因为工作需要，对ZeroMQ进行简单的研究使用，为了使大家更好、更快的学习使用ZeroMQ，本文将从下载、安装、编译、几方面来对ZeroMQ做个简明的教程总结。
ØMQ （也拼写作ZeroMQ，0MQ或ZMQ)，号称号称是“史上最快的消息队列”，基于c语言开发。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。
1：Storm作为一个实时处理的框架，产生的消息需要快速的进行处理，比如存在消息队列ZeroMQ里面。 由于消息队列ZeroMQ是C++写的，而我们的程序是运行在JVM虚拟机里面的。所以需要jzmq这个桥梁来黏合C++程序接口和Java程序接口。 ZeroMQ的官方网址：http://zeromq.org/ 1：MetaQ（全称Metamorphosis）是一个高性能、高可用、可扩展的分布式消息中间件，思路起源于LinkedIn的Kafka，但并不是Kafka的一个Copy。MetaQ具有消息存储顺序写、吞
1） 下载python安装包，运行安装； 2） 安装完成后，在windows环境变量系统变量Path中增加：python.exe所在目录（如：C:\Python），其下Scripts目录（如：C:\Python\Scripts）。
尽管 CMake 是跨平台的，在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植，但有时源代码并不完全可移植；例如，当使用依赖于供应商的扩展时，我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关，我们将在第十三章，替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱，并提供了如何实施此类解决方案的建议。
Storm特点:(Storm类似手扶电梯,不出故障就会一直运行，Hadoop类似升降电梯,到达一定程度会停止)。
早期运维工作中用过稍微复杂的Puppet，下面介绍下更为简单实用的Saltstack自动化运维的使用。 Saltstack知多少 Saltstack是一种全新的基础设施管理方式，是一个服务器基础架构集中化管理平台，几分钟内便可运行起来，速度够快，服务器之间秒级通讯，扩展性好，很容易批量管理上万台服务器，显著降低人力与运维成本；它具备配置管理、远程执行、监控等功能，一般可以理解为简化版的puppet和加强版的func；通过部署SaltStack环境，可以在成千上万台服务器上做到批量执行命令，根据不同业务特性进
消息队列是一种进程间的通信机制，用于在不同进程之间同步消息。通信期间，一个进程将消息放入该队列中，然后另一个进程就可以从该队列中取出这条消息。
消息队列(Message Queue，简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件，具有高吞吐量、高可用等等优点。
如何保证一个进程或线程能安全稳定地把一段消息发送到另一个进程和线程，甚至是另一台机器的进程或线程，再或是要通过代理转发到另一个进程或线程，一直是一个比较麻烦的问题。
消息队列是分布式应用间交换信息的重要组件，消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列可以存储消息直到它们被应用程序读走。
在 Java、Python 和 C++ 之间进行快速进程间通信（IPC）可以采用多种方法，说复杂也还好，主要还是要多了解通信协议等问题，RPC（远程过程调用、共享内存（Shared Memory）、管道(Pipe)通信等等都需要注意。下面可以好好看下。
支持插件的消息中间件 msg broker with plugin Msg Broker概念： msg broker是实现application 之间互通讯的组件。通常为实现application之间的解耦，消息都是通过msg broker完成转发。application只需知道其他applicatipn的逻辑名称，而不需要知道对方的具体位置。Broker中维护一个查找表，记录着哪个application注册在此逻辑名称之下，所以消息总是会被正确的投递到目的地。 msg broker不限于1-1的转发，也支
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。
salt是一个异构平台基础设置管理工具(虽然我们通常只用在Linux上)，使用轻量级的通讯器ZMQ,用Python写成的批量管理工具，完全开源，遵守Apache2协议，与Puppet，Chef功能类似，有一个强大的远程执行命令引擎，也有一个强大的配置管理系统，通常叫做Salt State System。
以上代码分为两个文件，一个是Server.cpp，另一个是Client.cpp。Server.cpp创建一个REP类型的socket，并绑定到"tcp://*:5555"地址上。在服务器的无限循环中，它接收来自客户端的请求消息，然后发送一个回复消息。
在现代的分布式系统和实时数据处理领域，消息中间件扮演着关键的角色，用于解决应用程序之间的通信和数据传递的挑战。在众多的消息中间件解决方案中，Kafka、ZeroMQ和RabbitMQ 是备受关注和广泛应用的代表性系统。它们各自具有独特的特点和优势，适用于不同的应用场景和需求。
ffrpc 是异步c++通信库。可以说是传统rpc模式和zeromq模式的一个结合，采用broker模式封装client和server之间的拓扑关系，而client和server的通信仍然按照请求应答的模式。这样简化了异步server的测试，同时异步也保证了server的高性能。ffrpc的相关文章如下： ffrpc tutorial 之client/server 示例 http://www.cnblogs.com/zhiranok/p/ffrpc_client_server.html 如何定义接口 thr
Apache Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统。Apache Storm使可靠地处理无界数据流变得容易，为实时处理做了Hadoop为批处理做的事情。Apache Storm很简单，可以和任何编程语言一起使用，使用起来很有趣！Apache Storm有很多用例:实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。ApacheStorm速度很快:一个基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。它是可扩展的，容错的，保证您的数据将被处理，并且易于设置和操作。
本文将主要介绍开源软件 SaltStack 自动化运维工具在大型云计算环境中，如何帮助管理员快速完成运维任务，降低运维工作量，提高效率。根据不同业务特性，进行配置，实现集中化管理、分发文件、采集服务器数据，规范业务等功能。 原题：自动化运维工具 SaltStack 在云计算环境中的实践 随着云计算技术的快速普及与发展，越来越多的企业开始学习和搭建自己的云平台代替传统的 IT 交付模式，企业的 IT 环境也随之越来越复杂，常规的运维方法与技术已经无法满足现在云环境中系统的配置与变更。基于云计算的发展，大数据
NetMQ 是 ZeroMQ的C#移植版本。 ZeroMQ是一个轻量级的消息内核，它是对标准socket接口的扩展。它提供了一种异步消息队列，多消息模式，消息过滤（订阅），对多种传输协议的无缝访问。 NetMQ 也是一个社区开源项目，网站在Github上 https://github.com/zeromq/netmq, 可以通过Nuget包获取http://nuget.org/packages/NetMQ。 Ø 是一个并发框架. Ø 支持通过进程内(Inproc),进程间(IPC), TCP, 和多播
