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博主问个问题,这个篇幅下的python代码无法达到应有的作用, ...
zeroMQ初体验-14.命名机制 进阶 -
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Map<String, Object> args ...
rabbitmq 队列长度预设的曲线方案 -
Sasoritattoo:
LZ,这都13年了,抽空把这篇文章的下文给表完了吧,这一口气喘 ...
nginx + gridfs + mongodb 大事记(残) -
3GQQ2012:
引用前文已经说过,XREP其实用以平衡负载,所以这里由它对请求 ...
zeroMQ初体验-15.应答模式进阶(一)-数据的封装 -
iyuan:
ustclz 写道图片怎么显示不了了。。我这看是可以显示的。不 ...
zeroMQ初体验-1.简介及C/S模式
从经典到超越经典。
首先,先回顾下经典:
然后,扩展:
然后,变异:
client发出的数据结构:
路由处理成:
再转给worker成:
工人处理的数据:
由worker到client是一个逆序过程,不过因为两边都是REQ类型,所以其实是一致的。
[补]:
通常,上层的api会帮我们做一些事,免去了逐步封装数据的麻烦,比如在python中,最终代码会是这个样子:
(未完待续)
首先,先回顾下经典:
然后,扩展:
然后,变异:
import threading import time import zmq NBR_CLIENTS = 10 NBR_WORKERS = 3 def worker_thread(worker_url, context, i): """ Worker using REQ socket to do LRU routing """ socket = context.socket(zmq.REQ) identity = "Worker-%d" % (i) socket.setsockopt(zmq.IDENTITY, identity) #set worker identity socket.connect(worker_url) # Tell the borker we are ready for work socket.send("READY") try: while True: # python binding seems to eat empty frames address = socket.recv() request = socket.recv() print("%s: %s\n" %(identity, request)) socket.send(address, zmq.SNDMORE) socket.send("", zmq.SNDMORE) socket.send("OK") except zmq.ZMQError, zerr: # context terminated so quit silently if zerr.strerror == 'Context was terminated': return else: raise zerr def client_thread(client_url, context, i): """ Basic request-reply client using REQ socket """ socket = context.socket(zmq.REQ) identity = "Client-%d" % (i) socket.setsockopt(zmq.IDENTITY, identity) #Set client identity. Makes tracing easier socket.connect(client_url) # Send request, get reply socket.send("HELLO") reply = socket.recv() print("%s: %s\n" % (identity, reply)) return def main(): """ main method """ url_worker = "inproc://workers" url_client = "inproc://clients" client_nbr = NBR_CLIENTS # Prepare our context and sockets context = zmq.Context(1) frontend = context.socket(zmq.XREP) frontend.bind(url_client) backend = context.socket(zmq.XREP) backend.bind(url_worker) # create workers and clients threads for i in range(NBR_WORKERS): thread = threading.Thread(target=worker_thread, args=(url_worker, context, i, )) thread.start() for i in range(NBR_CLIENTS): thread_c = threading.Thread(target=client_thread, args=(url_client, context, i, )) thread_c.start() # Logic of LRU loop # - Poll backend always, frontend only if 1+ worker ready # - If worker replies, queue worker as ready and forward reply # to client if necessary # - If client requests, pop next worker and send request to it # Queue of available workers available_workers = 0 workers_list = [] # init poller poller = zmq.Poller() # Always poll for worker activity on backend poller.register(backend, zmq.POLLIN) # Poll front-end only if we have available workers poller.register(frontend, zmq.POLLIN) while True: socks = dict(poller.poll()) # Handle worker activity on backend if (backend in socks and socks[backend] == zmq.POLLIN): # Queue worker address for LRU routing worker_addr = backend.recv() assert available_workers < NBR_WORKERS # add worker back to the list of workers available_workers += 1 workers_list.append(worker_addr) # Second frame is empty empty = backend.recv() assert empty == "" # Third frame is READY or else a client reply address client_addr = backend.recv() # If client reply, send rest back to frontend if client_addr != "READY": # Following frame is empty empty = backend.recv() assert empty == "" reply = backend.recv() frontend.send(client_addr, zmq.SNDMORE) frontend.send("", zmq.SNDMORE) frontend.send(reply) client_nbr -= 1 if client_nbr == 0: break # Exit after N messages # poll on frontend only if workers are available if available_workers > 0: if (frontend in socks and socks[frontend] == zmq.POLLIN): # Now get next client request, route to LRU worker # Client request is [address][empty][request] client_addr = frontend.recv() empty = frontend.recv() assert empty == "" request = frontend.recv() # Dequeue and drop the next worker address available_workers -= 1 worker_id = workers_list.pop() backend.send(worker_id, zmq.SNDMORE) backend.send("", zmq.SNDMORE) backend.send(client_addr, zmq.SNDMORE) backend.send(request) #out of infinite loop: do some housekeeping time.sleep (1) frontend.close() backend.close() context.term() if name == "main": main()
