使用ZeroMQ构建轻量级可扩展后端
ZeroMQ是一个高性能的分布式消息库,为构建基于智能模式如发布订阅、推拉和路由器经销商的通信应用提供了可能。本文将展示一个Delphi版本的ZeroMQ Majordomo协议规范(MDP),该规范适用于Windows和Linux(Tokyo 10.2)上的服务守护进程,以及运行在Windows、Linux、iOS和Android上的客户端应用。此外,我们还将讨论一个名为PascalZMQ的Delphi版CZMQ高级绑定。
ZeroMQ和Majordomo协议与现有的云基础架构、分布式模型相结合,非常适合在Google计算和亚马逊Web服务等云服务上运行。它们对于移动应用和IoT应用尤其适用,这些应用带宽有限,连接不总是可靠的,而后端服务需要动态可扩展。
项目介绍 Majordomo协议利用ZeroMQ网络来实现多个工作模块执行各种服务,并通过高效的路由器进行活动调度。客户端也通过ZeroMQ协议连接到代理,发送消息。ZeroMQ的Majordomo协议允许双向通信,使您能够创建分布式BAAS(Backend as a Service),请求可以立即响应,或产生在后续时间到达的结果。
项目技术分析 在最基本的层面,ZeroMQ提供了一个跨平台传输层,可以用作TCP套接字或HTTP请求/响应的替代品。它专注于效率,没有http、socket.io或WebSocket的开销。在带宽有限如移动应用和IoT应用的场景下,以及性能至关重要的情况下,它是绝佳选择。
它处理了创建和管理连接、断线以及在不可靠连接上队列数据的所有复杂性。内部负责节点之间的数据路由,使得通信双向,并关注保持负载有效载荷的高效性。
你可以使用EPOLL或KQueue(在Linux上)这样的可扩展通信模型编写服务器,你的通信模式可以是TCP、进程间、线程间等多种方式。在ZeroMQ中,这些复杂性都被抽象化,你可以在不改变代码逻辑的情况下随时更改传输模型和操作系统平台。
应用场景 ZeroMQ的替代IP套接字功能只是其冰山一角。它还支持多种数据路由模式,如发布者/订阅者、经销商/路由器和推送/拉动等。这意味着您可以构建无数不同的通信解决方案。然而,由于范围限制,此处无法详述所有方案。要了解更多信息,请参阅ZeroMQ网站上的出色文档。
项目特点
- Majordomo协议:ZeroMQ提供了Majordomo协议,用于构建大型后台工人和服务网络。这种协议是无状态的,任何经纪人或工作者都可以代表任何客户端处理工作。
- PascalZMQ:我们的PascalZMQ是CZMQ的一个Delphi版本,它提供了更方便的面向对象模型,同时考虑了效率和性能。它还包括了Google Protocol Buffers的支持,使得在跨平台上高效地传递Delphi类型变得简单。
- 广泛的适用性:无论是在桌面系统、移动设备还是物联网设备上,只要Delphi能支持的目标平台,你都能使用这个项目实现一次编写,到处运行。
为了使用ZeroMQ,你需要为每个平台准备相应的库。已经为你预编译了Windows、iOS和Android的库。如果想自己构建,可以从zeromq.org和libsodium.org下载最新源代码。
现在,让我们一起探索这个强大的工具箱,看看如何通过ZeroMQ和Majordomo协议构建出轻量级且可扩展的后台服务吧!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00