标题：体验真正的零拷贝：iceoryx —— 高效的跨进程通信框架

最新推荐文章于 2024-07-30 23:05:29 发布
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标题：体验真正的零拷贝：iceoryx —— 高效的跨进程通信框架

iceoryxEclipse iceoryx™ - true zero-copy inter-process-communication项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ic/iceoryx

项目介绍

欢迎来到iceoryx的世界，这是一个由Eclipse基金会支持的开源项目，专为实现跨平台、高效、低延迟的进程间通信（IPC）而设计。最初源自汽车行业的高数据量传输需求，但其强大功能同样适用于机器人、游戏开发等多个领域。

iceoryx

iceoryx以独特的真正零拷贝共享内存策略为核心，确保即使在大数据传输下也能保持恒定的延迟性能。该项目提供了C++和C两种API，同时也支持与各种框架如ROS 2的集成，形成了一个高效的IPC运输层。

项目技术分析

iceoryx的核心是它的“真零拷贝”机制，通过避免数据在内存中多次复制，极大地提高了数据传输效率。此外，它还支持Linux、macOS、QNX、FreeBSD和Windows 10等多种操作系统，确保了广泛的兼容性。尽管某些平台可能不支持访问权限控制或特定命令行解析，iceoryx仍能在这些系统上运行。

应用场景

  • 自动驾驶：汽车行业中的数据密集型应用，如驾驶辅助系统或自动化驾驶。
  • 机器人技术：实时、高带宽的数据交换对机器人控制系统至关重要。
  • 游戏开发：快速的游戏逻辑更新和图形渲染要求高效的数据传输。

合作伙伴与项目使用

多个知名框架和公司已选择iceoryx作为底层通信基础设施，包括ROS 2、Eclipse eCAL、Apex.AI的Apex.Ida等。

项目特点

  • 高性能：采用真正的零拷贝技术，提供恒定低延迟的数据传输。
  • 跨平台：广泛支持多种操作系统，便于在不同环境中部署。
  • 灵活接口：提供了C++和C两种API，适合不同的开发需求。
  • 可扩展性：易于与其他框架集成，如ROS 2的rmw_iceoryx。

参与与贡献

无论你是初学者还是经验丰富的开发者，iceoryx都有详细的文档、示例代码和清晰的贡献指南供你参考。如果你有新的想法或者想参与进来，我们非常欢迎！

让我们一起探索这个令人兴奋的项目，将数据传输提升到新的速度层次！更多信息请访问iceoryx.io。

iceoryx，一个为你带来极致通信效率的技术革命。现在就加入，开启你的高效数据之旅吧！

iceoryxEclipse iceoryx™ - true zero-copy inter-process-communication项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ic/iceoryx

