Workflow项目中对MQTT和ZMQ协议支持的探讨
2025-05-16 14:30:35作者:魏献源Searcher
Workflow作为一个高效的异步编程框架,其内置的server工厂类目前对MQTT和ZMQ协议的支持情况值得深入探讨。本文将从技术实现角度分析这两种协议在Workflow中的适配可能性。
协议特性分析
MQTT作为一种轻量级的发布/订阅消息传输协议,具有全双工通信特性。这种特性与Workflow主版本server的设计存在一定差异,因为Workflow的server实现更偏向于传统的请求-响应模式。
ZMQ则提供了多种通信模式,包括请求-回复、发布-订阅等,其异步消息队列的特性与Workflow的异步设计理念有相通之处,但具体协议实现需要进一步适配。
技术实现方案
对于MQTT协议,目前有两种可行的实现路径:
-
基于Poller模块的低层实现:利用Workflow提供的Poller模块从头构建MQTT协议栈,这种方式灵活性高但开发成本较大。
-
修改现有Server实现:参考已有用户对WebSocket的实现方式,通过扩展Workflow的server来支持MQTT协议。这种方式可以复用部分现有代码,开发效率更高。
对于ZMQ协议,由于其本身就是一个消息队列库,可以考虑将其与Workflow的Go Task功能结合使用,将ZMQ作为消息传输层,而业务逻辑处理则由Workflow的任务系统完成。
性能考量
在实现方案选择时,需要考虑以下性能因素:
- 协议解析效率
- 消息吞吐量
- 资源占用情况
- 与现有Workflow组件的兼容性
基于Poller的实现通常能获得更好的性能,但开发难度较大;而基于现有Server扩展的方式则更容易实现但可能牺牲部分性能。
最佳实践建议
对于需要在Workflow中使用MQTT或ZMQ的开发者,建议:
- 评估业务需求,确定是否需要完整的协议支持还是仅需基本功能
- 考虑社区已有实现,避免重复造轮子
- 性能敏感场景建议优先考虑基于Poller的实现
- 快速开发场景可考虑协议转换层方案
通过合理的设计和实现,Workflow完全可以成为支持MQTT和ZMQ协议的高效异步框架,而不仅仅是作为线程池使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217