client发出的数据结构:
路由处理成:
再转给worker成:
工人处理的数据:
由worker到client是一个逆序过程,不过因为两边都是REQ类型,所以其实是一致的。
[补]:
通常,上层的api会帮我们做一些事,免去了逐步封装数据的麻烦,比如在python中,最终代码会是这个样子:
import threading import time import zmq NBR_CLIENTS = 10 NBR_WORKERS = 3 def worker_thread(worker_url, context, i): """ Worker using REQ socket to do LRU routing """ socket = context.socket(zmq.REQ) identity = "Worker-%d" % (i) socket.setsockopt(zmq.IDENTITY, identity) #set worker identity socket.connect(worker_url) # Tell the borker we are ready for work socket.send("READY") try: while True: [address, request] = socket.recv_multipart() print("%s: %s\n" %(identity, request)) socket.send_multipart([address, "", "OK"]) except zmq.ZMQError, zerr: # context terminated so quit silently if zerr.strerror == 'Context was terminated': return else: raise zerr def client_thread(client_url, context, i): """ Basic request-reply client using REQ socket """ socket = context.socket(zmq.REQ) identity = "Client-%d" % (i) socket.setsockopt(zmq.IDENTITY, identity) #Set client identity. Makes tracing easier socket.connect(client_url) # Send request, get reply socket.send("HELLO") reply = socket.recv() print("%s: %s\n" % (identity, reply)) return def main(): """ main method """ url_worker = "inproc://workers" url_client = "inproc://clients" client_nbr = NBR_CLIENTS # Prepare our context and sockets context = zmq.Context(1) frontend = context.socket(zmq.XREP) frontend.bind(url_client) backend = context.socket(zmq.XREP) backend.bind(url_worker) # create workers and clients threads for i in range(NBR_WORKERS): thread = threading.Thread(target=worker_thread, args=(url_worker, context, i, )) thread.start() for i in range(NBR_CLIENTS): thread_c = threading.Thread(target=client_thread, args=(url_client, context, i, )) thread_c.start() # Logic of LRU loop # - Poll backend always, frontend only if 1+ worker ready # - If worker replies, queue worker as ready and forward reply # to client if necessary # - If client requests, pop next worker and send request to it # Queue of available workers available_workers = 0 workers_list = [] # init poller poller = zmq.Poller() # Always poll for worker activity on backend poller.register(backend, zmq.POLLIN) # Poll front-end only if we have available workers poller.register(frontend, zmq.POLLIN) while True: socks = dict(poller.poll()) # Handle worker activity on backend if (backend in socks and socks[backend] == zmq.POLLIN): # Queue worker address for LRU routing message = backend.recv_multipart() assert available_workers < NBR_WORKERS worker_addr = message[0] # add worker back to the list of workers available_workers += 1 workers_list.append(worker_addr) # Second frame is empty empty = message[1] assert empty == "" # Third frame is READY or else a client reply address client_addr = message[2] # If client reply, send rest back to frontend if client_addr != "READY": # Following frame is empty empty = message[3] assert empty == "" reply = message[4] frontend.send_multipart([client_addr, "", reply]) client_nbr -= 1 if client_nbr == 0: break # Exit after N messages # poll on frontend only if workers are available if available_workers > 0: if (frontend in socks and socks[frontend] == zmq.POLLIN): # Now get next client request, route to LRU worker # Client request is [address][empty][request] [client_addr, empty, request ] = frontend.recv_multipart() assert empty == "" # Dequeue and drop the next worker address available_workers -= 1 worker_id = workers_list.pop() backend.send_multipart([worker_id, "", client_addr, request]) #out of infinite loop: do some housekeeping time.sleep (1) frontend.close() backend.close() context.term() if name == "main": main()
(未完待续)
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IM选型(初)
2016-08-23 19:12 1643主要参考文章: https://r ... -
关于python和rabbitmq的那点事儿
2011-10-19 14:15 7963rabbitmq是一个消息中间件,在之前的zmq介绍中有略带提 ... -
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