间里，ZMQ 就可以发送很多很多消息了。举例来说，如果建立连接需要耗时 5 毫秒，而 ZMQ 只需要 1 毫秒就可以发送完这 1000 条消息。第二章中我会解释如何使发布者和订阅者同步，只有当订阅者准备好时发布者才会开始发送消息。有一种简单的方法来同步 PUB 和 SUB，就是让 PUB 延迟一段时间再发送消息。现实编程中我不建议使用这种方式，因为它太脆弱了，而且不好控制。不过这里我们
34、先暂且使用 sleep 的方式来解决，等到第二章的时候再讲述正确的处理方式。另一种同步的方式则是认为发布者的消息流是无穷无尽的，因此丢失了前面一部分信息也没有关系。我们的气象信息客户端就是这么做的。示例中的气象信息客户端会收集指定邮编的一千条信息，其间大约有 1000 万条信息被发布。你可以先打开客户端，再打开服务端，工作一段时间后重启服务端，这时客户端仍会正常工作。当客户端收集完所需信息后，会计算并输出平均温度。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； 如果你使用的不是 TCP 协议，那当订阅者处理速
35、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。我在自己的四核计算机上尝试发布 1000 万条消息，速度很快，但没什么特别的： phws200901:/work/git/0MQGuide/examples/c$ time wuclientCollecting updates from weather server.Average temperature for zipcode 10001 was 18Freal0m5.939suser
36、0m1.590ssys0m2.290s分布式处理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。页 17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/ 任务分发器/ 绑定 PUSH 套接字至 tcp:/l
37、ocalhost:5557 端点/ 发送一组任务给已建立连接的 worker/#include zhelpers.hint main (void)void *context = zmq_init (1);/用于发送消息的套接字void *sender = zmq_socket (context, ZMQ_PUSH); zmq_bind (sender, tcp:/*:5557);/用于发送开始信号的套接字void *sink = zmq_socket (context, ZMQ_PUSH); zmq_connect (sink, tcp:/localhost:5558);printf (准备好
38、 worker 后按任意键开始: ); getchar ();printf (正在向 worker 分配任务.n);/发送开始信号s_send (sink, 0);/初始化随机数生成器srandom (unsigned) time (NULL);/发送 100 个任务int task_nbr;int total_msec = 0;/预计执行时间（毫秒） for (task_nbr = 0; task_nbr 100; task_nbr+) int workload;/随机产生 1-100 毫秒的工作量workload = randof (100) + 1; total_msec += work
39、load;char string 10;页 18sprintf (string, %d, workload);s_send (sender, string);printf (预计执行时间: %d 毫秒n, total_msec);sleep (1);/延迟一段时间，让任务分发完成zmq_close (sink); zmq_close (sender); zmq_term (context); 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：页 19taskwork: Parallel task worker in C/ 任务执行器/ 连接 P
40、ULL 套接字至 tcp:/localhost:5557 端点/ 从任务分发器处获取任务/ 连接 PUSH 套接字至 tcp:/localhost:5558 端点/ 向结果采集器发送结果/#include zhelpers.hint main (void)void *context = zmq_init (1);/获取任务的套接字void *receiver = zmq_socket (context, ZMQ_PULL); zmq_connect (receiver, tcp:/localhost:5557);/发送结果的套接字void *sender = zmq_socket (conte
41、xt, ZMQ_PUSH); zmq_connect (sender, tcp:/localhost:5558);/循环处理任务while (1) char *string = s_recv (receiver);/输出处理进度fflush (stdout);printf (%s., string);/开始处理s_sleep (atoi (string); free (string);/发送结果s_send (sender, );zmq_close (receiver); zmq_close (sender); zmq_term (context); return 0;页 20下面是结果收集器
42、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/ 任务收集器/ 绑定 PULL 套接字至 tcp:/localhost:5558 端点/ 从 worker 处收集处理结果/#include zhelpers.hint main (void)/准备上下文和套接字void *context = zmq_init (1);void *receiver = zmq_socket (context, ZMQ_PULL); zmq_bind (receiver, tcp:/*:5558);/等待开始信号char *string = s_recv (receiver); free (string);/开始计时int64_t start_time = s_clock ();/确定 100 个任务均已处理int task_nbr;for (task_nbr = 0; task_nbr 100; task_nbr+) char *string = s_recv (receiver);free (string);if (task_nbr / 10) * 10 = task_nbr) printf (:);elseprintf (.); f