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

PIPC：基于博世冰羚Iceoryx的功能安全增强型通信框架
usstmiracle的博客
03-06 185
拿大家最常用的Linux系统举例，不同进程之间传播或交换信息，由于不同进程地址空间相互独立，传递数据时不停的来回拷贝数据，建立和释放堆栈，这个不生成任何价值的拷贝的过程浪费和占有了大量系统资源并产生了不期望的延迟。这种“零拷贝”通过事前定义好的通用接口，将需要消费的数据（图片原始RGB或者激光点云数据）放入由ICEORYX申请好的内存空间，然后引入“记数器”这个概念，来记录内存空间中各块数据是否被调用还是释放，当计数器为0时，就表示该块数据可以被释放。其内存段独立于Pub/Sub，避免资源竞争。
Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到ollama框架
walkskyer的博客
04-08 1万+
本教程详细介绍了如何将GGUF、PyTorch和Safetensors格式的模型导入到ollama框架中。通过一系列步骤，从环境准备、模型转换和量化，到最终的模型创建和运行，我们为开发者提供了一个清晰的指南。此外，我们还探讨了如何发布模型到ollama平台，使得模型可以被更广泛地分享和应用。ollama框架提供了一个灵活、高效的解决方案，帮助开发者在各种环境中部署和运行机器学习模型。无论您是想将现有模型快速部署到生产环境，还是希望探索新的模型架构，ollama都能为您提供所需的工具和资源。
汽车软件通信中间件iceoryx和它的零拷贝技术
frank 的专栏
04-17 6514
这是一头漂亮的"冰羚"，它是一种用于汽车软件中的 ICP 通信中间件，由 Eclipse 基金会发布和维护。
iceoryx和它的零拷贝技术
neuzhangno的博客
06-28 874
Iceoryx的零拷贝技术是为实时应用而设计的，特别适用于需要高性能和低延迟的嵌入式系统。具体来说，Iceoryx使用共享内存进行进程间通信，将数据放置在共享内存区域，然后通过指针引用来实现数据的传递，避免了数据的额外复制。传统的数据拷贝需要涉及CPU的复制操作，而零拷贝避免了这一步骤，可以更高效地利用CPU资源。其次，零拷贝减少了内存的占用，因为数据不需要在不同的缓冲区之间复制，可以直接在原始缓冲区中进行操作。最后，零拷贝提供了更低的传输延迟，因为数据可以直接传递，而不需要复制的等待时间。
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iceoryx 内存管理 源码解析
【 iceoryx 零拷贝】 从iox_publisher_helloworld开始 1
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iox_publisher_helloworld 剖析
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06-20 700
探索未来软件通信新境界：Eclipse Iceoryx 2，零拷贝，无锁，纯Rust打造 iceoryx2Eclipse iceoryx2™ - true zero-copy inter-process-communication in pure Rust项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ic/iceoryx2 在高速发展的技术领域，高效的进程间通信（IPC...
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Python基础——多进程及进程间通信
08-12
文件中包含文件的拷贝方法，多进程的基础概念，相关函数的用法，队列的先进先出，共享内存等内容。
iceoryx：iceoryx-真正的零副本进程间通信
01-28
iceoryx：iceoryx-真正的零副本进程间通信
C++高性能通信：了解Iceoryx与零拷贝技术的实现与应用
Where there is life, there is hope.
07-24 3467
iceoryx 使用真正的零拷贝共享内存方法，允许将数据从发布者传输到订阅者而无需任何副本。这可确保数据传输具有恒定的延迟，无论有效负载的大小是多少。
[翻译]Iceoryx - 块头（Chunk-Header）
Where there is life, there is hope.
07-30 198
Chunks 是 Iceoryx 中的数据传输单元。它们将发布者的数据作为有效载荷进行存储，并发送给一个或多个订阅者。此外，除了有效载荷，还有一些元信息存储在 Chunk 的前面，例如 Chunk 的大小和来源。这些数据被组成在 `ChunkHeader` 中，并位于 Chunk 的前面。可以添加自定义的元信息来扩展 `ChunkHeader` 中的数据，并使 Chunk 适应特定的用例。虽然这使得 Chunk 布局更加复杂，但否则这种复杂性会分散在代码库的不同位置，例如请求/响应功能中。此外，用户头部的调
Iceoryx整体
李小狸与李小李
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记录iceoryx学习过程
iceoryx(冰羚)-Architecture
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11-15 1125
本文概述了Eclipseiceoryx体系结构，并解释了它的基本原理。
iceoryx--iceoryx整体分析
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04-30 1615
