[url=http://iyuan.iteye.com/blog/981677]前文[/url]曾提到过命名机制,事实上它是一把双刃剑。在能够持有数据等待重新连接的时候,也增加了持有数据方的负担(危险),特别是在"发布/订阅"模式下,可谓牵一发而动全身。
这里先给出一组示例,在代码的运行过程中,通过重启消费者来观察发布者的进程状态。
发布端:
订阅端:
订阅端得到的信息:
数据被发布者存储了,而发布者的内存占用也节节升高(很危险啊)。所以是否使用命名策略是需要谨慎选择的。为了以防万一,zeromq也提供了"高水位"机制,即当发送端持有数据达到一定数量就不再存储后面的数据,很好的控制了风险。这个机制也适当解决了[url=http://iyuan.iteye.com/blog/973013]这里[/url]的慢消费问题。
使用了 高水位 后的测试结果:
"高水位"封堵了内存崩溃的可能性,却是以数据丢失为代价的,zeromq也为此配对提供了"swap"功能,将内存中的数据转存入硬盘,实现了"既不耗内存又不丢数据"。
实现代码:
注意点:
高水位与交换区的设定,是需要根据实际运用状态来确定的,高水位设的过小,会影响到速度。
如果是数据存储端崩溃了,那么,所有数据将彻底消失。
关于高水位的特别说明:
除了PUB型会在达到高水位丢弃后续数据外,其他类型的都会以阻塞的形式来应对后续数据。
线程间的通信,高水位是通信双方共同设置的总和,如果有一方没有设置,则高水位规则不会起到作用。
(未完待续)
这里先给出一组示例,在代码的运行过程中,通过重启消费者来观察发布者的进程状态。
发布端:
import zmq
import time
context = zmq.Context()
sync = context.socket(zmq.PULL)
sync.bind("tcp://*:5564")
publisher = context.socket(zmq.PUB)
publisher.bind("tcp://*:5565")
sync_request = sync.recv()
for n in xrange(10):
msg = "Update %d" % n
publisher.send(msg)
time.sleep(1)
publisher.send("END")
time.sleep(1) # Give 0MQ/2.0.x time to flush output
订阅端:
import zmq
import time
context = zmq.Context()
subscriber = context.socket(zmq.SUB)
subscriber.setsockopt(zmq.IDENTITY, "Hello")
subscriber.setsockopt(zmq.SUBSCRIBE, "")
subscriber.connect("tcp://localhost:5565")
sync = context.socket(zmq.PUSH)
sync.connect("tcp://localhost:5564")
sync.send("")
while True:
data = subscriber.recv()
print data
if data == "END":
break
订阅端得到的信息:
$ durasub
Update 0
Update 1
Update 2
^C
$ durasub
Update 3
Update 4
Update 5
Update 6
Update 7
^C
$ durasub
Update 8
Update 9
END
数据被发布者存储了,而发布者的内存占用也节节升高(很危险啊)。所以是否使用命名策略是需要谨慎选择的。为了以防万一,zeromq也提供了"高水位"机制,即当发送端持有数据达到一定数量就不再存储后面的数据,很好的控制了风险。这个机制也适当解决了[url=http://iyuan.iteye.com/blog/973013]这里[/url]的慢消费问题。
使用了 高水位 后的测试结果:
$ durasub
Update 0
Update 1
^C
$ durasub
Update 2
Update 3
Update 7
Update 8
Update 9
END
"高水位"封堵了内存崩溃的可能性,却是以数据丢失为代价的,zeromq也为此配对提供了"swap"功能,将内存中的数据转存入硬盘,实现了"既不耗内存又不丢数据"。
实现代码:
import zmq
import time
context = zmq.Context()
# Subscriber tells us when it's ready here
sync = context.socket(zmq.PULL)
sync.bind("tcp://*:5564")
# We send updates via this socket
publisher = context.socket(zmq.PUB)
publisher.bind("tcp://*:5565")
# Prevent publisher overflow from slow subscribers
publisher.setsockopt(zmq.HWM, 1)
# Specify the swap space in bytes, this covers all subscribers
publisher.setsockopt(zmq.SWAP, 25000000)
# Wait for synchronization request
sync_request = sync.recv()
# Now broadcast exactly 10 updates with pause
for n in xrange(10):
msg = "Update %d" % n
publisher.send(msg)
time.sleep(1)
publisher.send("END")
time.sleep(1) # Give 0MQ/2.0.x time to flush output
注意点:
高水位与交换区的设定,是需要根据实际运用状态来确定的,高水位设的过小,会影响到速度。
如果是数据存储端崩溃了,那么,所有数据将彻底消失。
关于高水位的特别说明:
除了PUB型会在达到高水位丢弃后续数据外,其他类型的都会以阻塞的形式来应对后续数据。
线程间的通信,高水位是通信双方共同设置的总和,如果有一方没有设置,则高水位规则不会起到作用。
(未完待续)