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
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)。
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。
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
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）。
本地模式：你可以在你的本地机器上开发测试你的topology， 一切都在你的本地机器上模拟出来;
要使用storm首先要安装以下工具：JDK、Python、zookeeper、zeromq、jzmq、storm （注：各个模块都是独立的，如果安装失败或者卡顿可以单独百度某个模块的安装，都是可以的。） JDK1.7安装 参见上篇《Ubuntu下安装配置JDK1.7》http://www.cnblogs.com/stone_w/p/4469548.html 第一步，安装Python2.7.2（ubuntu） wget http://www.python.org/ftp/python/2.7.2/Python
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。
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。
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。
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。
之前某些时候我需要评估配置管理系统。结合从他人得到的意见，我认为 Puppet 及 Chef 在配置和运行方面过于复杂。由于我是Python粉，所以我时常关注 Ansible 及 Salt 。Ruby目前不是我感冒的语言，当然我也不想在这里引起语言之争。 去年我花了6个月美好的时光用Ansible来配置服务器。从而对这个工具变得很熟悉。在那个项目中Ansible可以说是最佳选择，因为它易于使用，还有完整的文档。我所工作的团队尽量遵循文档中指示的 最佳实践 ，从而使我们快速上手，而且我们可以借鉴已经被验证过可以工作的结构。
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。
ZeroMq aka zmq是最知名的网络消息中间件之一。使有zmq的开源软件中最知名的莫过于Apache基金会下的Storm。我厂内部使用zmq的有即通的yaaf框架。
Thrift是一个跨语言的服务部署框架，最初由Facebook于2007年开发，2008年进入Apache开源项目。Thrift通过一个中间语言(IDL, 接口定义语言)来定义RPC的接口和数据类型，然后通过一个编译器生成不同语言的代码（目前支持C++,Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, Smalltalk和OCaml）,并由生成的代码负责RPC协议层和传输层的实现。
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。
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、
一个优秀的分布式消息队列，个人分析应该具备以下的能力：高吞吐、低时延（因场景而异），传输透明，伸缩性强，有冗灾能力，一致性顺序投递，同步+异步的发送方式，完善的运维和监控工具，开源。
上文：spring整合中间件（RocketMQ、kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ)ActiveMQ
openstf GitHub开源地址：https://github.com/openstf/stf
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。
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。
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。
MQTT 已经是物联网事实上的标准通信协议。在目前市面上提供的各类开源 MQTT 服务器中，最常见的是 Linux 平台为基础，对于 Windows 平台的支持较少，即使支持也存在性能较弱、功能单一、版本兼容性等问题。
队列作为一种比较抽象的数据结构，在程序世界中被广泛的应用，而实现方式和形态也各式各样，有使用进程内堆栈实现的，如stl库中的queue;有基于管道、Shmem实现的，如常见的同机进程间通信模型，而随着分布式系统应用越来越广泛，跨机通信的场景需来需多，面临的问题不仅是消息投递问题，分布式系统普适性的挑战也随着应用场景的多样性而越来越多。
原文地址：https://blog.csdn.net/linsongbin1/article/details/47781187
作者2015年博士毕业加入一家量化私募公司，已经做了差不多四年系统工程师的工作。本文是根据这个岗位所用到的日常工作技能总结，希望对想进入这个行业的人有所帮助。由于作者非科班（博士管理科学专业）出身，工作中用的技术大多数通过自学获得，不足之处还请同行多包涵与指正，有好的学习资料希望不吝推荐！
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。
因为需要用 C++ 实现联机对战的功能，但是不想直接用 winsock ，因此选了ZMQ 框架（不知道合不合适）。安装的过程还是挺艰辛的。但是也学到了些东西，记录一下。另外，Zmq 的作者 Pieter Hintjens 在 2016 年因为癌症的原因走了，他的聪明和幽默不会再有更多了，但他留下的，仍然在影响着世界。
clipper是一个开源的低延时的预测系统，地址为http://clipper.ai/ ， 是加州大学伯克利分校RISE Lab开发并开源的，下面是使用过程中的一些笔记，特此记录。
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
阅读导读： 1.流式实时分布式计算系统有哪些共同特征，产生的背景是什么？ 2.原语设计的有哪些要点？ 3.元语设计中Spark、storm是如何设计的？ 4.Storm有哪六种消息分发模式？ 流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位，尤其在在线和近线的海量数据处理上。在线系统负责处理在线请求，因此低延时高可靠是核心指标。在线系统是互联网公司的核心，系统的好坏直接影响了流量，而流量对互联网公司来说意味着一切。在线系统使用的数据是来自于后台的计算系统产生的。
前两天公司来了一个新人实习生叫小浩，上班才半个月不到各种挨diao，看着像极了我自己刚出来工作的时候，所以我就出于好心帮他一下，问了一通之后才知道他出来上班不是很久，学校里面考试成绩数一数二结果到了公司上班还想着读书做作业一样做事情，也难怪挨diao啊。
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。
自从学习.NET以来，优雅的编程风格，极度简单的可扩展性，足够强大开发工具，极小的学习曲线，让我对这个平台产生了浓厚的兴趣，在工作和学习中也积累了一些开源的组件，就目前想到的先整理于此，如果再想到，就继续补充这篇日志，日积月累，就能形成一个自己的组件经验库。
ZeroMQ和RabbitMQ是目前两种业界最为流行的消息队列，ZeroMQ的优势在于性能和轻量级，使用上类似于Socket通信，帮助应用封装了底层通信的细节，同时异步和不持久化消息的特点使得ZeroMQ拥有极其出色的性能，适用于高吞吐量/低延迟的应用场景。同时ZeroMQ与一般的消息中间件不同，它不需要部署和运行消息服务器，其客户端扮演了消息服务器的角色。但是，过于专注底层通信的设计理念让ZeroMQ灵活的同时也让应用披上沉重的包袱，对于一些不允许丢失消息的应用场景，应用不得不考虑消息的持久化的问题或者通过重发避免消息丢失。同时，异步发送消息的实现方式使得客户端无法参与消息的发送过程，这也是ZeroMQ设计上本身就无法支持事务的一个原因。
最近要为公司的消息队列中间件进行选型，市面上相关的开源技术又非常多，如ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka，还有阿里巴巴的RocketMQ等。 这么多技术，如何进行选型呢？ 首先对于阿里的RocketMQ，因为是阿里开源的，对于国内开源的保持谨慎的态度，暂时不采取该中间件。 所以只能在ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka中间选一款作为消息队列中间件。 下面从几个维度来对比下 1、社区活跃度 从目前网上的资料上看，RabbitMQ、activeMQ、Zero
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。
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
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
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。
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。
Dissecting Message Queues 概述： 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息。在这个分析中，我看了几个不同的方面，包括API特性，易于部署和维护，以及性能质量.。消息队列已经被分为两组：brokerless和brokered。 brokerless消息队列是对等的，没有中间商参与信息的传递，而brokered队列有一些服务器端点之间。 性能分析的一些系统： Brokerless nanomsg ZeroMQ Brokered ActiveMQ
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。
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