iceoryx是基于共享内存实现通信的中间件，主要目的在于降低通信延迟、增加通信速度、减低目标设备CPU，据官方介绍，iceoryx的通信延迟在1us以内，并且不会随着payload的增加而增加。publisher的发送结构体中保存所有订阅者的数据接收队列地址，当publisher发送对应的数据时，publisher会先将存有数据的chunk存放到subscriber的。中，然后触发响应的条件变量，通知对应的listener接收消息，实现数据传输；
iceoryx(冰羚)-Listener设计
liu-yonggang的专栏
11-14 573
Listener是除WaitSet之外实现推送方法来检测特定事件并对其作出反应。监听器为用户提供了附加具有相应事件和回调的对象的能力。每当对象接收到指定的事件时，就会在Listener后台线程中调用相应的回调作为响应。WaitSet的两个关键区别是侦听器是事件驱动的而不是像WaitSet和Listener创建的那样由事件和状态驱动一个单独的后台线程，在该线程中执行事件回调，而在WaitSet中用户必须显式调用事件回调。##术语由附加对象用于通知Listener/WaitSet事件发生。
[翻译]Iceoryx - 请求-响应通信模式
Where there is life, there is hope.
07-30 232
本文主要介绍Iceoryx的请求-响应通信模式
C++高性能通信：图形简述高性能中间件Iceoryx
Where there is life, there is hope.
07-30 1510
本文通过几个图形简述高性能通信中间件Iceoryx的重要特点
fastdds iceoryx
最新发布
03-19
### FastDDS 与 Iceoryx 集成或比较 #### 实时系统的背景需求 实时系统通常需要低延迟、高吞吐量以及可靠的通信机制来支持分布式应用之间的数据交换。FastDDS 是一种基于 DDS（Data Distribution Service）标准的高性能中间件，而 Iceoryx 则是一种零拷贝共享内存技术，用于实现实时性和高效的进程间通信。 --- #### FastDDS 特性分析 FastDDS 提供了一种灵活的数据分发服务框架，适用于复杂的分布式环境。它通过发布/订阅模式实现异步消息传递，并具备动态发现功能，能够自动检测网络中的参与者[^3]。此外，FastDDS 支持多种 QoS（Quality of Service）策略，允许开发者针对不同的应用场景调整性能参数，例如可靠性、持久化和带宽优化等。 然而，在传统的流处理架构中，单记录更新方法可能面临扩展性瓶颈。尽管可以通过硬件复制或者上游备份缓冲区的方式增强容错能力，但这些方案难以线性扩展到数百节点规模[^1]。 --- #### Iceoryx 技术特点 Iceoryx 主要专注于本地 IPC（Inter-Process Communication），利用共享内存减少不必要的序列化和反序列化开销。其核心优势在于零拷贝设计，这使得数据能够在生产者和消费者之间高效传输而不需额外副本创建。这种特性对于时间敏感型任务尤为重要，因为它显著降低了 CPU 负载并减少了端到端延迟。 另外值得注意的是，Iceoryx 并不局限于特定协议栈，而是作为一个底层基础设施可以与其他高层软件无缝协作。例如，当结合 ROS2 使用时，它可以进一步提升整体效率[^4]。 --- #### FastDDS vs Iceoryx 对比 | **维度** | **FastDDS** | **Iceoryx** | |-------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------| | **适用场景** | 分布式网络环境下多节点间的可靠通讯 | 同一主机上不同进程间快速交互 | | **通信方式** | 基于 TCP/UDP 协议栈 | 共享内存 | | **延迟能力** | 较好，但仍受网络条件影响 | 极佳，几乎无额外延迟 | | **资源消耗** | 中等到较高 | 很低 | | **开发复杂度** | 相对较高，涉及较多配置 | 简洁直观 | 从上述表格可以看出两者各有侧重：如果目标是构建跨机器的大范围互联生态，则推荐选用 FastDDS；而对于那些追求极致效能且主要活动限定在同一计算平台内部的应用来说，Iceoryx 显然是更优的选择。 --- #### FastDDS 与 Iceoryx 的潜在集成可能性 理论上讲，这两种工具并非互斥关系，反而存在互补空间。设想一下这样的混合架构——在远程连接部分采用 FastDDS 来管理广域网上的信息流动，而在本地则借助 Iceoryx 加速临近组件间的资料分享过程。如此组合既保留了前者强大的互联互通属性，又充分利用后者卓越的速度表现[^5]。 具体实施过程中需要注意如何平滑过渡两种风格迥异的操作逻辑，比如统一命名约定、同步状态机转换规则等等。同时也要考虑到可能出现的新挑战，像安全性考量、错误恢复流程定义等问题都需要提前规划解决办法。 ```cpp // Example Code Snippet Showing Integration Conceptually #include "fastdds/dds/domain/DomainParticipantFactory.hpp" #include "iceoryx_posh/popo/user_trigger.hpp" int main() { eprosima::fastdds::dds::DomainParticipant* participant = eprosima::fastdds::dds::DomainParticipantFactory::get_instance()->create_participant(0); iox::popo::UserTrigger trigger; // Further code would include setting up listeners and handlers... } ``` ---
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