本文是大型网站架构系列：消息队列（二），主要分享JMS消息服务，常用消息中间件（Active MQ，Rabbit MQ，Zero MQ，Kafka）。 【第二篇的内容大部分为网络资源的整理和汇总，供大家学习总结使用，最后有文章来源】 本次分享大纲(接上篇) 消息队列概述（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） 消息队列应用场景（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） 消息中间件示例（见第一篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（一）） JMS消息服务 常用消息队列 参考（推荐）资料 本
刚刚这个国庆，对程序员来说，最糟心的事情莫过于 ZeroMQ 的作者 Pieter Hintjens 的安乐死。想必你的朋友圈也传过了那篇令人感怀的 A protocal for dying。如果你还没看，翻翻朋友圈，仔细读一读，然后收藏起来，一两年后再看上一看。可敬的 Pieter，临终前的 last words，也不放过自己搞 messaging 的本行，借用了 Alice 和 Bob（https://en.wikipedia.org/wiki/Alice_and_Bob ）调侃了一番。 我对 Piet
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、
JStorm 是参考 Apache Storm 实现的实时流式计算框架，在网络IO、线程模型、资源调度、可用性及稳定性上做了持续改进，已被越来越多企业使用。
类似的工具还有 Puppet、Chef、Ansible，他们之间可以相互替代，但是哪一个更好，我就不在此引发圣战了
小爱接入层是小爱云端负责设备接入的第一个服务，也是最重要的服务之一，本篇文章介绍了小米技术团队2020至2021年在这个服务上所做的一些优化和尝试，最终将单机可承载长连接数从30w提升至120w+，节省了机器30+台。
ZMQ（ZeroMQ）是一种高性能的异步消息传递库，它可以在不同的进程和机器之间进行消息传递。它提供了多种传输协议、通信模式和编程语言支持，并且非常易于使用。
snakeMQ是一个跨平台的Python消息队列库。消息队列让不同主机间通信变得简单可靠。使用snakeMQ，只需要发送消息，剩下的事都交给snakeMQ处理。
消息队列是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量 削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性
本文介绍了k8s官方提供的日志收集方法，并介绍了Fluentd日志收集器并与其他产品做了比较。最后介绍了好雨云帮如何对k8s进行改造并使用ZeroMQ以消息的形式将日志传输到统一的日志处理中心。 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式： stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志，k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容，只能tail日志文件查看。 在k
GitHub - Genymobile/scrcpy: Display and control your Android device
上文：spring整合中间件（RocketMQ、kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ)ActiveMQ
在P2P模型中，有几个关键术语：消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到它们被消费或超时。
一、消息中间件相关知识 1、概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。 2、消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器，作为server提供消息核心服务 2.2 Producer 消息生产者，业务的发起方，负责生产消息传输给broker， 2.3 Consumer 消息消费者，业务的处理方，负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理 2.4 Topic 主题，发布订阅模式下的消息统一汇集地，不同生产者向topic发送消息，由MQ服务器分发到不同的订阅者，实现消息的 广播 2.5 Queue 队列，PTP模式下，特定生产者向特定queue发送消息，消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收 2.6 Message 消息体，根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包，来封装业务数据，实现消息的传输 3 消息中间件模式分类 3.1 点对点 PTP点对点:使用queue作为通信载体
大型网站架构系列：消息队列 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题，以及实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统不可缺少的中间件。
当我们拥有一台服务器的时候，通常服务器都可能包含比本地电脑比较好的配置，特别是如果做深度学习的，服务器通常意味着有好的 GPU；然后，Jupyter notebook 允许我们可以非常直观地调试代码，每完成一个函数或者一部分代码，运行一下，保存当前代码的运行结果。
本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
工具名称 语言 架构 协议 应用场景 社区 稳定性 安全性 可扩展性 容易度 文档 更新速度 puppet ruby c/s http 大规模（上千台服务器）、复杂环境 4.6K星，活跃 稳定性好 puppet通信采用ssl安全加密协议，以保证所有数据传输的安全性 基于ruby，技术储备要求较高，且针对异构环境更适合。 难 时间长，应用广，文档多 快 ansibe python no client ssh（zeroMQ） 小规模（100台以下到200台服务器规模） 25.1K颗星，活跃 不会无感丢失执行对象
Salt，一种全新的基础设施管理方式，部署轻松，在几分钟内可运行起来，扩展性好，很容易管理上万台服务器，速度够快，服务器之间秒级通讯。
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消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。 目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。 二、消息队列应用场景 以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。 2.1异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种
消息队列是最古老的中间件之一，从系统之间有通信需求开始，就自然产生了消息队列。如果你还没有用过消息队列，那是时候好好学习一下了。本文告诉什么是消息队列，为什么需要消息队列，常见的消息队列有哪些， RabbitMQ 的部署和使用。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题
原文链接：http://t.cn/RVDWcfe
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