推荐使用AZMQ Boost Asio + ZeroMQ:高效并发通信的利器
项目简介
AZMQ Boost Asio + ZeroMQ是一个将Boost Asio风格绑定到ZeroMQ的库,它构建在ZeroMQ的标准C接口之上,并与使用Boost库(特别是Asio)的C++应用程序完美融合。这个库的主要抽象是azmq::socket,它提供了一个Asio风格的套接字接口,用于连接底层的zeromq套接字,并与Asio的io_service()协同工作。这意味着你可以在这个库中自由混合使用其他Asio类型的套接字。
技术分析
AZMQ库的核心是azmq::socket,它实现了异步I/O,使得开发者能够像处理Asio原生套接字那样处理ZeroMQ套接字。通过这种方式,开发者可以利用Boost Asio的强大功能和简洁API,同时享受到ZeroMQ提供的高性能并发通信能力。其支持的平台包括Linux、OS X以及Windows,兼容多种C++编译器,如GCC和Visual Studio。
应用场景
AZMQ可以广泛应用于需要高并发、低延迟的分布式系统,比如:
- 实时数据流传输,例如股票市场数据推送服务。
- 微服务架构中的服务间通信。
- 广播和多播场景,例如公告或事件通知。
- 异步任务调度和执行。
项目特点
- 易用性:提供与Asio一致的API,使现有Asio用户能快速上手。
- 性能优化:结合ZeroMQ的高性能特性,能够处理大量并发连接和消息。
- 跨平台:支持多种操作系统和C++编译器,易于移植。
- 强大的测试支持:完备的测试框架确保代码质量和稳定性。
- 社区驱动:遵循C4.1贡献协议,鼓励社区参与和协作。
编译与安装
AZMQ库的构建依赖于CMake、C++11支持的编译器,以及Boost 1.48+ 和ZeroMQ 4.0.x。通过简单的CMake命令,可以在多个平台上完成编译、测试和安装。
示例代码
以下示例展示了如何使用AZMQ创建一个发布者和订阅者的简单应用,这与ZeroMQ官方指南中的示例类似:
#include <azmq/socket.hpp>
#include <boost/asio.hpp>
#include <array>
namespace asio = boost::asio;
int main() {
asio::io_service ios;
azmq::sub_socket subscriber(ios); // 订阅者
subscriber.connect({"tcp://192.168.55.112:5556", "tcp://192.168.55.201:7721"});
subscriber.set_option(azmq::socket::subscribe("NASDAQ"));
azmq::pub_socket publisher(ios); // 发布者
publisher.bind("ipc://nasdaq-feed");
std::array<char, 256> buf;
while (true) {
auto size = subscriber.receive(asio::buffer(buf));
publisher.send(asio::buffer(buf));
}
return 0;
}
要了解更多示例,可以查看doc/examples目录。
社区与支持
AZMQ项目有着持续的构建状态更新,并且欢迎社区成员通过C4.1贡献协议进行贡献。随项目提供的CONTRIBUTING文件详细介绍了贡献流程。
总体而言,如果你正在寻找一种可以无缝集成到Asio环境的高效并发通信解决方案,那么AZMQ Boost Asio + ZeroMQ无疑是你的理想选择。立即加入并体验它的强大功能吧!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00