VMware RAET 开源项目最佳实践教程
2025-04-26 22:30:26作者:宗隆裙
1、项目介绍
VMware RAET(Reliable Asynchronous Event Transport)是一个用于在分布式系统之间进行可靠异步事件传输的框架。它被设计为轻量级、高性能,并具有良好的跨平台支持,能够满足企业级应用的需求。
2、项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保您的系统中已安装以下依赖:
- Python 3.6 或更高版本
- pip(Python 包管理工具)
安装 RAET
通过以下命令克隆 RAET 项目仓库并安装:
git clone https://github.com/vmware-archive/raet.git
cd raet
python setup.py install
运行示例
安装完成后,您可以使用以下命令运行 RAET 的示例程序:
python -m raet.example
这将启动一个简单的 RAET 服务器和客户端,并展示它们之间的通信。
3、应用案例和最佳实践
案例一:分布式消息队列
RAET 可以被用作分布式系统中的消息队列,实现不同服务之间的异步通信。在处理大量数据或高并发请求时,RAET 的异步特性能够有效提高系统的响应速度和吞吐量。
from raet import raeting, raetevent
import json
class MyServer(raeting.RAETServer):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(MyServer, self).__init__(*args, **kwargs)
def dispatch(self, target, message):
print("Received message:", message)
return "Processed"
server = MyServer()
server.run()
案例二:事件驱动架构
在事件驱动架构中,RAET 能够帮助您构建松耦合的系统组件。通过发布和订阅事件,各个组件可以独立工作,仅在需要时才进行交互。
from raet import raeting, raetevent
class MyClient(raeting.RAETClient):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(MyClient, self).__init__(*args, **kwargs)
def dispatch(self, target, message):
print("Sent message:", message)
return "Message sent"
client = MyClient()
client.send("event", "Hello RAET!")
最佳实践
- 事件封装:确保所有的事件数据都被正确封装在 RAET 消息结构中,以便于传输和解析。
- 错误处理:实现健壮的错误处理机制,确保在消息传输失败时能够进行重试或记录日志。
- 安全通信:在需要的情况下,使用 RAET 的加密功能来保护数据传输的安全性。
4、典型生态项目
RAET 作为 VMware 的开源项目,已经被集成到多个生态系统中,例如:
- OpenStack:使用 RAET 作为其内部的消息传递机制。
- VMware vSphere:利用 RAET 来实现不同组件之间的通信。
这些项目的成功应用证明了 RAET 在分布式系统通信中的价值和稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.84 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322