ZeroMQ之Push与Pull (Java)

本系列文章均转自:http://blog.csdn.net/kobejayandy/article/details/20163431

在ZeroMQ中并没有绝对的服务端与客户端之分，所有的数据接收与发送都是以连接为单位的，只区分ZeroMQ定义的类型，例如Response与Request，Publisher与Subscriber，Push与Pull等。。。

例如在前面我们最开始的Response/Request模式，因为只有一个Response端，而有多个Request端，所以我们选择在Response端调用bind方法来建立监听，而在Request端调用connect方法与Response端建立连接。。。因此根据以前常用的概念，可以简单的将Response理解为服务端，将Request理解为客户端。。。。

这种状态下，整个系统大概用下面的图形来形容：

这里因此按照我们常规的区分方法，将建立监听的叫做服务端，发起连接的叫做客户端，但其实呢，在ZeroMQ这种按照监听的方式来区分是不成立的。。。将上图的网络构建变成如下这个样子：

上图的网络结构中，在Request端建立监听，而在Response发起与Request端的连接，这样，request同样可以发送请求到Response端。。。

其实说这么多无非就像强调：在ZeroMQ中，不要用常规的server/client模式来对组件进行分类，而应该采用ZeroMQ中定义的类型（Request，Response，Push，Pull）。

好了，接下来回到Push/Pull模式，这算是非常经典的了吧，Push产生消息，Pull角色来拿消息。。。甚至可以用生产者/消费者模型来对应。。。应用场景就非常的广泛了。。。最典型的应用场景就是任务分发。。。

在ZeroMQ中根据Push与Pull角色各自的数量又定义了一些比较有趣的名词：

（1）parallel pipeline，并行流水线，这种情况下是一个push，多个pull，可以理解为一个push不断的产生任务，并将这些任务分发给pull角色。。。如下图：

在这种网络结构中，manager不断的将任务分发给worker，要实现这种通信，在ZeroMQ中就直接用Push/Pull就可以了，代码也很简单，首先是Manager端（Push）：

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1. package pushpull13;  
2.   
3. import org.zeromq.ZMQ;  
4.   
5. public class Push {  
6.     public static void main(String args[]) {  
7.   
8.         ZMQ.Context context = ZMQ.context(1);  
9.         ZMQ.Socket push  = context.socket(ZMQ.PUSH);  
10.         push.bind("ipc://fjs");  
11.   
12.         for (int i = 0; i < 10000000; i++) {  
13.             push.send("hello".getBytes());  
14.         }  
15.         push.close();  
16.         context.term();  
17.       
18.     }  
19. }  

代码很简单吧，这里建立的是PUSH类型的socket，然后循环一千万次，给建立连接的worker发送数据，那么接下来来看看Worker（Pull）部分的代码：

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1. package pushpull13;  
2.   
3. import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;  
4.   
5. import org.zeromq.ZMQ;  
6.   
7. public class Pull {  
8.     public static void main(String args[]) {  
9.         final AtomicInteger number = new AtomicInteger(0);  
10.         for (int i = 0; i < 5; i++) {  
11.             new Thread(new Runnable(){  
12.                 private int here = 0;  
13.                 public void run() {  
14.                     // TODO Auto-generated method stub  
15.                     ZMQ.Context context = ZMQ.context(1);  
16.                     ZMQ.Socket pull = context.socket(ZMQ.PULL);  
17.                     pull.connect("ipc://fjs");  
18.                     //pull.connect("ipc://fjs");  
19.                     while (true) {  
20.                         String message = new String(pull.recv());  
21.                         int now = number.incrementAndGet();  
22.                         here++;  
23.                         if (now % 1000000 == 0) {  
24.                             System.out.println(now + "  here is : " + here);  
25.                         }  
26.                     }  
27.                 }  
28.                   
29.             }).start();  
30.               
31.         }  
32.     }  
33. }  

这里建立了5个worker，建立于与manager的连接，这里可能就会涉及到一个问题，manager是怎么将数据分发给这5个woker的呢，这里由于还没有看过实现代码，所以不知道这里具体是怎么个策略，不过后来测试数据之后发现各个worker之间收到的数量相差不大，可以猜测大概是轮询发送的。。。。

好了，到这里整个所谓的并行流水线的网络构建就算是差不多了。。。那么接下来来看另外一种，这里Push与Pull之间的对应关系是多个Push角色对应一个Pull角色，在ZeroMQ中，给这种结构取的名叫做公平队列，结构如下图：

这里也就是说将Pull角色理解为一个队列，各个Push角色不断的向这个队列中发送数据。。。这种结构应用场景也很广泛吧，例如分布式的数据统计啥的。。。

好了，来看看实现代码形式吧，先来看看Push：

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1. package pushpull31;  
2.   
3. import org.zeromq.ZMQ;  
4.   
5. public class Push {  
6.     public static void main(String args[]) {  
7.         for (int j = 0; j < 3; j++) {  
8.             new Thread(new Runnable(){  
9.   
10.                 public void run() {  
11.                     // TODO Auto-generated method stub  
12.                     ZMQ.Context context = ZMQ.context(1);  
13.                     ZMQ.Socket push = context.socket(ZMQ.PUSH);  
14.                       
15.                     push.connect("ipc://fjs");  
16.                       
17.                     for (int i = 0; i < 10000000; i++) {  
18.                         push.send("hello".getBytes());  
19.                         System.out.println(i);  
20.                     }  
21.                     push.close();  
22.                     context.term();  
23.                 }  
24.                   
25.             }).start();;  
26.         }  
27.     }  
28. }  

由于这部分push与pull的关系是多对一，所以选择在pull端建立监听，让push端来连接pull端。。。代码还是很简单的吧。。。

不过这里有一个比较有意思的现象，加入我们先运行push端，而这个时候pull端并没有运行的话，会发现send方法也会被执行，只不过执行一会以后就阻塞了，这里可以猜测，ZeroMQ的push端是先将数据写到了一个缓冲区，然后数据是从缓冲区中写到已经建立好连接的pull端的，当然这个只是猜测，具体是什么样子的以后看看源码的实现就知道了。。。。

好了，接下来来看看Pull端的代码实现吧：

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1. package pushpull31;  
2.   
3. import org.zeromq.ZMQ;  
4.   
5. public class Pull {  
6.     public static void main(String args[]) {  
7.         ZMQ.Context context = ZMQ.context(1);  
8.         ZMQ.Socket pull = context.socket(ZMQ.PULL);  
9.           
10.         pull.bind("ipc://fjs");  
11.           
12.         int number = 0;  
13.         while (true) {  
14.             String message = new String(pull.recv());  
15.             number++;  
16.             if (number % 1000000 == 0) {  
17.                 System.out.println(number);  
18.             }  
19.         }  
20.     }  
21. }  

这里够简单吧，建立一个连接，然后循环里不断的接收数据就好了。。。

好了，到这里Push/Pull中的一对多与多对一的网络结构就算是讲完了吧，其实还有一种多对多的结构。。不过意思都差不多吧。。。。。就不具体弄出来了。。